Signaux et systèmes II: Échantillonnage et représentation du signal

Cette séance de cours couvre les concepts d'échantillonnage, de représentation du signal, de transformations de points, de modules de convolution et d'espaces vectoriels de signaux. Il explique la relation entre les signaux continus et discrets, les propriétés des signaux périodiques et apériodiques, et la représentation canonique des signaux discrets. L'instructeur discute de l'opérateur de décalage, sous-échantillonnage, sur-échantillonnage, et les espaces de signal d'énergie finie. En outre, la séance de cours explore le concept de bases orthonormées dans les espaces de signaux et la simplicité mathématique des signaux discrets par rapport aux signaux continus.

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Concepts associés (35)

Traitement des signaux et espaces vectoriels MOOC: Digital Signal Processing I

Souligne l'importance des espaces vecteurs dans le traitement des signaux, offrant un cadre unifié pour différents types de signaux et la conception du système.

Transformée de Fourier et échantillonnage ME-324: Discrete-time control of dynamical systems

Couvre la transformée de Fourier des signaux échantillonnés, la reconstruction et la réponse harmonique.

Récepteurs sans fil: Décalage horaire et phase EE-442: Wireless receivers: algorithms and architectures

Couvre l'impact et la compensation du décalage temporel et de phase dans les récepteurs sans fil.

Transformée de Fourier discrète : Échantillonnage et interprétation ME-324: Discrete-time control of dynamical systems

Explore la transformée de Fourier discrète, la reconstruction du signal, l'interprétation de l'échantillonnage et la répétition périodique du signal.

Estimation de la fréquence (théorie)ME-301: Measurement techniques

Couvre la théorie des méthodes numériques pour l'estimation des fréquences sur les signaux déterministes, y compris la série et la transformation de Fourier, la transformation de Fourier discret et le théorème d'échantillonnage.

Ce cours aborde la théorie des systèmes linéaires discrets invariants par décalage (LID). Leurs propriétés et caractéristiques fondamentales y sont discutées, ainsi que les outils fondamentaux permett

Signal électrique

vignette|Signaux électriques sur l'écran d'un oscilloscope : signal rectanglaire (haut), signal harmonique ou sinusoïdal (bas). Un signal électrique est une grandeur électrique dont la variation dans le temps transporte une information, d'une source à une destination. La grandeur électrique que l'on considère pour la transmission et le traitement du signal peut être directement la différence de potentiel ou l'intensité d'un courant électrique ; ou bien une modulation de l'amplitude, de la fréquence ou de la phase d'une variation périodique de ces grandeurs, qu'on appelle porteuse ; dans les communications numériques par modem des règles complexes régissent la modulation afin d'occuper au mieux la largeur de bande allouée.

Traitement du son

Le traitement du son est la branche du traitement du signal qui s'applique aux signaux audio, dans le but notamment d'en améliorer la qualité, de les compresser, ou d'en extraire de l'information. Le terme analogique désigne quelque chose qui est mathématiquement représenté par une fonction continue. Donc un signal analogique est un signal représenté par un flux continu de donnée, ici dans un circuit électrique sous la forme de tension ou de courant.

Convenience sampling

Convenience sampling (also known as grab sampling, accidental sampling, or opportunity sampling) is a type of non-probability sampling that involves the sample being drawn from that part of the population that is close to hand. This type of sampling is most useful for pilot testing. Convenience sampling is not often recommended for research due to the possibility of sampling error and lack of representation of the population. But it can be handy depending on the situation. In some situations, convenience sampling is the only possible option.

Sampling error

In statistics, sampling errors are incurred when the statistical characteristics of a population are estimated from a subset, or sample, of that population. It can produced biased results. Since the sample does not include all members of the population, statistics of the sample (often known as estimators), such as means and quartiles, generally differ from the statistics of the entire population (known as parameters). The difference between the sample statistic and population parameter is considered the sampling error.

Traitement numérique du signal

Le traitement numérique du signal étudie les techniques de traitement (filtrage, compression, etc), d'analyse et d'interprétation des signaux numérisés. À la différence du traitement des signaux analogiques qui est réalisé par des dispositifs en électronique analogique, le traitement des signaux numériques est réalisé par des machines numériques (des ordinateurs ou des circuits dédiés). Ces machines numériques donnent accès à des algorithmes puissants, tel le calcul de la transformée de Fourier.