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Le traitement analogique du signal est un type de traitement du signal effectué sur des signaux analogiques continus par un processus analogique, par opposition au traitement numérique du signal discret où le traitement du signal est effectué par un processus numérique. Le terme analogique indique qu'on représente mathématiquement le signal comme une série de valeurs continues, contrairement au terme numérique, qui indique plutôt qu'on représente le signal par une série de valeurs discrètes. Les valeurs analogiques correspondent généralement à une tension, un courant électrique ou une charge électrique autour des composantes des appareils électroniques. Une erreur ou un bruit affectant ces quantités entraînera une erreur correspondante dans les signaux représentés par ces quantités. Parmi les exemples de traitement analogique du signal, on trouve les filtres répartiteurs dans les haut-parleurs, les commandes de volume, de graves et d'aigus sur les chaînes stéréo et les commandes de couleur sur les téléviseurs. Parmi les éléments de traitement analogique courants, on trouve les condensateurs, les résistances et les inductances (jouant le rôle d'éléments passifs) et les transistors ou amplificateurs opérationnels (jouant le rôle d'éléments actifs). Le comportement d'un système peut être modélisé mathématiquement. On le représente dans le domaine temporel comme h(t) et dans le domaine fréquentiel comme H(s), où s est un nombre complexe tel que s = a + ib, ou encore s = a + jb en génie électrique (les ingénieurs électriciens utilisent j au lieu du i, car la variable i est déjà utilisée pour représenter le courant). Les signaux d'entrée sont généralement appelés x(t) ou X(s) tandis que les signaux de sortie sont généralement appelés y(t) ou Y(s). La convolution est le principe fondateur du traitement du signal. Il stipule qu'un signal d'entrée x peut être combiné avec la fonction du système h pour trouver le signal de sortie y. Elle correspond à l'intégrale du produit de deux formes d'onde après que l'une se soit fait inverser et décaler.
[2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In [1]:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.signal as sp
import seaborn as sns
sns.set()
In [2]:
plt.rcParams["figure.figsize"] = (14,4)
The basic reproduction number[4]¶
The propagation mechanism of an epidemic such as the one caused by
SARS-CoV-2 virus can be roughly modeled, at least in its inital phase,
as a process in which each infected individ [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will explore various ways to implement a system
that changes the voice of a speaker. Typical applications for these
techniques, strictly sorted by plausibility, include international spy
missions and prank telephone calls, and devices such as the one
displayed here can be easily bought on the web... or in a novelty shop.
No description has been provided for t [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will use the adaptive LMS filter to estimate the
impulse response of a reverberating room.
A typical use case is handsfree telephony: since the received signal,
amplified and played by the speaker, is picked up by the microphone, we
need to eliminate it from the signal that is transmitted back in order
to avoid a feedback loop. The signal picked up by the microph [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
This notebook shows a simple way to process audio files (in WAV format)
in a block-by-block fashion; this is useful in two cases
1. when you want to process a data stream in real time but you can
accept a small processing delay; in this case a buffered approach
can yield computational gains
2. when you need to process a large file that does not fit entirely
into