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1 Réalisé par : Mohammed Amine WAHIB Charafeddine HAOUAS Mohammed ERRAFIK Youss

1 Réalisé par : Mohammed Amine WAHIB Charafeddine HAOUAS Mohammed ERRAFIK Youssef GOUAIMA Encadré par : M.LAGRAT 2 ème année Génie Réseaux et Télécommunications Compte rendu N : 1 DSP DIGITAL SIGNAL PROCESSING 2 Objectif : L’objectif de ce TP est de savoir les outils de ce logiciel et de simuler quelques exemples dans le domaine de traitement numérique de signal à l’aide de DSP Introduction : Mentor-DSP est un outil facile à utiliser, c’est un logiciel interactif à des ressources d'apprentissage complète pour différentes techniques de traitement du signal, les fonctions de DSP et les méthodes de communication, l'analyse statistique, la synthèse de la parole, et le traitement d'image. le logiciel inclut des fonctionnalités en temps réel telles que le traitement de son, la capture d'image et l'interface avec une plate-forme matérielle spécifique. Il est simple, intuitif et facile à utiliser, destiné aux étudiants dans le domaine du traitement du signal numérique. Mentor-PSD réalise l'équilibre parfait entre la théorie et la pratique, ce DSP accessible aux débutants sans jamais plus compliquer. Une portée globale et doux en approche, et maintenant le calcul à un niveau tolérable, Mentor-DSP permet aux ingénieurs de saisir en profondeur les bases rapidement et passer à des techniques plus sophistiquées 3 Qui peut utiliser? Mentor-DSP vise élèves ingénieurs et professionnels de l'apprentissage pour piloter les principes fondamentaux de DSP comme théorème d'échantillonnage, la conversion de données, les effets d'aliasing, la quantification, la génération de signaux, (etc)et drs différentes techniques de traitement du signal à savoir, comme convolution, corrélation, le filtrage, la FFT et IFFT , des schémas de modulation, etc et mise en ouvre la voie vers des techniques de DSP à l'avance comme DCT, le synthèse vocale et de traitement de l'image Les fonctionnalités de Mentor DSP : L’interface de Mentor DSP 4 PARTIE 1 : GENERATION DES SIGNAUX En clique sur ’’ Getting Started ‘’ pour accèder à l’image ci-dessous 5 Sinusoidal Wave: signal sinusoidal au dessus la représentation d’une onde sinusoïdale et au dessous sa transformé de Fourier avec une fréquence f=1000 Hz Real Time spectogram 6 Remarque : Cette représentation montre la distribution de domaine fréquentielle en temps réelle Et la barre de colore correspond aux niveaux d’énergie de haut énergie qui est en rouge- blanc et le niveau bas en bleu-vert La partie jaune du spectre représente l’énergie la plus grande et en bleu l’énergie la plus petite Real time filtrering 7 Remarque : Dans ce cas on a recourt à un filtre passe haut à temps réelle et on a utilisé le microphone pour visualiser le signal et en bas son spectrogramme 8 Echantillonnage d’un signal : Le théorème d'échantillonnage énonce que l'échantillonnage d'un signal, c'est-à-dire sa représentation sous une forme discrète, par une liste de valeurs prélevées régulièrement dans ce signal, exige une fréquence d'échantillonnage supérieure au double de l'écart entre les fréquences minimale et maximale qu'il contient. Dans le cas le plus courant, la fréquence minimale du signal est petite par rapport à sa fréquence maximale et le théorème affirme plus simplement : La représentation discrète d'un signal par des échantillons régulièrement espacés exige une fréquence d'échantillonnage supérieure au double de la fréquence maximale présente dans ce signal. Echantillonnage d’un signal sinusoïdal : 9 Remarque et commentaire : Le signal en dessous représente un signal échantillonné avec une fréquence d’échantillonnage f=345 HZ Pour le son de signal échantillonné on remarque que la qualité du son est mauvais par rapport au signal original Le spectre du signal d’un signal échantillonné 10 Le spectre du signal réel échantillonné 11 PARTIE 2 : CONVERSION DC/AC Objectif : Objectif de cette partie est illustré combien de changement de résolution affecte le signal échantillonné et aussi de savoir la manière dont les signaux sont dégradés . Partie théorique : L’intérêt : réellement les signaux sont analogiques, et les traiter par un pc ou un processeur ,il faut les rendre numériques d’où vient l’intérêt des convertisseurs CAN.  Le schéma de conversion  L’échantillonneurs-bloqueur Le rôle d’un échantillonneur bloqueur (Sample and Hold ) est de maintenir constante l’amplitude de l’échantillon prélevé tous les Te durant le temps nécessaire à sa conversion. Te représente la période d’échantillonnage 12  Le bloque ADC Si on a par exemple un signal qui varie entre 0 et 1,024 ,le bloque ADC permet de produire des entiers entre 0 et 1024 1-Génération du signal qu’on veut le convertir En cliquant sur le bouton Choisissant par exemple une sinusoide de fréquence 50HZ Remarque : Nous avons obtenus un signal numérique échantillonné sur 2 bit (2 états ) 13 Nous avons obtenus un signal numérique échantillonné sur 4 bit (16 état) 14 PARTIE 3 : FILTRAGE Le filtre à temps discret : Objectif :  comprendre les mécanismes de l'équation de récurrence  visualiser l’aspect discret de signaux et de comprendre ces signaus sont retardés, ajoutés et amplifiés et sélectionner les équations prédéfinies dans la liste et visualiser sa réponse. 15 Partie Pratique : Dans cet exemple on a un filtre d’équation linéaire à temps discret Et puis générer cette équation pour i=1 ,2 , 3,4,5,6,7,8 la figure ci-dessous montre les valeurs Y[i] correspondantes . 16 Ici on a tracé les valeurs de Y(i) en fonctions de X(i) Le digramme de ce filtre : 17 On choisi 2 fréquence f1=100 Hz et f2= 5000 Hz pour couvrir toute la gamme de fréquences et de voir les effets de filtrage et l’ amplitude de signal égale à 1 18 Commentaire :  On remarque pour les hautes fréquences il y a forte atténuation du signal et pour les basses fréquences il n y a pas d’atténuation Puis on va importer HIpass_11 .CSV pour un filtre à réponse impulsionelle FIR Et par suite ce filtre représente un filtre passe bas, pour les hautes fréquences il y a une forte atténuation du signal 19 Finite Reponse Filter Design : (filtre à reponse finie) : En traitement numérique du signal, le filtre à réponse impulsionnelle finie ou filtre RIF (en anglais Finite Impulse Response filter ou FIR filter) est un filtre numérique qui est caractérisé par une réponse uniquement basée sur un nombre fini de valeurs du signal d'entrée. Par conséquent, quel que soit le filtre, sa réponse impulsionnelle sera stable et de durée finie dépendante du nombre de coefficients du filtre De façon générale le filtre à réponse impulsionnelle finie est décrit par la combinaison linéaire suivante où x[i]1 ≤ i ≤ n représente les valeurs du signal d'entrée et y[i]1 ≤ i ≤ n les valeurs du signal de sortie. En utilisant le symbole de sommation, l'équation peut être réécrite de la façon suivante : 20 Partie Pratique : d’un filtre passe bas  On a choisi la fréquence de coupure est f=1000 Hz 21 Cette représentation montre pour les passes fréquence pas d’atténuation et pour les hautes fréquences il y a une atténuation très importante Propriété de FIR : Les remarques générales suivantes peuvent être portées sur les filtres RIF :  Les filtres RIF sont forcément stables, peu importe les coefficients utilisés  La complexité d'un filtre RII est moindre que celle d'un filtre RIF du même ordre. Cette propriété peut être utile sur les plateformes limitées en puissance de calcul 22 Filtre à réponse Infinie : IIR Un filtre à réponse impulsionnelle infinie ou filtre RII (en anglais infinite impulse response filter ou IIR filter) est un type de filtre électronique caractérisé par une réponse basée sur les valeurs du signal d'entrée ainsi que les valeurs antérieures de cette même réponse. De façon générale le filtre à réponse impulsionnelle infinie est décrit par l'équation aux différences suivante où x représente les valeurs du signal d'entrée et y les valeurs du signal de sortie. En utilisant le symbole de sommation, l'équation peut être réécrite de la façon suivante :  Généralement, les filtres RIF sont moins sensibles aux erreurs de quantification que les filtres RII. L'absence de récursivité empêche les erreurs cumulatives.  Un filtre RIF est moins sélectif qu'un filtre RII du même ordre. C'est-à-dire que la transition entre la bande passante et la bande rejetée est moins rapide que dans le cas du filtre RII.  Contrairement à un RII, un filtre RIF peut avoir une réponse impulsionnelle symétrique et introduire un retard sur le signal mais aucun déphasage. 23 LE Le diagramme du filtre IIR 24 Le filtrage du signal par le filtre IIR avec un facteur de qualité Q=2 Le filtrage du signal par le filtre(passe bande) IIR avec un facteur de qualité Q=10 25 PARTIE 4 : les Modulations Modulation AM : Une porteuse sinusoïdale eo(t) = Ecos(ωt) modulée en amplitude par un signal modulant basse-fréquence s(t) qui peut être un signal audiofréquence, vidéo, analogique ou numérique s’écrit : e(t) = E (1 + k.s(t)) cos(ωt) • en l’absence de signal modulant s(t)=0 et e(t) = eo(t) = Ecos(ωt) • en présence de modulation l’amplitude de la porteuse s’écrit : E(1+k.s(t)) 26 Le spectre du signal : Si le signal modulant est sinusoïdal, le spectre uploads/Sante/ tp-rapport.pdf