Séance de cours

Signalisation, instruments et systèmes

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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 couvre les fondamentaux des signaux, des instruments et des systèmes, en commençant par le processus Analog-Digital Converter (ADC), la série Fourier et Fourier Transform. Il se penche sur l'échantillonnage dans les domaines du temps et de la fréquence, en discutant du théorème Nyquist-Shannon, des techniques de reconstruction des signaux, et du concept d'aliasing. L'instructeur explique l'importance de l'interpolation à bande limitée, de la reconstruction des signaux en pratique et des implications de la fréquence d'échantillonnage sur la qualité des signaux. Des exemples pratiques et des illustrations sont fournis pour démontrer les effets de l'alias et la nécessité des filtres anti-alias.

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: Échantillonnage (signal), Fourier analysis

Statistique

Data collection: Échantillonnage (statistiques)

Concepts associés (32)

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.

Traitement du signal

Le traitement du signal est la discipline qui développe et étudie les techniques de traitement, d'analyse et d' des . Parmi les types d'opérations possibles sur ces signaux, on peut dénoter le contrôle, le filtrage, la compression et la transmission de données, la réduction du bruit, la déconvolution, la prédiction, l'identification, la classification Bien que cette discipline trouve son origine dans les sciences de l'ingénieur (particulièrement l'électronique et l'automatique), elle fait aujourd'hui largement appel à de nombreux domaines des mathématiques, comme la , les processus stochastiques, les espaces vectoriels et l'algèbre linéaire et des mathématiques appliquées, notamment la théorie de l'information, l'optimisation ou encore l'analyse numérique.

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.

Anti-aliasing filter

An anti-aliasing filter (AAF) is a filter used before a signal sampler to restrict the bandwidth of a signal to satisfy the Nyquist–Shannon sampling theorem over the band of interest. Since the theorem states that unambiguous reconstruction of the signal from its samples is possible when the power of frequencies above the Nyquist frequency is zero, a brick wall filter is an idealized but impractical AAF. A practical AAF makes a trade off between reduced bandwidth and increased aliasing.

Repliement de spectre

thumb|300px|Ce graphique démontre le repliement du spectre d'un signal sinusoïdal de fréquence f = 0,9, confondu avec un signal de fréquence f = 0,1 lors d'un échantillonnage de période T = 1,0. Le repliement de spectre (aliasing en anglais) est un phénomène qui introduit, dans un signal qui module une fréquence porteuse ou dans un signal échantillonné, des fréquences qui ne devraient pas s'y trouver, lorsque la fréquence porteuse ou la fréquence d'échantillonnage sont inférieures à deux fois la fréquence maximale contenue dans le signal.

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Séances de cours associées (64)

Échantillonnage: traitement DT-temps des signaux CT

Couvre l'importance de l'échantillonnage dans le traitement du signal, y compris le théorème d'échantillonnage et la reconstruction du signal.

Transformée de Fourier discrète : Échantillonnage et interprétation

Explore la transformée de Fourier discrète, la reconstruction du signal, l'interprétation de l'échantillonnage et la répétition périodique du signal.

Échantillonnage : Reconstruction de signal et Aliasing

Couvre l'importance de l'échantillonnage, de la reconstruction du signal et de l'aliasing dans la représentation numérique.

Échantillonnage et reconstruction

Couvre les concepts d'échantillonnage et de reconstruction dans le traitement du signal, en expliquant les conditions d'une reconstruction précise.

Échantillonnage et reconstruction

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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Transformation de Fourier

Traitement du signal

Fourier analysis

Anti-aliasing filter

Repliement de spectre

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