Numrisation du signal principes numrisation du signal Numrisation

Numérisation du signal principes numérisation du signal

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

Numérisation du signal • x(t) quantification du signal t continue x(t) continue t x(n) 4 3 2 1 0 t continue x(t) discrète t Erreurs = bruit de quantification numérisation du signal Codage 2 bits=4 niveaux 3 bits=8 niveaux 8 bits=256 16 bits=65448

Numérisation du signal échantillonnage temporel du signal • x(t) t continue x(t) continue t x(n) 4 3 2 1 0 t=ndt discret x(n) discrète Critère pour le choix de la période d ’échantillonnage (Shannon) n. dt Instants d ’échantillonnage numérisation du signal

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

Numérisation du signal Théorème de Shannon (2) • Signal à bande limitée X(f) x(t) -fmax t +fmax f • 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 numérisation du signal

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