Upload
isolde
View
56
Download
3
Embed Size (px)
DESCRIPTION
BASES THEORIQUES DU TRAITEMENT DU SIGNAL ETUDE DES SIGNAUX DETERMINISTES ESINSA3 Thierry PITARQUE Université de Nice - Sophia Antipolis ESINSA I3S [email protected]. Plan du cours. I Etude des signaux déterministes continus 1) Notion de signaux et systèmes 2) Energie et puissance - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
1
BASES THEORIQUES
DU TRAITEMENT DU SIGNALETUDE DES SIGNAUX DETERMINISTES
ESINSA3
Thierry PITARQUE
Université de Nice - Sophia Antipolis
ESINSA
I3S
2Plan du cours
I Etude des signaux déterministes continus
1)Notion de signaux et systèmes
2)Energie et puissance
3)Représentation fréquentielle
4)Filtrage
II Etude des signaux déterministes discrets
1)L’échantillonnage
2)Signaux déterministes discrets
III Le TNS
3I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
3.2 Transformée de Fourier des signaux d’énergie finie
3.3 Transformée de Fourier des signaux d’énergie infinie
3.4 Transformée de Fourier d’un signal périodique
3.5 Lien avec la Transformée de Laplace
4I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Définition :
- L’idée de base d’un développement en série de Fourier , est qu’un signal périodique (période T0)
peut être décomposé en une somme de signaux dits harmoniques, c’est à dire de signaux périodiques
dont la période est multiple de la période T0.
- C’est l’Harmonie en Musique ou l’Analyse Harmonique en Mathématiques.
- Dans ce cours on privilégiera la décomposition en exponentielles complexes.
- Soit s(t) un signal continu réel ou complexe de période T0, on peut le décomposer en une somme
infinie d’exponentielles complexes :
Les Sk appelés Coefficients de Fourier du signal s(t) sont complexes.
te TkjkSts 0
2)(
20
20
02)(
01T
Tk dttsT
S e tTkj
5I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
- La suite des coefficients complexes Sk constitue le spectre discret de raies du signal périodique
s(t).
- On peut aussi décomposer le signal périodique (T0) en une somme de sinus et cosinus :
A0 est la valeur moyenne du signal sur une période :
Attention les coefficients Ak et Bk peuvent être complexes :
)0
2sin(1
)0
2cos(1
0)( tTkkBt
TkkAAts
20
20
)(0
10
T
Tdtts
TA
20
20
)0
2cos()(0
2T
Tdtt
Tkts
TAk
20
20
)0
2sin()(0
2T
Tdtt
Tkts
TBk
6I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Propriétés des séries de Fourier
- Les 2 décompositions Sk (module et phase) et (Ak, Bk) sont équivalentes.
- Il est possible passer de la décomposition en sinus et cosinus à la décomposition en exponentielles
complexes et réciproquement, grâce aux formules de passage :
Pour k>0
(démonstration)
- de même réciproquement :
Pour k>0 :
00 AS
00 SA
2jBkAk
S k2
jBkAkSk
SSA kkk )( SSjB kkk
7I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Propriétés des séries de Fourier
- Le coefficient A0 ou S0 est appelé composante continue du signal s(t). C’est la valeur moyenne sur une période
T0.
- La fréquence F=1/T0 est appelée fréquence fondamentale du signal périodique s(t).
- Les coefficients A1 et B1 constituent l’amplitude du fondamental.
- les signaux complexes
constituent le fondamental de s(t).
- Les fréquences avec k >1, constituent les fréquences harmoniques du signal s(t).
- ATTENTION, le premier harmonique a une fréquence
- Les fréquences négatives n’ont pas de signification “physique” dans la décomposition en exponentielles
complexes
ee tT
jtT
jSS 0
120
1211
0TkFk
022T
F
8I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Propriétés des séries de Fourier
- si s(t) est complexe, Ak et Bk sont complexes.
- si s(t) est réel, Ak et Bk sont réels car intégrales d’une fonction réelle et
les coefficients Sk sont à symétrie hermitienne :
- si s(t) est pair, Bk =0 , k>1 car Bk est l’intégrale d’une fonction impaire.
- si s(t) est impair, A0=0 et Ak =0 , k>1 car les Ak sont les intégrales d’une fonction impaire
- si s(t) est réel et pair, Sk est réel : d’où
- si s(t) est réel et impair, Sk est imaginaire pur : d’où
*SS kk
SS kk SS kk
0BkSAS k
kk
2*SS kk
0Ak*
2 SBS kk
k j
9I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Propriétés des séries de Fourier
- La puissance moyenne d’un signal périodique peut s’exprimer aussi spectralement en fonction des
coefficients Sk (c’est l’égalité de Parseval) :
- Chaque terme représente la puissance moyenne apportée par chacun des harmoniques.
k
k
T
TSdtts
TP
220
20
2)(0
1
2Sk
10I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Propriétés des séries de Fourier
- Le décalage en temps se traduit sur les coefficients de Fourier Sk par une multiplication complexe :
d’où
- Attention , chaque coefficient Sk est multiplié par une exponentielle complexe qui dépend de k.
- Rappel, si t0 > 0 le signal s(t) est retardé et si t0 < 0 le signal s(t) est avancé.
te TkjkSts 0
2)(
e Tktje T
ktjkStte TkjkStts 0
20
02)0(02)0(
ekS TktjkS 0
02
11I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Ex. : Calcul du développement en séries de Fourier d’un signal
- Soit le signal réel périodique s(t) qui est une
porte de période T et d’amplitude A :
- Donner les coefficients Sk
- Donner les Ak et les Bk
- Que se passe-t-il si on avance le signal de /2 ?
te TkjkSts 2)(
)( 22
t
12I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Ex. : Calcul du développement en séries de Fourier d’un signal
- On pose par définition que le sinus cardinal
- ATTENTION, la fonction sinc est paire et
T
T
Tk dtts
Tdtts
Tdtts
TS eee t
Tkjt
Tkjt
Tkj
0 0
2
2
222 )(1)(1)(1
)(sin)sin(
Tkc
TA
TkTk
TAS ee T
kjTkj
k
xxxc
)sin()(sin
1)0(sin c
13I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Ex. : Calcul du développement en séries de Fourier d’un signal
- passage des Sk aux Ak, Bk :
Pour k>0 :
- Dans le cas A=1 et =T/2 :
A0=1/2, Ak=0, B1=2/, B2=0, B3= 2/3, B4=0, B5=2/5, …
)2(sin2)2sin(
))(sin)(sin(Tkc
TA
kTk
ATkc
TTkc
TAA ee T
kjTkj
k
00 SA )( SSjB kkk SSA kkk
TAA 0
kTk
ATkc
Tkc
TjAB ee T
kjTkj
k)(
2))(sin)(sin(sin2
14I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Ex. : Calcul du développement en séries de Fourier d’un signal
- Que se passe-t-il si on avance le signal de /2 ?
- Le signal obtenu est réel et pair, les coefficients Sk sont réels, les coefficients Bk sont nuls,
A0=S0=A/2 et les Ak=2*Sk
ekS TktjkS 0
02 )(sin)(sin02
Tkc
TA
Tkc
TAY ee T
tkjTkj
k
)2
())2
(()0()( tststtsty
15I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Ex. : Calcul du développement en séries de Fourier d’un signal
- Tracé des Sk, des Bk et du signal reconstruit :
A0=1/2, Ak=0, B1=2/, B2=0, B3= 2/3, B4=0, B5=2/5, …
k>0, Sk=-jBk /2, S1=-j/, S2=0, S3= -j/3, S4=0, S5=-j/5, …
k<0, Sk=jB-k /2, S-1=j/, S-2=0, S-3= j/3, S-4=0, S-5=j/5, …
16I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Ex. : Calcul du développement en séries de Fourier d’un signal
- Tracé des Sk, des Bk et du signal reconstruit :
17I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Ex. : Calcul du développement en séries de Fourier d’un signal
- Signal triangulaire périodique, tracé des Ak et du signal reconstruit :
18I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Ex. : Calcul du développement en séries de Fourier d’un signal
- Signal sinusoidal redressé double alternance, tracé des Ak et du signal reconstruit :
19I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Ex. : Calcul du développement en séries de Fourier d’un signal
- Signal sinusoidal redressé monoalternance, tracé des Ak, Bk et du signal reconstruit :
20I Etude des signaux déterministes continus
3) Représentation fréquentielle
3.1 Développement en série de Fourier d’un signal périodique
Ex. : Calcul du développement en séries de Fourier d’un signal
- Signal sinusoidal redressé monoalternance, augmentation du nombre de coefficients
- tracé des Ak, Bk et du signal reconstruit :