Traitement du Signal Bruits d`Echantillonage et de
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Traitement du Signal Bruits d`Echantillonage et de
Traitement du Signal James L. Crowley Deuxième Année ENSIMAG première Bimestre 2001/2002 Séance 4 : 12 octobre 2001 Bruits d'Echantillonage et de Quantification Formule du Jour :............................................... 1 La Transformée de Fourier d'une suite de deltas.........................2 Schéma de l'échantillonage .......................................................4 Théorème de Shannon..............................................................5 Rappel du modèle idéal d'un échantillonneur..............................7 Bruit d'échantillonage..............................................................8 Filtre Anti-repliement..............................................................9 Conversion Analogique Numérique ........................10 Les paramètres d'un quantification............................................11 Méthodes de conversion A/N ....................................................12 1) Méthodes Indirect : VCO.............................................12 2) Convertiseeur parallèle. (Anglais “Flash Converteur”). .12 3) Approximation sucessive.............................................13 Conversion Numérique-analogique............................................13 Formule du Jour : La transformée de Fourier d'une fonction peigne est une fonction peigne, 1 de poids f e = T . e {δΤe(t) } ∞ = { ∑ n=-∞ n δ(t – f )} = fe δfe(f) = fe e ∞ ∑ k=–∞ δ(f – k fe) Bruit d'Echantillonage et Quantification Séance 4 La Transformée de Fourier d'une suite de deltas La transformée de Fourier d'une fonction peigne est une fonction peigne, 1 de poids f e = T . e ∞ ∞ n {δΤe(t) } = { ∑ δ(t – fe)} = fe δfe(f) = fe ∑ δ(f – k fe) n=-∞ k=–∞ La forme de la transformée de Fourier Xe(f) = Xe(ω/2π) devient : Xe(f) = X(f) * f e δfe(f) = fe ∞ ∑ X ( f – k f e) k=–∞ Note : Une échantillonnage en temps implique une périodicité en fréquence. En général, le spectre X(ω) du signal échantilloné est noté entre –π ≤ ω ≤ π. 1 1 et le spectre X(f) du signal échantilloné est noté entre –2 ≤ f ≤ 2. ∞ Demonstration : Par suite de Fourier : ∞ ∞ ∑ ∑ δ(t – nT e) = αn n=-∞ n=-∞ ejnωοt f(x) = ∑ αn e jn2πfox n=-∞ 2π ω o= T e -T e T e les coeficients sont determiné par l'integrale dans la periode [ 2 , 2 ]. T e/2 ∫ 1 1 αn = T δ(t) e–jnωοt dt = T e -T /2 e e ∞ 1 Donc : ∑ δ(t – nT e) = T e n=-∞ n=-∞ ∞ ∑ ejnωοt ∞ 1 j n(2π/Te) t =T e ∑ e n=-∞ 1 2π ou bien δ(t – nTe) = T δ(t) ejn(2π/Te)t (Rétard en phase par n T ) e e 4-2 Bruit d'Echantillonage et Quantification ∞ ∞ 1 δ(t – nT e)} = T ∑ e n=-∞ n=-∞ { ∑ ∞ { ∑ Séance 4 {ej2π n/Te } δ(t – nT e)} n=-∞ 1 = T e ∞ 1 2πn = T δ(ω – T ) ∑ e e n=-∞ ∞ ∑ n=-∞ 2πn δ(ω – T ) e 1 ou en f avec fe = T e ∞ ∞ 1 { ∑ δ(t – n f )} = fe ∑ δ(f – n f e) = fe δfe(f) e n=-∞ n=–∞ 4-3 Bruit d'Echantillonage et Quantification Séance 4 Schéma de l'échantillonage Spectre d'un échantillonneur idéal : X(f) f –2fe –fe 0 fe 2fe Spectre du signal analogique : X(f) f Spectre du signal après échantillonnage (idéalisé) : fe 1 Replié autour du fréquence de “Nyquist”. fN = 2 = 2T e X(f) f –2 fN –fe – fN 0 fN fe 2 fN 2fe 4-4 Bruit d'Echantillonage et Quantification Séance 4 Théorème de Shannon Un signal analogique x(t) ayant une largeur de bande finie limité à 2F hz ne peut être reconstitué exactement à partir de ses échantillons x(n∆t) que si ceux-ci ont été 1 1 prélevés avec une période Te = f ≤ 2F. e Spectre du signal analogique : X(f) x(t) f –FN –F F F N Pour que la répétition périodique de ce spectre ne déforme pas le motif répété, Il 1 faut et il suffit que la fréquence de répétition fe = T (la fréquence e d'échantillonnage) soit égale ou supérieure à 2 fois la fréquence maximum F du signal. f F ≤ f N = 2e 4-5 Bruit d'Echantillonage et Quantification Séance 4 Exemple : Pour une sinusoïde, Cos(2πfot), la fréquence d'échantillonnage minimale est deux λ 1 1 échantillons par cycle. Te = 2 = 2f ou f = 2T (Cycle/échantillon) o e Soit une fréquence d'échantillonage fe. fe Si la fréquence du signal, fo, est supérieure à 2 par ∆f : fe c-à-d : si f o = 2 + ∆f tel que ∆f > 0 alors, la séquence d'échantillons est assimilée à une suite de fréquence falias tel que : fe falias = 2 – ∆f. fe fe c-à-d : E2{ Cos( 2πt ( 2 + ∆f))} = Cos( 2πt ( 2 – ∆f)) 4-6 Bruit d'Echantillonage et Quantification Séance 4 Rappel du modèle idéal d'un échantillonneur Le modèle général d'un échantillonneur idéal E2{} est : xei(t) x(t) δTe(t) ∞ xei(t) = x(t) . T e δΤe(t) = Te ∑ x(t) δ(t – nT e) n=∞ par convention on dit que Te = 1, et que xei(n) = xei(nT e) 1 Dans ce cas fe = T = 1. e La transformée de Fourier d'une fonction peigne est une fonction peigne, 1 de poids f e = T . e {δΤe(t)} ∞ = { ∑ n=-∞ n δ(t – f )} = fe δfe(f) = fe e ∞ ∑ δ(f – k fe) k=–∞ La forme de la transformée de Fourier Xe(f) = Xe(ω/2π) devient : Xe(f) = X(f) * f e δfe(f) = fe ∞ ∑ X ( f – k f e) k=–∞ Si Te = 1, Xe(f) = X(f) * δfe(f) = ∞ ∑ X ( f – k f e) k=–∞ Note : Une échantillonnage en temps implique une périodicité en fréquence. En général, le spectre X(ω) du signal échantilloné est noté entre –π ≤ ω ≤ π. 1 1 et le spectre X(f) du signal échantilloné est noté entre –2 ≤ f ≤ 2. 4-7 Bruit d'Echantillonage et Quantification Séance 4 Bruit d'échantillonage 1 Soit f e = T = 1. e Xe(f) = X(f) * δfe(f) = ∞ ∑ X ( f – k f e) k=–∞ Le "bruit" d'echantillonage est f e/2 Wb 2 ∫ X e(f)2 df -f e/2 f e/2 =2 ∞ ⌠ ∑ X ( f – k f e)2 df ⌡ k=1 -f e/2 fe Mais ceci est équivalent a tout l'energie au dela de 2 ∞ ∞ Wb= 2 ∫ X e(f)2 df = 2 ∫ X(f) 2 df fe/2 fe/2 4-8 Bruit d'Echantillonage et Quantification Séance 4 Filtre Anti-repliement Afin d'éviter ce repliement de spectre, Il est indispensable d'introduire un préfiltrage du signal analogique avant de procéder à l'échantillonnage. x(t) xe(nTe) g (t) δTe(t) Le filtre Anti-repliement (ou filtre de garde) parfait serait un filtre passe-bas idéal fe de bande passante B = 2 . Tout filtre anti-repliement réel comporte une bande de transition qui reporte la bande passante limite BM au delà de la bande passante effective. Spectre Réel Spectre Idéel –Fmax Fmax Nous allons voir dans les séances suivants qu'on spécifie les caractéristique d’un filtre avec un gabarit en donnant des paramètres: δp : ωp ωa : δa : L’ondulation en bande passant Dernière fréquence passante première fréquence atténuée L’ondulation en bande atténuée. | H(ω) | 1 + δp 1 – δp 1 – δa ω ωp ωc ω a 1 + δa π 4-9 Bruit d'Echantillonage et Quantification Séance 4 Conversion Analogique Numérique Tout système de traitement de signaux faisant appel à un ordinateur ou à un processeur numérique spécialisé implique necessairement une opération préliminaire de conversion analogique-numérique (A/N). L'information traitée est restituée sour forme analogique par une conversion Numérique-analogique (N/A) (dit digital to analog ou A/D en Anglais). x(t) x(n∆T) t n∆T x(n) V 4q 3q 2q q 0 –1q –2q t La conversion analogique numérique implique également après échantillonnage une opération qui consiste à remplacer la valeur exacte analogique de léchantillon par la plus proche valeur approximative extraite dun ensemble fini de valeurs discrètes. Cette opération s'appelle la quantification. ("digitizing" en anglais). Chacune de ces valeurs discrètes est exprimée par un nombre sous forme binaire, par un codage approprié. Ce nombre est compris entre deux valeurs limites qui fixent la plage de conversion. Chaque nombre xq(n), représente un ensemble de valeurs analogiques contenues dans un intervalle de largeur q appelé "pas de quantification". Lorsque la plage de conversion est subdivisé en pas de quantification égaux, on parle de quantification uniforme. 4-10 Bruit d'Echantillonage et Quantification Séance 4 Les paramètres d'un quantification Les paramètres d'un quantification uniformes sont : q : Le pas de quantification (en volts) V : Le plage de quantification (en volts) B : le nombre de bits de la representation numérique V Nombre de valeurs representé 2B = q 4-11 Bruit d'Echantillonage et Quantification Séance 4 Méthodes de conversion A/N 1) Méthodes Indirect : VCO La valeur de la tension du signal d’entrée est convertie en une fréquence par une oscilateur commandé en tension. en anglais : Voltage Controlled Oscillateur (VCO). La fréquence est proportionnelle à la tension. Ensuite on compte le nombre de passage à zéro pendant ∆T. 2) Convertiseeur parallèle. (Anglais “Flash Converteur”). U0 La tension x(n∆T) d’entré est comparé à 2B – 1 valeurs du type : k 2B déduite d’une tension de référence U0. Le résultat est traduite en mot binaire par un décodeur logique. U0 (tension de référence) 2n–1 comparateurs R x(t) + – R + – • • • décodeur Logique Sortie numérique (codée en binaire) R + – R + – R Utiliser pour la vidéo, radar, etc. Avantage : Rapide est simple. Inconvenance : Manque de précision. 4-12 Bruit d'Echantillonage et Quantification Séance 4 3) Approximation sucessive La tension d’entrée est comparé successivement à une succesion de 2B – 1 valeurs U0 de référence pondérées k2N. C’est un système bouclé qui inclut un convertisseur numérique-analogique : x(t) + Σ – + – Horloge et logique de commande interne ••• Convertisseur N/A } Sortie numérique Tension de Référence U0 Conversion Numérique-analogique Un convertisseur numérique-analogique est un dispositif produisant une grandeur de sortie y qui possède 2N valeurs distinctes. Il est à loi uniforme si ces valeurs sont régulièrement réparties sur une plage de valeurs allant de zéro à 2N · q selon la loi : y = q (d1 2 B-1 + d2 2 B-2 + ... + dB 2 0) où q est le pas de quantification. Des interrupteurs commandés par les variables binaires dk (dk = 0 interrupteur ouvert, dk= 1 interrupteur fermé) contrôlent le passage de courants pondérés I0/ 2N provenant de source de cournat dépendant d’une référence I0 vers un point de sommation. 4-13 Bruit d'Echantillonage et Quantification • • • I0/2 d1 I0/4 d2 I0/2B dB Séance 4 I = d1I0/2 + d2I0/4 + ... + dBI0/2B • • • Dans la pratique, tous les interrupteurs ne réagissent pas exactement au même instant. Il ne résulte des parasites de commutations (“Glitches” en anglais) qui doivent être éliminés par filtrage. 4-14