Cours:BUTiot TNS : Différence entre versions
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{{q| c)}} En exploitant le signal s1 non bruité (disponible sur le topic <code>data/s1nonoise</code>) proposer une mesure de la qualité de débruitage du filtre de lissage. | {{q| c)}} En exploitant le signal s1 non bruité (disponible sur le topic <code>data/s1nonoise</code>) proposer une mesure de la qualité de débruitage du filtre de lissage. | ||
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Version du 31 janvier 2024 à 15:40
TD/TP Traitement du signal numérique: lissage, détection de changements, détection de motifs
Le travail de cette étape va consister à
- manipuler les différentes représentations d'un système numérique (filtre)
- Utiliser des filtres numériques pour lisser des données temps réel, détecter des changements ou des motifs particuliers.
Sommaire
Exercice 1 : TD
Exercice 2 : TP
Lissage
Données bruitées à lire sur le topic data/s1
a) Lire et afficher le graphe des données s1
b) En exploitant l'équation aux différence du filtre, appliquer le filtre numérique H1(z) = (1 + z-1). Afficher le graphe de la sortie (par ex. avec nodered ou bien avec MQTT explorer). Comparer le signal avant et après filtrage (amplitude et quantité de bruit)
c) En exploitant le signal s1 non bruité (disponible sur le topic data/s1nonoise) proposer une mesure de la qualité de débruitage du filtre de lissage.
d) Faire de même avec des lissage d'ordre plus élevés. Vous pourrez, soit coder directement H2, H3, ... ou bien faire des filtrages multiples avec H1 (en vérifiant ainsi expérimentalement que H2 = H1 * H1). Mesurer à chaque fois les quantités de bruits obtenus afin de valider quantitativement la qualité des différents filtres.
Dérivation (détection changements)
a) xx
Convolution (détection de motifs)
a) xx
