1 / 18

Traitement du signal

Traitement du signal. TD0 : Introduction. Signaux géophysiques . Signal = variation d’un paramètre physique en fonction du temps et/ou de l’espace Exemple : Signal sismique (vitesse ou déplacement du sol en fct du temps) Gravimétrie (valeur de g en fonction du temps ou de l’espace)

audra
Download Presentation

Traitement du signal

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Traitement du signal TD0 : Introduction

  2. Signaux géophysiques • Signal = variation d’un paramètre physique en fonction du temps et/ou de l’espace Exemple : • Signal sismique (vitesse ou déplacement du sol en fct du temps) • Gravimétrie (valeur de g en fonction du temps ou de l’espace) • INSAR (images pixélisées) • Le signal enregistré inclut du bruit !!!

  3. Signaux géophysiques • Pour enregistrer un signal on utilise : • Un capteur (magnétomètre, sismomètre, thermomètre, …) • Un numériseur => échantillonnage => support numérique • Ce système d’acquisition agit comme un filtre dont il faut connaître les caractéristiques pour analyser correctement les observations • La terre elle même se comporte comme un filtre (ex : sismologie, électromagnétisme, …). En étudiant le signal « en entrée » et « en sortie », on en déduit les propriétés de ce filtre

  4. Numérisation = • Echantillonnage (spatial ou temporel) • Quantification « Signal Analogique » « Signal Numérique »

  5. Fonction de base • Sinusoïde pulsation nombre d’onde célérité (vitesse) Acoustique, sismique, …

  6. Exemple : signal acoustique • Son = onde de pression T

  7. Note, fréquence, spectre Résonnance d’une corde (de guitare) f0 = fréquence fondamentale L = longueur de la corde F = tension m = masse linéique Représentation spectrale Représentation temporelle « La » f0 = 440 Hz

  8. Notes et harmoniques

  9. Représentation temporelle Représentation spectrale

  10. Niveau sonore Niveau sonore en décibels (dB) P0 =Pression de référence (=10-5 Pa)

  11. Oreille = filtre Au premier ordre, l’oreille humaine est un filtre passe bande Mais ce n’est pas un filtre linéaire … Car la forme de la réponse dépend de l’amplitude du signal d’entrée Réponse de mon oreille Ce que j’entends = * Ce qui est émis Courbe d’isosonie = égale sensation sonore Produit de convolution Filtre

  12. Décomposition en série de Fourier Tout signal x(t) de période T0 (T0 = 1 / f0) peut se décomposer sur une base d’harmoniques : Avec :

  13. Exemple du signal carré périodique(horloge)

  14. Décomposition en série de Fourier Autres écritures : Avec : Module Phase C0 est la valeur moyenne

  15. La transformée de Fourier Généralisation aux fonctions non périodiques MAIS à support borné (énergie finie) et avec des discontinuités en nombre finies avec Phase Module

  16. Signal analogique / signal numérique Transformée de Fourier : • Signal analogique (= phénomène) Signal défini en tout temps t • Signal numérique (= enregistrement) Transformée de Fourier discrète : Signal défini en N points aux temps tk Δf = pas d’échantillonnage en fréquence Te = pas d’échantillonnage en temps

  17. Programme des TDs • TD 1 : Analyse de Fourier de signaux • TD 2 : Aliasing / repliement spectral • TD 3 : Convolution : exemple du sweep • TD 4 : Filtrage / réponse instrumentale • TD 5 : Signal analytique • TD 6 : Analyse temps fréquence (spectrogrammes, ondelettes) • Evaluations : • CC en salle (½cours + ½ TD) - fin Oct / début Nov – coef = 0.25 • CC en salle (cours) – Décembre – coef = 0.5 • DM (TD) àrendre fin Décembre – coef = 0.25

  18. Bases de Matlab(à maitriser) • Définition de variables, vecteurs, matrices • Opérations (+,*,.*,…) • Boucles (for), conditions (if), comparaisons • Représentation de graphes (plot, subplot) et habillage (xlim, title, …) • Lecture de fichiers formatés (textread) • Programmes, fonctions

More Related