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Séance de cours

Traitement du signal : Discrétisation temps-fréquence

Dans cours

EE-350: Traitement des signaux

Dans ce cours, nous présentons les méthodes de base du traitement des signaux. ...

Description

Cette séance de cours couvre la discrétisation de la fréquence dans les signaux temps-fréquence, en introduisant le concept de la discrétisation temps-fréquence (TFD) pour le traitement des signaux numériques. Il explique la définition de TFD, la discrétisation des fréquences harmoniques, les valeurs spéciales, l'orthogonalité et les propriétés. La séance de cours traite également de la qualité de l'approximation discrète, des signaux périodiques et des principales propriétés de TFD pour les signaux de durée limitée et les signaux périodiques.

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Enseignant·e·s (2)

Jean-Philippe Thiran

Jean-Philippe Thiran was born in Namur, Belgium, in August 1970. He received the Electrical Engineering degree and the PhD degree from the Université catholique de Louvain (UCL), Louvain-la-Neuve, Belgium, in 1993 and 1997, respectively. From 1993 to 1997, he was the co-ordinator of the medical image analysis group of the Communications and Remote Sensing Laboratory at UCL, mainly working on medical image analysis. Dr Jean-Philippe Thiran joined the Signal Processing Institute (ITS) of the Swiss Federal Institute of Technology (EPFL), Lausanne, Switzerland, in February 1998 as a senior lecturer. He was promoted to Assistant Professor in 2004, to Associate Professor in 2011 and is now a Full Professor since 2020. He also holds a 20% position at the Department of Radiology of the University of Lausanne (UNIL) and of the Lausanne University Hospital (CHUV) as Associate Professor ad personam. Dr Thiran's current scientific interests include Computational medical imaging: acquisition, reconstruction and analysis of imaging data, with emphasis on regularized linear inverse problems (compressed sensing, convex optimization). Applications to medical imaging: diffusion MRI, ultrasound imaging, inverse planning in radiotherapy, etc.Computer vision & machine learning: image and video analysis, with application to facial expression recognition, eye tracking, lip reading, industrial inspection, medical image analysis, etc.

Pascal Frossard

Source officielle

Concepts associés (29)

Traitement numérique du signal

Le traitement numérique du signal étudie les techniques de traitement (filtrage, compression, etc), d'analyse et d'interprétation des signaux numérisés. À la différence du traitement des signaux analogiques qui est réalisé par des dispositifs en électronique analogique, le traitement des signaux numériques est réalisé par des machines numériques (des ordinateurs ou des circuits dédiés). Ces machines numériques donnent accès à des algorithmes puissants, tel le calcul de la transformée de Fourier.

Discrétisation

En mathématiques appliquées, la discrétisation est la transposition d'un état (fonction, modèle, variable, équation) en un équivalent . Ce procédé constitue en général une étape préliminaire à la résolution numérique d'un problème ou sa programmation sur machine. Un cas particulier est la dichotomisation où le nombre de classes discrètes est 2, où on peut approcher une variable continue en une variable binaire. La discrétisation est aussi reliée aux mathématiques discrètes, et compte parmi les composantes importantes de la programmation granulaire.

Signal électrique

vignette|Signaux électriques sur l'écran d'un oscilloscope : signal rectanglaire (haut), signal harmonique ou sinusoïdal (bas). Un signal électrique est une grandeur électrique dont la variation dans le temps transporte une information, d'une source à une destination. La grandeur électrique que l'on considère pour la transmission et le traitement du signal peut être directement la différence de potentiel ou l'intensité d'un courant électrique ; ou bien une modulation de l'amplitude, de la fréquence ou de la phase d'une variation périodique de ces grandeurs, qu'on appelle porteuse ; dans les communications numériques par modem des règles complexes régissent la modulation afin d'occuper au mieux la largeur de bande allouée.

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.

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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Séances de cours associées (31)

Théorie de l'échantillonnage et de la reconstruction

Couvre les concepts de signaux analogiques, discrets et numériques, les temps d'échantillonnage, les fréquences et les impulsions.

Transformée de Fourier et échantillonnage

Couvre la transformée de Fourier des signaux échantillonnés, la reconstruction et la réponse harmonique.

Transformée de Fourier discrète : Périodicité de fréquence et reconstruction

Explore la périodicité dans la transformée de Fourier discrète pour la reconstruction du signal.

Mise à jour de l'échantillon: Bases

Explore les bases de la mise à jour de l'échantillonnage dans le traitement des signaux, y compris le temps continu, le domaine numérique et les techniques de domaine de fréquence.

Signaux de temps discrets : Fondements et applications

Couvre les fondamentaux des signaux à temps discret, y compris l'analyse, la synthèse, la synchronisation, les lois de refroidissement et les opérations de signal.

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Discrete-time Fourier transform

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