Traitement du signal et Applications cours 4

Traitement du signal et Applications
cours 4
Master Technologies et Handicaps
1ère année
Philippe Foucher
1
Signaux
Signaux analogiques: signaux produits de
manière naturelle, continus (capteurs,
amplificateurs)
traitement réalisé par circuits électroniques,
(ou manuellement)
Signaux numériques: signaux utilisés dans le
traitement informatique, discrets, facilité et
rapidité de traitement. Ils sont artificiels
traitement réalisé par micro-ordinateurs,
DSP (microprocesseurs spécialisés)
2
Problème(s)
Acquisition
microphone
Signal analogique
Traitement
(parole, son)
Signal numérique
Conversion analogique
–numérique (CAN)
Émission
(Émetteur,
haut-parleurs)
Signal analogique
Conversion numérique
–analogique (CNA)
3
Microphone (1)
capte et enregistre le message sonore.
Conversion d’un son en signal électrique
proportionnel (méthodes électrostatiques, à
membrane,...).
Le signal électrique obtenu est analogique
4
Microphone (2)
Caractérisé par:
- diagramme directionnel (omnidirectionnel,
bi-directionnel,…)
- courbe de réponse
- sensibilité et résistance interne.
5
Conversion
Analogique/numérique(1)
Musique, Son
Instrumentation
Scanner
Modem
6
Conversion
Analogique-numérique (2)
La conversion analogique-numérique se
décompose en deux actions:
- l’échantillonnage
- la quantification
7
Qualité de la CAN
La qualité du signal numérique dépend
donc:
- Taux d’échantillonnage (ou fréquence
d’échantillonnage) plus la fréquence est
grande, plus la qualité du signal
numérique est bonne.
- le nombre de bits sur lequel on code les
valeurs (phase de quantification)
8
Echantillonnage
Qui dit échantillonnage dit perte d’information.
Si fréquence très faible
espace très grand entre
deux données
grosse perte d’informations
Si fréquence trop grande
information stockée
inutile
gaspillage de l’espace de stockage
Fréquence d‘échantillonnage: fréquence à laquelle
les données sont enregistrées ou capturées (Hz
nombre de valeurs par seconde).
9
Exemple:
A partir d’un signal analogique
1,5
1
f(t)
0,5
0
0
5
10
15
20
25
30
35
-0,5
-1
-1,5
temps (ms)
10
signal numérique.
1,5
1
0,5
0
0,003
-0,5
-1
-1,5
11
Si mauvais échantillonnage
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
30,0000
25,0000
20,0000
15,0000
10,0000
5,0000
-0,4
0,0000
-0,2
-0,6
-0,8
-1
12
Théorème de Shannon –
fréquence de Nyquist
Pour pouvoir échantillonner un signal, il faut
fixer une fréquence d’échantillonnage au
moins égale au double de la fréquence du
signal
fréquence limite = fréquence de
Nyquist (théorème de Shannon)
Signal sinusoïdal
fréquence du signal:
pas de problème
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Exemple:
signal sinusoïdal
T
Signal analogique (f = 10 Hz)
échantillonnage à 20Hz (=2f)
cas parfait si on part du maximum
Sous échantillonnage à 10Hz
14
Signal périodique non sinusoïdal
On applique le théorème de shannon
mais quelle fréquence choisir ?
Signal peut être décomposé en signaux
sinusoïdaux dont la fréquence est le
multiple d’une fréquence fondamentale
(transformée de Fourier).
15
Dans la pratique…
On fait un échantillonnage du signal à très
haute fréquence fe
Toutes les fréquences supérieures à fe/2
sont éliminées.
Filtre anti-aliasing (antirepliement)
16
Exemple: CD audio
La fréquence d’échantillonnage d’un CD
audio est fe= 44100 Hz (44.1 kHz)
On enlève tout ce qui est supérieur
à fe/2 = 22050 Hz.
Ça tombe bien: l’oreille humaine ne capte
pas les fréq. supérieures à 20kHz.
17
Aliasing
Si on garde les fréquences > fe/2
risque d’aliasing
phénomène d’Aliasing (ou de
repliement): restitution d’un « faux »
signal dû à un mauvais échantillonnage.
18
Exemple d’aliasing(1)
1,5
1
f(t)
0,5
0
0
5
10
15
20
25
30
35
-0,5
-1
-1,5
temps (ms)
19
Exemple d’aliasing(2)
1,5
1
f(t)
0,5
0
0
5
10
15
20
25
30
35
-0,5
-1
-1,5
temps (ms)
20
Exemple d’aliasing (3)
1,5
1
f(t)
0,5
0
0
5
10
15
20
25
30
35
-0,5
-1
-1,5
temps (ms)
21
Quantification (1)
Chaque valeur est quantifiée sur un
certain nombre de bits par rapport à la
valeur réelle du signal analogique.
Nombre de bits disponibles est important
pour quantifier la valeur du signal à un
temps t. Plus le nombre est élevé, plus
la quantification est de qualité
22
Quantification (2)
Quantification
- sur 1 bit (2 valeurs)
- sur 8 bits = 1 octet (256 valeurs)
- sur 16 bits = 216 valeurs
les quantifications se font en général sur 16
bits
23
Quantification normale
1,5
1
0,5
0
0,003
3,145
6,286
-0,5
-1
24
Sous-Quantification (1 bit)
1,5
1
0,5
0
0,003
3,145
6,286
-0,5
-1
-1,5
25
Traitement…
Analyse spectrale
Filtre
Reconnaissance
Amplification
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Convertisseur
Numérique/analogique
Le signal numérique peut-être issue d’un CAN
ou d’un microprocesseur (synthèse sonore)
Le CNA transpose le signal numérique en signal
analogique (électrique).
Signal proportionnel au codage binaire à partir
d’un petit circuit électronique composé de
résistances et d’une tension de référence
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CNA: exemples
Carte son, Sortie audio
Modem
Synthétiseur sonore
Imprimante (jet d’encre)
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Emission
Le signal électrique analogique doit être
transcrit en « son »:
émetteur sonore (enceintes, éccouteurs,
oreillette,…).
Utilisation de méthodes électromagnétiques
(vibration membrane en fonction des variations
de courant électrique).
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Effet larsen
Signal transmis par émetteur est capté par le
microphone
Amplification en boucle jusqu’à saturation…
Endommagement du matériel
Microphone
Emetteur
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Applications
Reconnaissance de la parole
Appareils auditifs
Protections auditives
Transmission de l’image et du son
Commande à distance
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