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03/05/2021 Les applications du traitement de signale MAEI17 REALISÉ PAR : BOUCE

03/05/2021 Les applications du traitement de signale MAEI17 REALISÉ PAR : BOUCEKKINE CHAIMA ABIR 1)- Introduction Un signal est une grandeur la plus souvent électrique, image d’une grandeur physique, servant à transmettre une information sur l’état d’un système. On appelle traitement du signal la science qui analyse et interprète les informations contenues dans un signal. Le terme signal vient du latin “signum“ et désigne un élément de langage une marque ou un symbole qui véhicule une information. En physique, le signal représente le résultat d’une mesure d’un phénomène physique et il convient donc de bien distinguer le phénomène et sa mesure. Dans la majorité des cas, le signal mesuré résultera de la transformation du phénomène physique en un signal électrique que l’on détectera à l’aide d’un capteur ou transducteur. Il est important de noter que le résultat de la mesure est l’aboutissement du parcours du signal à travers une longue chaîne. Le Traitement du signal Joue un Rôle clé dans de Multiples Industries, Le Traitement du Signal est la Technologie du Futur et Peut servir un But social Qu'il s'agisse de lutter contre les inégalités, de rendre notre économie plus durable, il est essentiel que les chercheurs et les décideurs aient accès à Le traitement du signal permet d'étendre la puissance de calcul et les capacités de stockage des données. Donc l’objectif du traitement du signal est de :  Analyser l’information : Estimer, Détecter, Classifier.  Transformer des signaux : Décomposer, Séparer, Filtrer, Moduler.  Synthétiser des signaux. 2)-Méthodes et outils du traitement des signaux A)-Produit de convolution C’est une méthode mathématique a des propriétés vaste utiliser dans le traitement du signal lorsqu’on utilise des filtres (passe-bas, passe-haut, passe- bande) pour déterminé le signal de sortie Ss(t) : Ss(t)=S*H Sachant que H(t) est la fonction de transfert et S(t) est le signal entrant. B)-Série de Fourier Le théorème consiste que Sous certaines conditions mathématiques assez peu restrictives pour les grandeurs physiques, on montre qu'un signal périodique f(t)f(t) est développable en série de Fourier, comme suit F(t)=a0+∞∑n=1ancos (n2πνt) +bnsin (n2πνt) avecn∈N Le terme ancos (n2πνt)+bnsin(n2πνt)ancos⁡ (n2πνt)+bnsin⁡ (n2πνt) représente l'harmonique de rang nn. L'harmonique de rang n=1n=1 est aussi appelée le fondamental de f. C)-Transformée de Fourier La transformée de Fourier est une opération qui permet de représenter en fréquence (développement sur une base d'exponentielles) des signaux qui ne sont pas périodiques. Il s'agit de l'analogue des séries de Fourier pour les fonctions périodiques (développement sur la base de fonctions sinusoïdales). Une fonction non périodique pouvant être considérée comme une fonction dont la période est infinie. Ce passage à la limite nous fait passer des séries aux intégrales. D)-Transformée de Laplace En mathématiques, la transformation de Laplace est une transformation intégrale, c'est-à-dire une opération associant à une fonction ƒ (définie sur les réels positifs et à valeurs réelles) une nouvelle fonction dite transformée de Laplace de ƒ (notée traditionnellement F et définie et à valeurs complexes), via une intégrale. F(z) ≡ LIM (f(t)*exp (-zt).dt E)-Matlab MATLAB et Simulink nous permettons d'analyser des signaux à l'aide d'applications intégrées pour la visualisation et le prétraitement dans les domaines temps, fréquence et temps-fréquence, afin de pouvoir détecter des motifs et des tendances sans avoir à écrire de code. On peut aussi caractériser les signaux et les systèmes de traitement du signal à l'aide d'algorithmes spécifiques pour différentes applications comme les communications, les radars, l’audio, les appareils médicaux et l'Internet des objets. 3)-Les applications du traitement du signale 1)- Traitement de l'audio et de la parole Chaque téléphone, intelligent ou non, s'appuie fortement sur des techniques de traitement de la parole pour rendre possible la communication vocale entre deux (ou plusieurs) personnes. De la conversion analogique-numérique à l'amélioration de la parole (filtrage, écho, bruit et contrôle automatique du gain) à l'encodage de la parole côté enregistrement au décodage de la parole à l'amélioration de la parole (généralement filtrage et contrôle du gain) à la conversion numérique-analogique côté lecture. Le traitement du signal est l'outil de choix à chaque étape. Sans traitement du signal, les assistants numériques modernes, tels que Siri, Google Now et Cortana, ne seraient pas en mesure de reconnaître la voix d'un utilisateur. 2)- Le Traitement de l'Image et de l'Analyse L'omniprésence des appareils photo et des écrans numériques dans notre quotidien, comme dans nos smartphones, nos voitures, nos systèmes de surveillance, traduit notre besoin toujours croissant de voir, et d'interagir avec notre environnement visuel, avec des niveaux de détail croissants. En médecine, presque tous les diagnostics impliquent aujourd'hui une sorte d'imagerie. Cependant, cette partie émergée de l'iceberg cache un nombre important d'applications moins connues, mais hautement essentielles, notamment dans les domaines de la culture, de l'armée, de la santé et de la recherche scientifique. Le traitement du signal est essentiel pour un large éventail d'applications, de l'acquisition à l'affichage Restauration numérique d'images et de vidéos, Acquisition de détection compressée (par exemple, caméras à un pixel) et Amélioration de l'image lors de l'acquisition. 3)-Communication des Systèmes et Réseaux Le traitement du signal fait partie intégrante de la recherche de la vie. Un aspect important des communications efficaces entre les systèmes satellite, vidéo, radio et sans fil, le traitement du signal rend le traitement et la transmission des données plus efficaces. Conclusion Le traitement du signal est important lorsque on l’utilise pour mieux visualiser et comprendre ces phénomènes physique, il est intégré dans notre vue au point que nous ne le remarquons pas le traitement du signal ou Le traitement numérique du signale augmente considérablement la valeur globale de la protection auditive. Contrairement à la protection passive, il supprime le bruit sans bloquer le signal vocal. De toute évidence, il s'agit d'un aspect très important de la protection de l'audition des utilisateurs, en particulier lorsque les utilisateurs sont immergés dans des environnements de travail industriels. Le traitement du signal protège les utilisateurs de l'exposition au bruit malsain sans compromettre la communication. Reference : PDF du traitement du signal publié par ENIB (école national d’ingénierie de brest) : https://www.enib.fr/~choqueuse/pdfs/signal/S5_C0.pdf Cours publié par L’université de baji annaba : https://elearning-facsci.univ-annaba.dz/course/view.php?id=607 Mémoire de Jhon A.putman : https://www.eeginfo.com/research/researchpapers/Signal_Processing.pdf IEE signal processing: https://signalprocessingsociety.org/our-story/signal-processing-101 Le site techno science : https://www.techno-science.net/definition/6331.html Le site d’IIETA : http://www.iieta.org/Journals/TS PDF d’université de paris : http://perso.univ-lemans.fr/~mtahon/doc/cpda_signal.pdf Le site Universalise : https://www.universalis.fr/encyclopedie/traitement-du-signal/ uploads/Sante/ expose-4-pages-max.pdf