C'est donc le spectre d'un signal périodique de période T. Pour simuler un spectre continu, T devra être choisi très grand par rapport à la période d'échantillonnage. Le spectre obtenu est périodique, de périodicité fe=N/T, la fréquence d'échantillonnage. 2. Signal à support borné 2. a. Exemple: gaussienne On choisit T tel que u(t)=0 pour |t|>T/2. Considérons par exemple une gaussienne centrée en t=0: u ( t) = exp - t 2 a 2 dont la transformée de Fourier est S ( f) = a π exp ( - π 2 a 2 f 2) En choisissant par exemple T=10a, on a | u ( t) | < 1 0 - 1 0 pour t>T/2 Chargement des modules et définition du signal: import math import numpy as np from import * from import fft a=1. 0 def signal(t): return (-t**2/a**2) La fonction suivante trace le spectre (module de la TFD) pour une durée T et une fréquence d'échantillonnage fe: def tracerSpectre(fonction, T, fe): t = (start=-0. 5*T, stop=0. 5*T, step=1. 0/fe) echantillons = () for k in range(): echantillons[k] = fonction(t[k]) N = tfd = fft(echantillons)/N spectre = T*np.
1. Transformée de Fourier Ce document introduit la transformée de Fourier discrète (TFD) comme moyen d'obtenir une approximation numérique de la transformée de Fourier d'une fonction. Soit un signal u(t) (la variable t est réelle, les valeurs éventuellement complexes). Sa transformée de Fourier(TF) est: Si u(t) est réel, sa transformée de Fourier possède la parité suivante: Le signal s'exprime avec sa TF par la transformée de Fourier inverse: Lors du traitement numérique d'un signal, on dispose de u(t) sur une durée T, par exemple sur l'intervalle [-T/2, T/2]. D'une manière générale, un calcul numérique ne peut se faire que sur une durée T finie. Une approximation de la TF est calculée sous la forme: Soit un échantillonnage de N points, obtenu pour: Une approximation est obtenue par la méthode des rectangles: On recherche la TF pour les fréquences suivantes, avec: c'est-à-dire: En notant S n la transformée de Fourier discrète (TFD) de u k, on a donc: Dans une analyse spectrale, on s'intéresse généralement au module de S(f), ce qui permet d'ignorer le terme exp(jπ n) Le spectre obtenu est par nature discret, avec des raies espacées de 1/T.
C'est un algorithme qui joue un rôle très important dans le calcul de la transformée de Fourier discrète d'une séquence. Il convertit un signal d'espace ou de temps en signal du domaine fréquentiel. Le signal DFT est généré par la distribution de séquences de valeurs à différentes composantes de fréquence. Travailler directement pour convertir sur transformée de Fourier est trop coûteux en calcul. Ainsi, la transformée de Fourier rapide est utilisée car elle calcule rapidement en factorisant la matrice DFT comme le produit de facteurs clairsemés. En conséquence, il réduit la complexité du calcul DFT de O (n 2) à O (N log N). Et c'est une énorme différence lorsque vous travaillez sur un grand ensemble de données. En outre, les algorithmes FFT sont très précis par rapport à la définition DFT directement, en présence d'une erreur d'arrondi. Cette transformation est une traduction de l'espace de configuration à l'espace de fréquences et ceci est très important pour explorer à la fois les transformations de certains problèmes pour un calcul plus efficace et pour explorer le spectre de puissance d'un signal.
ylabel ( r "Amplitude $X(f)$") plt. title ( "Transformée de Fourier") plt. subplot ( 2, 1, 2) plt. xlim ( - 2, 2) # Limite autour de la fréquence du signal plt. title ( "Transformée de Fourier autour de la fréquence du signal") plt. tight_layout () Mise en forme des résultats ¶ La mise en forme des résultats consiste à ne garder que les fréquences positives et à calculer la valeur absolue de l'amplitude pour obtenir l'amplitude du spectre pour des fréquences positives. L'amplitude est ensuite normalisée par rapport à la définition de la fonction fft. # On prend la valeur absolue de l'amplitude uniquement pour les fréquences positives X_abs = np. abs ( X [: N // 2]) # Normalisation de l'amplitude X_norm = X_abs * 2. 0 / N # On garde uniquement les fréquences positives freq_pos = freq [: N // 2] plt. plot ( freq_pos, X_norm, label = "Amplitude absolue") plt. xlim ( 0, 10) # On réduit la plage des fréquences à la zone utile plt. ylabel ( r "Amplitude $|X(f)|$") Cas d'un fichier audio ¶ On va prendre le fichier audio suivant Cri Wilhelm au format wav et on va réaliser la FFT de ce signal.
0/T plot(freq, spectre, 'r. ') xlabel('f') ylabel('S') axis([0, fe, 0, ()]) grid() return tfd Voyons le spectre de la gaussienne obtenue avec la TFD superposée au spectre théorique: T=20. 0 fe=5. 0 figure(figsize=(10, 4)) tracerSpectre(signal, T, fe) def fourierSignal(f): return ()*(**2*f**2) f = (start=-fe/2, stop=fe/2, step=fe/100) spectre =np. absolute(fourierSignal(f)) plot(f, spectre, 'b') axis([-fe/2, fe, 0, ()]) L'approximation de la TF pour une fréquence négative est donnée par: La seconde moitié de la TFD () correspond donc aux fréquences négatives. Lorsque les valeurs du signal sont réelles, il s'agit de l'image de la première moitié (le spectre est une fonction paire). Dans ce cas, l'usage est de tracer seulement la première moitié. Pour augmenter la résolution du spectre, il faut augmenter T. Il est intéressant de maintenir constante la fréquence d'échantillonnage: T=100. 0 axis([0, fe/2, 0, ()]) 2. b. Exemple: sinusoïde modulée par une gaussienne On considère le signal suivant (paquet d'onde gaussien): avec.
get_window ( 'hann', 32)) freq_lim = 11 Sxx_red = Sxx [ np. where ( f < freq_lim)] f_red = f [ np. where ( f < freq_lim)] # Affichage # Signal d'origine plt. plot ( te, x) plt. ylabel ( 'accélération (m/s²)') plt. title ( 'Signal') plt. plot ( te, [ 0] * len ( x)) plt. title ( 'Spectrogramme') Attention Ici vous remarquerez le paramètre t_window('hann', 32) qui a été rajouté lors du calcul du spectrogramme. Il permet de définir la fenêtre d'observation du signal, le chiffre 32 désigne ici la largeur (en nombre d'échantillons) d'observation pour le calcul de chaque segment du spectrogramme.
On note pour la suite X(f) la FFT du signal x_e(t). Il existe plusieurs implantations dans Python de la FFT: pyFFTW Ici nous allons utiliser pour calculer les transformées de Fourier. FFT d'un sinus ¶ Création du signal et échantillonnage ¶ import numpy as np import as plt def x ( t): # Calcul du signal x(t) = sin(2*pi*t) return np. sin ( 2 * np. pi * t) # Échantillonnage du signal Durée = 1 # Durée du signal en secondes Te = 0. 1 # Période d'échantillonnage en seconde N = int ( Durée / Te) + 1 # Nombre de points du signal échantillonné te = np. linspace ( 0, Durée, N) # Temps des échantillons t = np. linspace ( 0, Durée, 2000) # Temps pour le signal non échantillonné x_e = x ( te) # Calcul de l'échantillonnage # Tracé du signal plt. scatter ( te, x_e, color = 'orange', label = "Signal échantillonné") plt. plot ( t, x ( t), '--', label = "Signal réel") plt. grid () plt. xlabel ( r "$t$ (s)") plt. ylabel ( r "$x(t)$") plt. title ( r "Échantillonnage d'un signal $x(t$)") plt. legend () plt.
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