Cryomicroscopie électroniquevignette|Un microscope électronique en transmission (2003). La cryomicroscopie électronique (cryo-ME) correspond à une technique particulière de préparation d’échantillons biologiques utilisée en microscopie électronique en transmission. Développée au début des années 1980, cette technique permet de réduire les dommages d’irradiation causés par le faisceau d’électrons. Elle permet également de préserver la morphologie et la structure des échantillons.
Graphene nanoribbonGraphene nanoribbons (GNRs, also called nano-graphene ribbons or nano-graphite ribbons) are strips of graphene with width less than 100 nm. Graphene ribbons were introduced as a theoretical model by Mitsutaka Fujita and coauthors to examine the edge and nanoscale size effect in graphene. Large quantities of width-controlled GNRs can be produced via graphite nanotomy, where applying a sharp diamond knife on graphite produces graphite nanoblocks, which can then be exfoliated to produce GNRs as shown by Vikas Berry.
Traitement analogique du signalLe 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.
Microscopie à sonde localeLa microscopie à sonde locale (MSL) ou microscopie en champ proche (MCP) ou scanning probe microscopy (SPM) en anglais est une technique de microscopie permettant de cartographier le relief (nano-topographie) ou une autre grandeur physique en balayant la surface à imager à l'aide d'une pointe très fine (la pointe est idéalement un cône se terminant par un seul atome). Le pouvoir de résolution obtenu par cette technique permet d'observer jusqu'à des atomes, ce qui est physiquement impossible avec un microscope optique, quel que soit son grossissement.
Fractional Fourier transformIn mathematics, in the area of harmonic analysis, the fractional Fourier transform (FRFT) is a family of linear transformations generalizing the Fourier transform. It can be thought of as the Fourier transform to the n-th power, where n need not be an integer — thus, it can transform a function to any intermediate domain between time and frequency. Its applications range from filter design and signal analysis to phase retrieval and pattern recognition.
Potential applications of graphenePotential graphene applications include lightweight, thin, and flexible electric/photonics circuits, solar cells, and various medical, chemical and industrial processes enhanced or enabled by the use of new graphene materials. In 2008, graphene produced by exfoliation was one of the most expensive materials on Earth, with a sample the area of a cross section of a human hair costing more than 1,000asofApril2008(about100,000,000/cm2). Since then, exfoliation procedures have been scaled up, and now companies sell graphene in large quantities. Filtre (audio)Dans le traitement du signal, un filtre est un appareil ou une fonction servant à retirer ou bien à accentuer ou réduire certaines parties du spectre sonore représentées dans un signal. Les filtres sont essentiels dans plusieurs fonctions des appareils électroniques (voir Filtre (électronique)). Nous ne traiterons ici que des filtres accessibles par des commandes dans les tranches des consoles de mixage et les égaliseurs qui permettent d'ajuster la tonalité des sons.
Traitement du sonLe traitement du son est la branche du traitement du signal qui s'applique aux signaux audio, dans le but notamment d'en améliorer la qualité, de les compresser, ou d'en extraire de l'information. Le terme analogique désigne quelque chose qui est mathématiquement représenté par une fonction continue. Donc un signal analogique est un signal représenté par un flux continu de donnée, ici dans un circuit électrique sous la forme de tension ou de courant.
Digital image processingDigital image processing is the use of a digital computer to process s through an algorithm. As a subcategory or field of digital signal processing, digital image processing has many advantages over . It allows a much wider range of algorithms to be applied to the input data and can avoid problems such as the build-up of noise and distortion during processing. Since images are defined over two dimensions (perhaps more) digital image processing may be modeled in the form of multidimensional systems.
Kaiser windowThe Kaiser window, also known as the Kaiser–Bessel window, was developed by James Kaiser at Bell Laboratories. It is a one-parameter family of window functions used in finite impulse response filter design and spectral analysis. The Kaiser window approximates the DPSS window which maximizes the energy concentration in the main lobe but which is difficult to compute. The Kaiser window and its Fourier transform are given by: where: I0 is the zeroth-order modified Bessel function of the first kind, L is the window duration, and α is a non-negative real number that determines the shape of the window.
Joint de grainsUn joint de grains est l'interface entre deux cristaux de même structure cristalline et de même composition, mais d’orientation différente. vignette|Microstructure de VT22 () après trempe. L'échelle est en micromètres. vignette|Schéma d'un joint de grain, dont les atomes communs à deux cristaux (orange et bleu) sont représentés en vert. Les joints de grains peuvent se former dans deux cas de figure : lors de la solidification du matériau et par recristallisation, durant certains traitements thermomécaniques.
Transformation de Fourier rapideLa transformation de Fourier rapide (sigle anglais : FFT ou fast Fourier transform) est un algorithme de calcul de la transformation de Fourier discrète (TFD). Sa complexité varie en O(n log n) avec le nombre n de points, alors que la complexité de l’algorithme « naïf » s'exprime en O(n). Ainsi, pour n = , le temps de calcul de l'algorithme rapide peut être 100 fois plus court que le calcul utilisant la formule de définition de la TFD.
