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TRANSFORMEE DE FOURIER DISCRETE
transformée de fourier discréte
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Transformée de Fourier Discrète introduction
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Transformée de Fourier Discrète Théorème de Shannon
Signal à bande limitée X(f)=TF (x(t)) ; X(f)=0 pour -fmax < f < +fmax pour échantillonner le signal x(t) sans perdre d ’information (ie, reconstruction sans erreur), il faut que : sinon on observe un repliement de spectre X(f) x(t) -fmax +fmax t f transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète périodisation de la TFC par échantillonnage temporel transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète repliement de spectre dans le domaine fréquentiel transformée de fourier discréte
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Transformée de Fourier Discrète définition
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Transformée de Fourier Discrète propriétés
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète discrétisation T/F=Périodisation T/F (1) transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète discrétisation T/F=Périodisation T/F (2) TEMPS FREQUENCE continu continu non périodique - Fourier Continue continu discret périodique - Série de Fourier discret continu Fourier - périodique discret discret périodique - périodique T.Fourier Discrète transformée de fourier discréte
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Transformée de Fourier Discréte résolution fréquentielle
x(nT) signal n = [-N/2, N/2-1] N points T période d ’échantillonnage, fe=1/ T fréquence d ’échantillonnage. fe1/(2fmax) Shannon X(m f) = TFD [(x(n T)] N points en fréquence f = 1/N T résolution en fréquence si N f si N f transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète signaux de longueur finie: fenêtres (1) transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète signaux de longueur finie: fenêtres (1) Exemple de troncature d’un signal par une fenêtre rectangulaire N/2 transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète effet d ’une fenêtre rectangulaire sur une sinusoïde (2) transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète effet d ’une fenêtre de Hanning sur une sinusoïde (3) transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète effet des fenêtres sur une sinusoïde (4) transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète résumé : échantillonnage temps/fréquence/fenêtre temps fréquence Multiplication/fenêtre Convolution/fenêtre (fuites) transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète étude de l ’effet de convolution :Fenêtre rectangulaire(1) wr(nT)=1 pour n=[0,N-1] Wr(mf)= sin(N.2.pi.mf)/sin(2.pi.m. f) pour m=[0,N-1] transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète convolution par une fenêtre rectangulaire: sinusoïde(2) Cas d ’une sinusoïde : N points, T période d ’échantillonnage, fe=1/ T, f=1/ NT la TFD sera définie pour 0, f, 2. f , 3.f,….k. f …N/2. f soit x(n T ) = a.sin(2.pi.f0.n/N) cas 1: f0 = k. f cas 2: k.f f0 (k+1).f transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète convolution par une fenêtre: cas d ’une sinusoïde(3) W(k-1) W(k) W(k+1) X(k f) f(k)=f0 f(k-1) f(k+1) transformée de fourier discréte
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Transformée de Fourier Discrète convolution par une fenêtre: cas d ’une sinusoïde(4) W(k-1) W(k) W(k+1) X(k f) f(k) f(k-1) f(k+1) transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète Fenêtres et leur transformée de Fourier résumé (1) Rectangulaire Hanning Blackman Gaussienne transformée de fourier discréte
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Transformée de Fourier Discrète propriétés des fenêtres : résumé (2)
Fenêtre 1er lobe décroissance largeur lobe secondaire lobes secondaires principal (dB) (dB/décade) (*f) Rectangulaire Hanning Hamming Kaiser-Bessel Flattop Gaussienne rectangulaire : bonne résolution en fréquence, dynamique faible Hanning : compromis (utilisée en analyse du bruit et vibrations) transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète Algorithmes rapides : FFT (Fast Fourier Transform)-(1) N Multiplications complexes, (N-1) additions pour chaque m N² multiplications complexes exemple : N= 1000 pts (X) !! Algorithme FFT N=2k N.log2(N)= k.N exemple : N=1024 (X) Plusieurs types d ’algorithmes transformée de fourier discréte
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transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète Algorithmes rapides : FFT (Fast Fourier Transform)-(2) Principe : plusieurs algorithmes et architectures associés permettent de réaliser les calculs en temps réel. transformée de fourier discréte
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