Cours:Elen4 TNS TP Implementations : Différence entre versions

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(Implémentation d'un filtre RII)
(Implémentation d'un filtre RII)
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L'objectif est de filtrer le signal
 
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x<sub>1</sub>(n) = sin(n/10) + b(t)
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x<sub>1</sub>(n) = sin(n/10) + b(n)
 
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''b(t)'' étant du bruit blanc gaussien (todo : à définir proprement => une possibilité est d'utiliser <code>wgn()</code> en faisant le lien avec le snr)
 
''b(t)'' étant du bruit blanc gaussien (todo : à définir proprement => une possibilité est d'utiliser <code>wgn()</code> en faisant le lien avec le snr)

Version du 27 février 2023 à 13:23

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TP3 : Implémentation des filtres numériques

Le travail de ce TP va consister à filtrer des signaux numériques avec divers filtres (RIF puis RII), en exploitant trois implémentations différentes à partir du produit de convolution, de la reponse fréquentielle et de l'équation aux différences.

Il s’agit d’une page protégée.

Implémentation d'un filtre RII

L'objectif est de filtrer le signal

x1(n) = sin(n/10) + b(n)

b(t) étant du bruit blanc gaussien (todo : à définir proprement => une possibilité est d'utiliser wgn() en faisant le lien avec le snr)

Le filtre sera défini par sa fonction de transfert

H(z) =

1 + 2z-1 + z-2


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Implémentation hors-ligne

(todo : finaliser) Sous Matlab, Vous travaillerez avec le signal x1 crée par le code suivant :

N=1:200;
X1 = sin(N/10) + rand(size(N))/3;
Avec le produit de convolution

Avec le produit de convolution, Il s'agit d'une implémentation hors-ligne dans le domaine temporel.

a) Appliquez à x1 le filtre RIF dont la fonction de transfert est H(z) par un produit de convolution (fonction conv()) avec la réponse impusionnelle h du filtre :

yc = x1 ∗ h.

b) Tracer le graphe de l'entrée x1 et de la sortie obtenue :

figure(1)
subplot(211); plot(X1); xlabel(n); ylabel(x1[n]);
subplot(212); plot(Yc); xlabel(n); ylabel(yc[n] avec conv);
Avec la réponse fréquentielle

Avec la réponse fréquentielle, il s'agit d'une implémentation hors-ligne dans le domaine fréquentiel.

a) En exploitant le théorème de la convolution (le produit de convolution se transforme en produit simple fréquences à fréquences), filtrer le signal x1. (todo : ajouter schéma avec TF et TF-1)

b) Tracer le spectre d’amplitude de x1, la réponse fréquentielle de H et le spectre d’amplitude de y.

Comparaison des implémentations

Vérifier que le filtrage dans le domaine fréquentiel fourni une sortie identique à celle obtenue avec le produit de convolution. Vous pourrez faire

a) une vérification graphique en affichant les signaux y

b) ainsi qu'une vérification quantifiée en calculant une norme entre les deux signaux y. (todo : faire le lien avec le snr ici ?)

Implémentation en ligne

  • à partir du schéma-bloc
  • en écrivant du code