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1 - SIGNAUX NUMÉRIQUES

2 - SIGNAUX DÉTERMINISTES

3 - FILTRAGE LINÉAIRE

4 - SIGNAUX ALÉATOIRES

5 - TRAITEMENTS DE SIGNAUX

| Réf : E3087 v1

Traitements de signaux
Traitement numérique du signal

Auteur(s) : Gérard BLANCHET, Maurice CHARBIT

Date de publication : 10 août 1998

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Auteur(s)

  • Gérard BLANCHET : Directeur d’études à l’École nationale supérieure des télécommunications

  • Maurice CHARBIT : Professeur à l’École nationale supérieure des télécommunications

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INTRODUCTION

Pourquoi faire du traitement numérique du signal ?

Le mot signal désigne le résultat de la mesure d’une grandeur physique. Sans restreindre en aucune façon notre discours, le résultat obtenu sera vu comme une fonction du temps. On dira alors que le signal est analogique ou à temps continu si la mesure est disponible de façon continue à tout instant et numérique à temps discret si elle n’est observée qu’à des instants discrets particuliers en général régulièrement espacés. Le traitement numérique du signal TNS consiste à traiter des signaux à temps discret. L’émergence du TNS est liée, comme pour de nombreux autres domaines, au perfectionnement des composants électroniques. Ce dernier a stimulé l’imagination des scientifiques et des futurologues, engendrant du même coup de nouveaux problèmes et besoins et, avec eux, la nécessité de disposer d’outils encore plus puissants. Les microprocesseurs, dédiés à l’origine aux traitements purement informatiques, ou à des fonctions simples de contrôle, sont désormais indispensables en TNS. Ils ont facilité la mise en place d’algorithmes qu’il aurait été bien difficile de mettre en œuvre autrement. Il suffit pour s’en convaincre de regarder du côté des applications grand public telles que télévision haute définition, radiodiffusion numérique, téléphonie mobile, applications multimedia, etc. Tous ces services nouveaux utilisent largement le traitement numérique du signal en mettant en œuvre des algorithmes parfois extrêmement complexes et nécessitant des puissances de calcul considérables.

Pour se limiter à quelques exemples, on peut citer pêle-mêle :

  • la suppression du bruit de fond lors d’une transmission téléphonique à partir de l’habitacle d’une voiture ;

  • le traitement du signal reçu en téléphonie mobile ;

  • le codage de l’image et de la parole dans un système de visiophonie ;

  • la reconnaissance et la synthèse de la parole ;

  • la détection de défauts dans une pièce mécanique et la maintenance préventive ;

  • la localisation par sonar des bancs de poissons ;

  • l’évaluation par radar des position et vitesse d’une cible ;

  • l’inversion de profil sismique pour la recherche pétrolière ;

  • l’analyse des vibrations d’une plate-forme pétrolière ;

  • l’analyse des signaux électro-encéphalographiques pour l’aide au diagnostic médical ;

  • la réception d’informations délivrées par le système GPS de navigation par satellites ;

  • la synthèse électronique de sons musicaux ;

  • le traitement de signaux acoustiques provenant de plusieurs microphones, etc.

Ces problèmes sont loin d’être complètement résolus et font encore l’objet de recherches.

Au-delà de la complexité des problèmes qu’il permet d’aborder, le TNS autorise une grande souplesse dans la phase de mise au point. Les tests sont parfaitement reproductibles. On ne risque pas une dérive dans les caractéristiques des composants comme cela se passe dans les traitements analogiques. Est-ce à dire que ces derniers sont irrémédiablement condamnés ? En fait, même si leur part est en constante régression, elle ne risque pas de disparaître. Dans certains cas on ne peut s’en passer car les phénomènes observés sont trop rapides et, dans d’autres, ils s’imposent en raison de la simplicité même du traitement à effectuer. Ainsi, si un filtrage passe-bas de type RC suffit, un traitement numérique paraît quelque peu luxueux pour s’y substituer.

Nous ne parlerons pas ici du traitement numérique des images. Ses spécificités font de lui un thème le plus souvent exposé ou enseigné à part.

Nota :

on entend par image 2D (respectivement 3D) une grandeur qui dépend de 2 (respectivement 3) paramètres. Par exemple le signal constitué par le niveau de gris dans une photographie en noir et blanc peut être indicé par la position (abscisse et ordonnée) du point.

Après avoir décrit les signaux numériques (transformée de Fourier, théorie de l’échantillonnage) 1, dans le paragraphe 2 nous présentons les principales propriétés temporelles et spectrales des signaux déterministes à temps discret. Nous y étudierons en particulier la transformée de Fourier discrète qui est l’un des outils de base du TNS. Le paragraphe 3 est consacré aux propriétés des filtres linéaires, en particulier ceux décrits par une équation récurrente, et à une brève introduction aux méthodes de synthèse de filtres. Le paragraphe 4 est consacré aux signaux aléatoires. On y présente les signaux stationnaires au sens large et leur filtrage, ainsi que les chaînes de Markov. On conclut par quelques éléments d’estimation statistique. La dernière partie présente, pour illustrer ce qui précède, quelques problèmes pratiques de traitement : le changement de fréquence, l’estimation spectrale, l’algorithme de filtrage adaptatif du gradient stochastique.

De nombreuses propriétés sont énoncées sans donner les hypothèses de leur validité. Notre seule excuse est que, dans la majorité des cas rencontrés en pratique, ces hypothèses sont satisfaites. Les plus curieux pourront amplement se documenter en consultant l’abondante littérature existant dans le domaine.

Nota :

le lecteur pourra se reporter à l’article [E 3 720] Traitement numérique de l’image dans le présent traité.

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VERSIONS

Il existe d'autres versions de cet article :

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-e3087


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5. Traitements de signaux

Ce paragraphe ne prétend nullement donner une vue exhaustive des problèmes de TNS. Il présente trois exemples dans le but d’illustrer les notions présentées précédemment et, pourquoi pas, de susciter l’envie pour certains de se plonger dans l’immense littérature consacrée à ces sujets.

5.1 Traitements multicadences

Un système multicadence est caractérisé par des cadences de traitement différentes en divers points de la chaîne de calcul. Il y est fait largement appel aux opérations de décimation et insertion. Dans ce paragraphe nous nous limitons à la présentation de quelques résultats concernant les bancs de filtres et de leurs liens avec l’analyse multirésolution.

HAUT DE PAGE

5.1.1 Sur et sous-échantillonnage

Le suréchantillonnage d’un facteur entier M consiste, sur une suite (), à calculer (M – 1) valeurs intermédiaires entre deux points consécutifs. Le sous-échantillonnage d’un facteur entier M est en quelque sorte l’opération inverse : elle consiste à calculer, sur une suite x (), la suite échantillonnée à la cadence M fois moins grande. Le théorème d’échantillonnage nous enseigne que cette opération ne se résume pas seulement à prélever un échantillon sur M dans la suite initiale.

Pourquoi suréchantillonner ou sous-échantillonner un signal ?

  • Des applications très spécifiques peuvent faire appel à ces opérations. Signalons par exemple le changement de fréquence : on veut passer de la fréquence 44,1 kHz à 48 kHz. Une solution est de suréchantillonner d’un facteur 10 puis de sous-échantillonner d’un facteur 9.

Autre exemple, on veut passer d’une représentation sur 16 bits à une représentation sur 14 bits. Ignorer 2 bits conduit à perdre 12 dB sur le rapport signal/bruit de quantification. On peut regagner environ 6 dB si on suréchantillonne d’un facteur 4. On peut même gagner 6 dB de plus par une mise en forme spectrale du bruit de quantification.

Donnons un dernier exemple : lors de la restitution des signaux...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - BELLANGER (M.) -   Analyse des signaux et filtrage numérique adaptatif.  -  Collection CNET-ENST, Masson 1989.

  • (2) - BLANCHET (G.) et CHARBIT (M.) -   Traitement numérique du signal : simulation sous Matlab.  -  Collection pédagogique de Télécommunication, Hermès 1998.

  • (3) - BRÉMAUD (P.) -   Introduction aux probabilités.  -  Springer-Verlag 1988.

  • (4) - BOÎTE (R.) et LEICH (H.) -   Les filtres numériques.  -  Collection CNET-ENST, Masson, 1980.

  • (5) - BROCKWELL (P.J.) et DAVIS (R.A.) -   Time series : Theory and Methods.  -  Springer-Verlag 1991.

  • (6) - CHARBIT (M.) -   Éléments de théorie du signal : signaux aléatoires.  -  Ellipses, Collection Pédagogique de Télécommunication, 1996.

  • ...

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