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Séance de cours

Synthèse DFT

Description

Cette séance de cours couvre le processus de synthèse de la DFT, en commençant par des exemples de représentations de signaux dans le domaine de la fréquence et les périodicités inhérentes à la DFT. L'instructeur explique la formule de synthèse pour générer un signal N-point dans le domaine temporel et la formule d'analyse pour produire un signal N-point dans le domaine des fréquences.

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Concepts associés (14)

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.

Domaine temporel

Le domaine temporel se rapporte à l'analyse de fonctions mathématiques ou de signaux physiques modélisant une variation quelconque au cours du temps. En domaine temporel, la valeur de la fonction ou du signal est connue, soit en quelques points discrets de la durée d'analyse, ou éventuellement, pour tous les nombres réels. L'oscilloscope est parmi les outils usuels permettant de visualiser les signaux physiques du domaine temporel. Domaine fréquentiel Temps (physique) Catégorie:Analyse du signal Catégorie:

Time–frequency representation

A time–frequency representation (TFR) is a view of a signal (taken to be a function of time) represented over both time and frequency. Time–frequency analysis means analysis into the time–frequency domain provided by a TFR. This is achieved by using a formulation often called "Time–Frequency Distribution", abbreviated as TFD. TFRs are often complex-valued fields over time and frequency, where the modulus of the field represents either amplitude or "energy density" (the concentration of the root mean square over time and frequency), and the argument of the field represents phase.

Fourier analysis

In mathematics, Fourier analysis (ˈfʊrieɪ,_-iər) is the study of the way general functions may be represented or approximated by sums of simpler trigonometric functions. Fourier analysis grew from the study of Fourier series, and is named after Joseph Fourier, who showed that representing a function as a sum of trigonometric functions greatly simplifies the study of heat transfer. The subject of Fourier analysis encompasses a vast spectrum of mathematics.

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.

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