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Filtrage numérique

Filtrage numérique. Filtrage Numérique Contenu. Objectifs du filtrage gabarit, types de filtres Filtres à Réponse Impulsionnelle Infinie (RII) propriétés, procédures de synthèse Filtres à Réponse Impulsionnelle Infinie (RII) propriétés, procédures de synthèse Annexes Filtres Continus.

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  1. Filtrage numérique notes de cours Filtrage Numérique

  2. Filtrage NumériqueContenu • Objectifs du filtrage • gabarit, types de filtres • Filtres à Réponse Impulsionnelle Infinie (RII) • propriétés, • procédures de synthèse • Filtres à Réponse Impulsionnelle Infinie (RII) • propriétés, • procédures de synthèse • Annexes • Filtres Continus notes de cours Filtrage Numérique

  3. Le Filtrage Numérique • Filtrage d’ un signal (numérique) • éliminer des composantes fréquentielles • suivant un « gabarit » défini dans le domaine fréquentiel • Synthétiser un filtre numérique • a- choisir le type de filtre (type de fonction de transfert) • b- calcul des coefficients du filtre pour satisfaire le gabarit • c- choix de la structure pour l ’implémentation du filtre (problème de quantification) • d- simulation et filtrage • l ’étape a/ concerne l ’implantation « électronique » du filtre, • actuellement les logiciels offrent une grande gamme de choix de filtres, et de méthodes de synthèse • beaucoup de méthodes de synthèse de filtres numériques « transposent » les filtres analogiques en numérique. notes de cours Filtrage Numérique

  4. 1+1 1-1  1 c 2 Filtrage NumériqueGabarit de filtre • On peut définir de filtres • passe bas, passe haut, passe bande, coupe bande • à l ’aide de gabarit dans le domaine fréquentiel • ces gabarits sont définis dans le domaine fréquentiel, en ne tenant compte que de leur réponse en amplitude (et non en phase) • exemple d ’un gabarit de filtre passe bas • c = 2 - 1   • bande de transition • 1 ondulation en BPassante • 1 ondulation en BAffaiblie • Rc = (2 - 1 )/2* c • raideur de coupure 2 notes de cours Filtrage Numérique

  5. Filtrage Numériquereprésentations • Y(z) = H(z).U(z) • H(z)=B(z)/A(z) • B(z)= b0 +b1 z-1 +b2 z-2 +…..+ bm z-m • A(z)= a0 +a1 z-1 +a2 z-2 +…..+ am z-m +..+ an z-n • H(z)=B(z)/A(z) =  hi.z-i • H(z)=B(z)/A(z)  {h0, h1 , h2 , hm, …} • RII filtres à Réponse Impulsionnelle Infinie • H(z)=B(z)  {h0, h1 , h2 , hm} , A(z)=1 • RIF filtres à Réponse Impulsionnelle Finie U(z) u(n) H(z) {h(n)} Y(z) y(n) notes de cours Filtrage Numérique

  6. Filtrage Numériqueles différents types de filtres (linéaires) u(nT) y(nT) • Fonction de transfert • Y(z) = H(z).U(z) , H(z)=B(z)/A(z) • B(z)= b0 +b1 z-1 +b2 z-2 +…..+ bm z-m • A(z)= a0 +a1 z-1 +a2 z-2 +…..+ am z-m +..+ an z-n • Réponse impulsionnelle • y(nT) =  hi.u((n-i) T) • Equation récurrente (ou entrée/sortie) • pour les RII récursifs • y(nT) =  bi.u((n-i) T)-  ai.y((n-i) T) • pour les RIF non récursifs • y(nT) =  bi.u((n-i) T) Filtre numérique notes de cours Filtrage Numérique

  7. Filtrage NumériqueAnalyse des fonctions de transfert (rappel) • H(z)= B(z)/A(z), {h0, h1 , h2 , hm, …} • analyse temporelle • y(nT)=Z-1[H(z).X(z)] avec X(z)=z/(z-1) échelon • décomposition en éléments simples • analyse harmonique • x(t)=sin(wt), W(z)= z.sin(wt)/(z-ejwT)(z-e-jwT) • y(nt)=[H(w)].sin(nwt- w)) • interprétation pôles et zéros • H(z)= i (z-zi) / j(z-pj)= i (ejwT-zi) / j (ejwT-pj) = i (Mzi.ej zi) / j (Mpj. e j pj) • CNS stabilité •  [h(iT)] < • les pôles de H(z) sont de module <1 notes de cours Filtrage Numérique

  8. Filtres analogiquesnotations • H(p)=N(p) / D(p), stable, deg(N(p))<deg(D(p)), • on étudie l ’atténuation A(p)=A(jw) • [A(jw)]= 20.log(1/[H(jw)] • [A(w)]2 = 1+K(w2) • K(w2) fonction caractéristique du filtre • K(w2)= 1 en bande passnate • K(w2)=0 en bande atténuée • fréquences normalisées • w >>> w/wc • w >>> w/(w1.w2)1/2 • (w1,w2) largeur de bande notes de cours Filtrage Numérique

  9. Filtres analogiquesfiltres de Butterworth notes de cours Filtrage Numérique

  10. Filtres analogiquesfiltres de Chebyschev notes de cours Filtrage Numérique

  11. Filtres analogiques Autresfiltres • Filtres de Chebyschev type II • ondulation en bande affaiblie • Filtres elliptiques • ondulation équirépartie en BP et BA • très raide dans la bande de transition • Filtres de Bessel • temps de propagation de groupe constant dans la bande de fréquence • la réponse à un échelon présente des ondulations très faibles • Filtres de Legendre • K(w2)=Ln(w2) • L1(w2)=w2, L2(w2)=w4, L3(w2)=3w6-3w4+w2 • pente maximale à la fréquence de coupure notes de cours Filtrage Numérique

  12. Filtrage NumériqueAnalyse des fonctions de transfert (rappel) • H(z)= B(z)/A(z), {h0, h1 , h2 , hm, …} • analyse temporelle • y(nT)=Z-1[H(z).X(z)] avec X(z)=z/(z-1) échelon • décomposition en éléments simples • analyse harmonique • x(t)=sin(wt), W(z)= z.sin(wt)/(z-ejwT)(z-e-jwT) • y(nt)=[H(w)].sin(nwt- w)) • interprétation pôles et zéros • H(z)= i (z-zi) / j(z-pj)= i (ejwT-zi) / j (ejwT-pj) = i (Mzi.ej zi) / j (Mpj. e j pj) • CNS stabilité •  [h(iT)] < • les pôles de H(z) sont de module <1 notes de cours Filtrage Numérique

  13. Filtrage NumériqueAnalyse des fonctions de transfert (rappel) • H(z)= B(z)/A(z), {h0, h1 , h2 , hm, …} • analyse temporelle • y(nT)=Z-1[H(z).X(z)] avec X(z)=z/(z-1) échelon • décomposition en éléments simples • analyse harmonique • x(t)=sin(wt), W(z)= z.sin(wt)/(z-ejwT)(z-e-jwT) • y(nt)=[H(w)].sin(nwt- w)) • interprétation pôles et zéros • H(z)= i (z-zi) / j(z-pj)= i (ejwT-zi) / j (ejwT-pj) = i (Mzi.ej zi) / j (Mpj. e j pj) • CNS stabilité •  [h(iT)] < • les pôles de H(z) sont de module <1 notes de cours Filtrage Numérique

  14. Filtrage NumériqueAnalyse des fonctions de transfert (rappel) • H(z)= B(z)/A(z), {h0, h1 , h2 , hm, …} notes de cours Filtrage Numérique

  15. Filtrage NumériqueAnalyse des fonctions de transfert (rappel) • H(z)= B(z)/A(z), {h0, h1 , h2 , hm, …} notes de cours Filtrage Numérique

  16. Filtrage NumériqueAnalyse des fonctions de transfert (rappel) • H(z)= B(z)/A(z), {h0, h1 , h2 , hm, …} notes de cours Filtrage Numérique

  17. Filtrage NumériqueAnalyse des fonctions de transfert (rappel) • H(z)= B(z)/A(z), {h0, h1 , h2 , hm, …} notes de cours Filtrage Numérique

  18. Filtrage NumériqueContenu • Objectifs du filtrage • gabarit, types de filtres • Filtres à Réponse Impulsionnelle Infinie (RII) • propriétés, • procédures de synthèse • Filtres à Réponse Impulsionnelle Infinie (RII) • propriétés, • procédures de synthèse • Annexes • Filtres Continus notes de cours Filtrage Numérique

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