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Séance de cours

Signalisations, instruments et systèmes : propriétés et transformations du système

Dans cours

ENG-366: Signals, instruments and systems

The goal of this course is to transmit knowledge in sensing, computing, communicating, and actuating for programmable field instruments and, more generally, embedded systems. The student will be able to put in practice the knowledge acquired using concrete ...

Description

Cette séance de cours porte sur les propriétés du système telles que la causalité, l'invariance du temps et la linéarité, essentielles à l'analyse du système. Il présente Laplace Transform comme une extension de Fourier Transform, permettant l'analyse de classes de signaux plus larges. La séance de cours se penche également sur les réponses de fréquence, les fonctions de transfert et les exemples de filtres analogiques.

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Enseignant·e

Alcherio Martinoli

I received my Diploma in Electrical Engineering from the Swiss Federal Institute of Technology in Zurich (ETHZ), and a Ph.D. in Computer Science from the Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL). I am currently an Associate Professor at the School of Architecture, Civil, and Environmental Engineering and the head of the Distributed Intelligent Systems and Algorithms Laboratory. Before joining EPFL I carried out research activities at the Institute of Biomedical Engineering of the ETHZ, at the Institute of Industrial Automation of the Spanish Research Council in Madrid, Spain, and at the California Institute of Technology, Pasadena, U.S.A. Additional information can be found on my full CV.

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Traitement du signal: Filtre (audio), Fourier analysis

Automatique: Théorie du contrôle

Concepts associés (32)

Filtre (électronique)

En électronique, un filtre est un circuit linéaire qui transmet une grandeur électrique (courant ou tension) selon sa répartition en fréquences. Le filtre transforme l'histoire de cette grandeur d'entrée (c'est-à-dire ses valeurs successives depuis un certain temps) en une grandeur de sortie. Pour raisonner sur les filtres électroniques, on les considère comme des quadripôles dont les grandeurs électriques d'entrée et de sortie seraient un signal, même quand celles-ci ne servent pas à transmettre de l'information (comme dans le cas des filtres d'alimentation).

Réponse en fréquence

La réponse en fréquence est la mesure de la réponse de tout système (mécanique, électrique, électronique, optique, etc.) à un signal de fréquence variable (mais d'amplitude constante) à son entrée. Dans la gamme des fréquences audibles, la réponse en fréquence intéresse habituellement les amplificateurs électroniques, les microphones et les haut-parleurs. La réponse du spectre radioélectrique peut faire référence aux mesures de câbles coaxiaux, aux câbles de catégorie 6 et aux dispositifs de mélangeur vidéo sans fil.

Domaine fréquentiel

Le domaine fréquentiel se rapporte à l'analyse de fonctions mathématiques ou de signaux physiques manifestant une fréquence. Alors qu'un graphe dans le domaine temporel présentera les variations dans l'allure d'un signal au cours du temps, un graphe dans le domaine fréquentiel montrera quelle proportion du signal appartient à telle ou telle bande de fréquence, parmi plusieurs bancs. Une représentation dans le domaine fréquentiel peut également inclure des informations sur le décalage de phase qui doit être appliqué à chaque sinusoïde afin de reconstruire le signal en domaine temporel.

Transformation de Fourier

thumb|Portrait de Joseph Fourier. En mathématiques, plus précisément en analyse, la transformation de Fourier est une extension, pour les fonctions non périodiques, du développement en série de Fourier des fonctions périodiques. La transformation de Fourier associe à toute fonction intégrable définie sur R et à valeurs réelles ou complexes, une autre fonction sur R appelée transformée de Fourier dont la variable indépendante peut s'interpréter en physique comme la fréquence ou la pulsation.

Discrete-time Fourier transform

In mathematics, the discrete-time Fourier transform (DTFT), also called the finite Fourier transform, is a form of Fourier analysis that is applicable to a sequence of values. The DTFT is often used to analyze samples of a continuous function. The term discrete-time refers to the fact that the transform operates on discrete data, often samples whose interval has units of time. From uniformly spaced samples it produces a function of frequency that is a periodic summation of the continuous Fourier transform of the original continuous function.

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Analyse des systèmes discrets : Z-Transform et propriétés du système

Explore la transformation en Z, les propriétés du système et l'analyse des systèmes discrets, en se concentrant sur les fonctions de stabilité et de transfert.

Signaux discrets et transformée de Fourier

Explore les signaux discrets, la transformée de Fourier, la modulation, la convolution, les propriétés DFT et la périodicité du signal.

Examen des signaux et des systèmes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Fournit un examen complet des signaux et des systèmes, couvrant des sujets tels que l'analyse du domaine temporel, l'analyse du domaine de fréquence et la transformation de Fourier.

Échantillonnage et reconstruction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'échantillonnage, la transformation de Fourier et la reconstruction à l'aide de filtres passe-bas dans le traitement des signaux.

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Couvre la réponse en fréquence des systèmes linéaires et les principes de conception des filtres.

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Réponse en fréquence

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Transformation de Fourier

Discrete-time Fourier transform

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