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TRANSFORMEE DE FOURIER DISCRETE

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Présentation au sujet: "TRANSFORMEE DE FOURIER DISCRETE"— Transcription de la présentation:

1 TRANSFORMEE DE FOURIER DISCRETE
transformée de fourier discréte

2 Transformée de Fourier Discrète introduction

3 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

4 transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète périodisation de la TFC par échantillonnage temporel transformée de fourier discréte

5 transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète repliement de spectre dans le domaine fréquentiel transformée de fourier discréte

6 Transformée de Fourier Discrète définition

7 Transformée de Fourier Discrète propriétés

8 transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète discrétisation T/F=Périodisation T/F (1) transformée de fourier discréte

9 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

10 Transformée de Fourier Discréte résolution fréquentielle
x(nT) signal n = [-N/2, N/2-1]  N points T période d ’échantillonnage, fe=1/ T fréquence d ’échantillonnage. fe1/(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

11 transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète signaux de longueur finie: fenêtres (1) transformée de fourier discréte

12 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

13 transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète effet d ’une fenêtre rectangulaire sur une sinusoïde (2) transformée de fourier discréte

14 transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète effet d ’une fenêtre de Hanning sur une sinusoïde (3) transformée de fourier discréte

15 transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète effet des fenêtres sur une sinusoïde (4) transformée de fourier discréte

16 transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète résumé : échantillonnage temps/fréquence/fenêtre temps fréquence Multiplication/fenêtre Convolution/fenêtre (fuites) transformée de fourier discréte

17 transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète étude de l ’effet de convolution :Fenêtre rectangulaire(1) wr(nT)=1 pour n=[0,N-1] Wr(mf)= sin(N.2.pi.mf)/sin(2.pi.m. f) pour m=[0,N-1] transformée de fourier discréte

18 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/ NT 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

19 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

20 transformée de fourier discréte
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

21 transformée de fourier discréte
Transformée de Fourier Discrète Fenêtres et leur transformée de Fourier résumé (1) Rectangulaire Hanning Blackman Gaussienne transformée de fourier discréte

22 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

23 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

24 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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