Théorie de l'Échantillonnage Numérisation du signal Michel Fiocchi Novenbre 2003.

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Théorie de l'Échantillonnage Numérisation du signal Michel Fiocchi Novenbre 2003

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Théorie de l'Échantillonnage

Numérisation du signal

Michel Fiocchi Novenbre 2003

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Numérisation Acquisition

Du signal analogique,continu dans le temps et continu en amplitude...

... à un signal définit ponctuellement et quantifié.

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Numérisation

Restitution Du signal numérique,discret et quantifié...

... à un signal continu dans le temps et quantifié en amplitude.

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Numérisation

Échantillonnage

s(t) {s(nT)}

Quantification

s(nT) mq

Codagemq i

f(t)f(t)f(t)

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Échantillonnage

Dans l'espace des temps le signal est remplacé par ces valeurs à des instants multiples entiers de la période d'échantillonnage T.

s(t) {s(nT)}

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Échantillonnage Modèle mathématique

kee kTttsts )()(

f(t)

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Échantillonnage Dans le plan des fréquences

kee kTttsts )()(

n eee T

nfT

fSfS 1

neee ffSffS

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Échantillonnage

s t S f

se t S e f

Périodisation du spectre

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Échantillonnage Périodisation du spectre

neee ffSffS

+fe-fe

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Échantillonnage Périodisation du spectre

Pour une fréquence d'échantillonnage trop petite, le phénomène de recouvrement de spectre (ou de repliement ) modifie le signal.

f e 2 f mf e 2 f mf e 2 f m

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Échantillonnage Théorème de Shannon

soit fm la fréquence telle que

fe=2 f

m est la fréquence critique d'échantillonnage (fréquence de Shannon ou de Nyquist)

S f

f m

0,, fSfff m

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Échantillonnage Théorème de Shannon

Un signal qui ne contient pas de fréquences supérieures à f

mest entièrement déterminé par la

suite de ses valeurs prises à des instants régulièrement espacés de la durée

m

e fT

21

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Échantillonnage Exemple:acquisition d’un signal sonore

Le son s(t) est supposé être composé de l’alternance de deux tonnalités placées à 1280 hz et 1620 hz;

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ÉchantillonnageExemple

Application du théorème de Shanon:

fe >3240 hz

fréquence d’échantillonnage 3675 hz

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Échantillonnage Exemple: spectre du signal physique

………Mais des harmoniques hautes fréquences ne sont pas négligeables……

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ÉchantillonnageExemple

Le son se(t) est plus grave que le son réel bien que le chronogramme soit quasiment identique.

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ÉchantillonnageExemple

K=1K=-1K=2K=-2……..

Périodisation du spectre à 3675 hz

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ÉchantillonnageExemple

Des raies apparaissent en basse fréquence

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Échantillonnage Exemple:limite de la bande passante par filtrage

Des raies hautes fréquences sont atténuées,….

….et plus audibles après repliement

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ÉchantillonnageReconstruction

fSe fe

e ff 1,,0

fS

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ÉchantillonnageReconstruction

ttstsffSfSe

ee

e ffe

F

ffe 1,,01,,0

1

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ÉchantillonnageReconstruction

ke

ee

ee

ek

ee

ffe

kTtT

SinckTsts

tfSincf

fkTtkTsts

ttstse

e

1

1,,0

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ÉchantillonnageReconstruction

se t

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ÉchantillonnageReconstruction

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Dans l’espace des Amplitudes, chaque valeur de s(nTe) est approchée par un multiple entier d’une quantité élémentaire q

 s(nT) mq

Quantification

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Quantification s(nT) mq

2qnq

2qnq

tetstsq

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Bruit de Quantification

puissance du bruit

si p(e) est uniforme

2q

2q

deepeB

teEB

tstsEB

q

q

q

2

2

2

2

2

12

2qB

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Quantification Dynamique de codage

2 N valeurs sur la dynamique totale du codeur soit:

En exprimant la puissance du signal:

A

A

qA n 12

Ncn

c BPqP 2

21

223

22

76.12.6223log10 2

N

BP N

dB

c

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Numérisation des signaux réels

Signaux de durée limitéeEchantillonnage de durée finieNombre fini de points

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Signaux de durée limitéeDomaine

temporel

1,,TT tsts

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Signaux de durée limitée Domaine fréquentiel

0021 fffffS

0f0f

002ffffTfSinc

TfST

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Signaux de durée limitée Cas

Général

TfSincTfSfST

N’est pas à support borné

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Echantillonnage de durée finie Echantillonneur moyenneur

eT

kee

kTtee

kTee

kT

kTee

kTtttsts

ttskTs

tdttskTs

tdtskTs

e

e

e

e

21

21

1

1

1,,0

1,,0

1,,2

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Echantillonnage de durée finie Echantillonneur moyenneur

k ee

fje T

kfT

efSincfSfS 1

modulation

fS fSincfS

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Nombre fini de points

Soit N le nombre de points régulièrement espacés sur la période d’observation T .

Le signal est défini par une suite de N valeurs sk .

Le spectre du signal est estimé par une suite de N valeurs Sk .

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Nombre fini de points

dtetsfS tfj

2)(

1

0

2)(~ N

k

kTfjek

eekTsfS

1

0

2)(

N

n

Nknj

ene

k enTsNfkS

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Nombre fini de points TDF

TDF

TDF-1

Sk et sk sont N périodiques

1

0

21N

n

Nknj

nNk esN

S

1

0

2N

k

Nknj

kNn eSs

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Echantillonnage du spectre

Sinus à 25,5 hz échantillonné à 100 hz sur 100 pointsSinus à 25 hz échantillonné à 100 hz sur 100 points