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Mesures dans le domainefréquentiel
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PlanPlan
• Notions élémentaires sur les mesures dans le domaine fréquentiel
• Considérations sur le domaine temporel
• Analyses en fréquence
• Notions élémentaires sur les mesures dans le domaine fréquentiel
• Considérations sur le domaine temporel
• Analyses en fréquence
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Le temps par rapport à la fréquenceLe temps par rapport à la fréquence
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Échantillonnage du signal
Échantillonnage du signal
FFTFFT
Filtreanti-repliement
Filtreanti-repliement
OctaveOctave
Acquisitiondu signal
Acquisitiondu signal
Mesures en fréquenceMesures en fréquence
Conditionnementdu signal
Conditionnementdu signal
Analyse en fréquence
Analyse en fréquence
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Échantillonnage incorrectÉchantillonnage incorrect Échantillonnage correctÉchantillonnage correct
fN = fe/2 fe: fréquence d’échantillonnagefN = fe/2 fe: fréquence d’échantillonnage
Domaine temporel Directives d’échantillonnageDomaine temporel Directives d’échantillonnage• Théorème de Nyquist
fréquence d’échantillonnage > 2 x fréquence maximale du signal
• Fréquence de Nyquist (fN) fréquence maximale pouvant être analysée
• Des fréquences supérieures à la fréquence de Nyquist entraînent un repliement du signal
• Théorème de Nyquistfréquence d’échantillonnage > 2 x fréquence maximale du signal
• Fréquence de Nyquist (fN) fréquence maximale pouvant être analysée
• Des fréquences supérieures à la fréquence de Nyquist entraînent un repliement du signal
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• Supprime les fréquences supérieures à la fréquence de Nyquist
• Filtre passe-bas analogique
• Avant l’échantillonnage
• Supprime les fréquences supérieures à la fréquence de Nyquist
• Filtre passe-bas analogique
• Avant l’échantillonnage
Domaine temporel Filtre anti-repliementDomaine temporel Filtre anti-repliement
Réponse plate
Atténuationrapide
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f1f1 f3f3
fe /2fe /2 fefe
Largeur de bandesans repliementLargeur de bandesans repliement fe /2fe /2 fefe
Filtreanti-repliementFiltreanti-repliement
f2f2
Fréquencede
repliementf3
Fréquencede
repliementf3
f4f4
SIGNAL BRUTSIGNAL BRUT
SIGNAL ACQUISSIGNAL ACQUIS
Domaine temporel Largeur de bande sans repliement
Domaine temporel Largeur de bande sans repliement Fréquence de NyquistFréquence de Nyquist Fréquence
d’échantillonnageFréquence
d’échantillonnage
f1f1 Fréquenceatténuée
f2
Fréquenceatténuée
f2
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Domaine temporelÉléments supplémentairesDomaine temporelÉléments supplémentaires
• Convertisseur analogique/numérique D/S– Haute résolution– Filtres anti-repliement intégrés– Adapté pour la mesure de sons et de vibrations
• Échantillonnage et déclenchement simultanés– Relation entre les phases des signaux
• Gain programmable
• Détection de surtension
• Convertisseur analogique/numérique D/S– Haute résolution– Filtres anti-repliement intégrés– Adapté pour la mesure de sons et de vibrations
• Échantillonnage et déclenchement simultanés– Relation entre les phases des signaux
• Gain programmable
• Détection de surtension
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Analyse du domaine fréquentielAnalyse du domaine fréquentiel
• Analyse par FFT
• Analyse par octave
• Analyse par wobulation
• Analyse par FFT
• Analyse par octave
• Analyse par wobulation
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FFTFFT
• La FFT donne des informations sur l’amplitude et la phase– Amplitude = (Réelle^2 + Imag^2)– Phase = Arc tan (Imag / Réelle)
• Le spectre de puissance représente l’énergie contenue dans le signal– Spectre de puissance = Amplitude ^2
• Applications• Analyse de vibrations• Test dynamique de structure• Maintenance préventive• Test de chocs
• La FFT donne des informations sur l’amplitude et la phase– Amplitude = (Réelle^2 + Imag^2)– Phase = Arc tan (Imag / Réelle)
• Le spectre de puissance représente l’énergie contenue dans le signal– Spectre de puissance = Amplitude ^2
• Applications• Analyse de vibrations• Test dynamique de structure• Maintenance préventive• Test de chocs
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Zoom FFTZoom FFT
Bande de baseBande de base
Zoom FFTZoom FFT
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OctaveOctave
• Analyse effectuée par des bancs parallèles de filtres passe-bande– Une octave correspond à un facteur deux de la
fréquence– La fréquence de référence est 1 kHz (domaine audio)
• Analyse effectuée par des bancs parallèles de filtres passe-bande– Une octave correspond à un facteur deux de la
fréquence– La fréquence de référence est 1 kHz (domaine audio)
ff/2f/4 4f2f
1 octave
F
A
0220 Hz220 Hz 440 Hz440 Hz 880 Hz880 Hz
AA AAAA
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OctaveOctave• Octave : échelle des fréquences
logarithmique– Similaire à la perception des sons par l’oreille
humaine– Analyses en 1/1, 1/3, 1/12, et 1/24 d’octave
• FFT : échelle des fréquences linéaire• Applications
– Test des émissions de bruit– Mesure d’intensité acoustique– Mesure de puissance sonore– Equalizer
• Octave : échelle des fréquences logarithmique– Similaire à la perception des sons par l’oreille
humaine– Analyses en 1/1, 1/3, 1/12, et 1/24 d’octave
• FFT : échelle des fréquences linéaire• Applications
– Test des émissions de bruit– Mesure d’intensité acoustique– Mesure de puissance sonore– Equalizer
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WobulationWobulation
• Générations successives couvrant une gamme de fréquences.
• À chaque étape, l’analyseur mesure l’amplitude et la phase pour chaque fréquence.
de FFT
• Générations successives couvrant une gamme de fréquences.
• À chaque étape, l’analyseur mesure l’amplitude et la phase pour chaque fréquence.
de FFT
Source
Périphériqueen cours de test
Réponse en
fréquence
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WobulationWobulation
• Auto-résolution– Wobulation optimisée : plus de temps à basses
fréquences et moins à hautes fréquences– Augmente la résolution en fréquence pour de
grandes variations de la réponse
• Applications– Test de haut-parleur– Test de téléphone cellulaire– Caractérisation d’équipement électronique
• Auto-résolution– Wobulation optimisée : plus de temps à basses
fréquences et moins à hautes fréquences– Augmente la résolution en fréquence pour de
grandes variations de la réponse
• Applications– Test de haut-parleur– Test de téléphone cellulaire– Caractérisation d’équipement électronique
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Comparaison des méthodes d’analyse fréquentielleComparaison des méthodes d’analyse fréquentielle
• FFT– Très rapide– Échelle des fréquences linéaire– Fondée sur la TFD
• Octave– Échelle des fréquences logarithmique– Banc de filtres divisant le spectre en bandes– Similitude avec l’oreille humaine dans le domaine
fréquentiel
• Wobulation– Bonne gamme de données dynamique– Source et analyseur pour chaque étape de fréquence– Réponse lente
• FFT– Très rapide– Échelle des fréquences linéaire– Fondée sur la TFD
• Octave– Échelle des fréquences logarithmique– Banc de filtres divisant le spectre en bandes– Similitude avec l’oreille humaine dans le domaine
fréquentiel
• Wobulation– Bonne gamme de données dynamique– Source et analyseur pour chaque étape de fréquence– Réponse lente