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En électronique, la bande passante d'un système est l'intervalle de fréquences dans lequel l'affaiblissement du signal est inférieur à une valeur spécifiée. C'est une façon sommaire de caractériser la fonction de transfert d'un système, pour indiquer la gamme de fréquences qu'un système peut raisonnablement traiter. Il faut distinguer la bande passante de la largeur de bande, d'une définition plus générale et qui concerne aussi bien les systèmes que les signaux. Par analogie, dans le domaine des réseaux informatiques, spécialement les accès à internet à haut débit, on utilise le terme bande passante pour désigner le débit binaire maximal d'une voie de transmission. La ligne de transmission jusqu'à l'usager est le composant déterminant. La notion de bande passante s'applique mal aux lignes de transmission, qui atténuent progressivement les fréquences et connaissent des phénomènes de déphasage et de réflexion d'ondes, et dont le débit numérique dépend en outre du niveau de bruit de fond. On définit la largeur de bande d'un signal par l'analyse spectrale ou par tout autre moyen. On aboutit à un résultat qui peut être une densité spectrale de puissance ou toute autre représentation détaillée des fréquences qui peuvent se trouver dans le signal. La largeur de bande résume ces résultats par une expression du genre La limite d'amplitude des composantes exprime le fait que ce qui est hors de l'intervalle est négligeable. La plupart du temps, on ne l'indique pas, et on indique « largeur de bande : – ». Pour traiter convenablement ce signal, compte tenu de la tolérance, on doit utiliser un système dont la bande passante est similaire. Si la bande passante du système est plus étroite, le signal se trouve déformé, et pour le reconstituer, il faut lui appliquer un filtrage qui va augmenter le bruit de fond. D'autre part, augmenter la bande passante du système, c'est augmenter sa sensibilité aux interférences et son prix et diminuer sa stabilité. La bande passante est l'intervalle, mesurée en hertz, entre la fréquence de coupure haute d'un système et la fréquence de coupure basse.
[2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will design and use filters to extract specific
audio frequencies from a music file.
In [1]:
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import IPython
import scipy.signal as sp
from scipy.io import wavfile
infringment...)
In [2]:
IPython.display.Audio(s, rate=SF)
Out[2]:
Your browser does not support the audio element.
[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
The Parks-McClellan (PM) algorithm is a clever application of advanced
polynomial fitting techniques to the problem of FIR filter design. In
this notebook we will explore the key ideas behind the method by
considering the design of a simple Type-I lowpass filter.
NOTE: This notebook uses interactive widgets. If the interactive
controls do not work or show up, please fo [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will implement a simple fractional resampler that
uses local Lagrange interpolation. The resampler can be used to perform
any rational sampling rate change (but beware of aliasing when
downsampling!)
In [1]:
import numpy as np
import IPython
from scipy.io import wavfile
Local Lagrange interpolation[4]¶
To perform resampling we will need to compute subsample values and, in