Analyseurs de signaux à base de transformation de Fourier

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Analyseurs de signaux à base de transformation de Fourier

Auteur(s) : Abdeldjalil OUAHABI

Date de publication : 10 août 2023 | Read in english

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RÉSUMÉ

Cet article traite de manière quasi exhaustive des avancées dans le domaine des analyseurs de signaux fondés sur la transformation de Fourier, tant en termes de méthodologie que de fonctionnalités.

En particulier, le principe de la FFT (Fast Fourier Transform) est revisité, l'utilisation de fenêtres de pondération ou d'analyse est étudiée en détail et l'analyse de Fourier de signaux déterministes, transitoires et aléatoires est rappelée. Cette analyse est étendue aux signaux non stationnaires en introduisant l'analyse conjointe dans le plan temps-fréquence.

Enfin, les analyseurs de signaux les plus courants et les plus performants sont présentés. La précision de la mesure et le compromis entre la résolution en temps et en fréquence sont également discutés.

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AUTEUR(S)

  • Abdeldjalil OUAHABI : Professeur des universités - UMR 1253, iBrain, Inserm, université de Tours, France

 INTRODUCTION

Les analyseurs de signaux basés sur la transformée de Fourier, parfois appelés de manière très réductrice « analyseurs de spectre », sont des instruments essentiels et en constante évolution. Ils sont utilisés pour analyser un signal à la fois dans le domaine temporel et dans le domaine fréquentiel, voire dans le domaine conjoint temps-fréquence. Ils peuvent également fournir d'autres informations telles que les fonctions d'autocorrélation et d'intercorrélation, la densité spectrale, la fonction de transfert et la réponse impulsionnelle d'un système, et mesurer certains paramètres utiles tels que les moyennes temporelles et statistiques, la dispersion, le rapport signal-bruit, la résolution temps-fréquence... Ils représentent l'un des segments les plus prometteurs du marché du test et de la mesure et affichent une croissance de près de 8 % par an. Cette croissance est soutenue par le besoin de bande passante dans diverses applications telles que les radars militaires et les télécommunications pour la technologie 5G, voire 6G.

Cet article traite de manière quasi exhaustive des avancées dans le domaine des analyseurs de signaux fondés sur la transformation de Fourier, tant en termes de méthodologie que de fonctionnalités. Il complète, met à jour et étend l’analyse classique de signaux à base de transformation de Fourier en tenant compte des récents développements des systèmes « analogiques » et numériques.

Une telle approche ouvre la voie à des outils de conception, de mesure, d’analyse et de traitement adaptés à la révolution du numérique et de l’intelligence artificielle que nous connaissons aujourd’hui.

En effet, sur le plan technologique mais aussi socio-économique, le monde a connu depuis 1996 – date de la parution de la première version de cet article –une véritable révolution du numérique avec l’explosion de l’utilisation d’Internet et les progrès exponentiels de l’informatique et de l’intelligence artificielle. Toutes les activités humaines ont connu des bouleversements sans précédent, que ce soit dans le domaine de la radio et la télévision, de la médecine, de l’industrie (industrie 4.0 et 4.1 et les prémisses de l’industrie 5.0) ou dans la mise en réseau planétaire des personnes et de toute organisation humaine, grâce aux nouvelles formes de communication telles que le courrier électronique ou e-mail, les réseaux sociaux, la messagerie instantanée, les blogs et la prolifération des sites web. La rupture technologique de ce siècle est sans doute liée à l’avènement d’Internet et ses multiples déclinaisons technologiques de la robotique intelligente avec la fameuse Sophia jusqu’à ChatGPT, ainsi qu’aux avancées fulgurantes des télécommunications, en particulier la téléphonie mobile qui passe de la première génération (1G) à la 5G avec...

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MOTS-CLÉS

mesure   |   spectre   |   signaux aléatoires   |   transformée de Fourier   |   FFT   |   temps-fréquence   |   signaux non stationnaires

VERSIONS

Il existe d'autres versions de cet article :

DOI (DIGITAL OBJECT IDENTIFIER)

https://doi.org/10.51257/a-v2-r1156

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