Numérisation du signal principes

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1 Numérisation du signal principes

2 Numérisation du signal Convertisseur Analogue Digital
analyse x(t) xf(t) x(n) Filtre CAN (n bits,f_éch) Processeur (TFD,etc) y(n) y(t) yf(t) CNA Filtre synthèse numérisation du signal

3 Numérisation du signal quantification du signal
x(t) t continue x(t) continue t x(n) t continue x(t) discrète Codage 2bits=4niveaux 3bits=8niveaux8bits=256 16bits=65448 4 3 2 1 t Erreurs = bruit de quantification numérisation du signal

4 Numérisation du signal échantillonnage temporel du signal
x(t) t continue x(t) continue t x(n) t=ndt discret x(n) discrète Critère pour le choix de la période d ’échantillonnage (Shannon) 4 3 2 1 n.dt Instants d ’échantillonnage numérisation du signal

5 Numérisation du signal théorème de shannon(1)
Exemple d ’une sinusoïde de fréquence fo Shannon : Fe>2fo, ie, il faut au minimum 2 échantillons par période numérisation du signal

6 Numérisation du signal Théorème de Shannon (2)
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 voir Transformée de Fourier discrète X(f) x(t) -fmax +fmax t f numérisation du signal

7 Numérisation du signal résumé
Théorème de shannon: fréquence d ’échantillonnage minimum à respecter pour éviter un repliement de spectre et perdre de l ’information. Quantification: introduit un bruit de quantification. Important d ’en tenir compte quand le codage est à faible nombre de bits analyseur spectraux du commerce. 16 bits et plus. numérisation du signal