Traitement du signal et acquisition

Échantillonnage, quantification, filtres.

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Introduction

Un signal physique (température, tension, son) doit être numérisé et traité pour être exploité par un système informatique. Le traitement du signal s'appuie sur des théories mathématiques (Fourier, filtrage) et des composants (CAN, DSP, filtres).

Chaîne d'acquisition

  1. Capteur convertit la grandeur physique en signal électrique.
  2. Conditionnement (amplification, isolation, filtrage anti-repliement).
  3. Échantillonnage-blocage (S/H).
  4. Quantification (CAN N bits).
  5. Traitement numérique (DSP, microcontrôleur).
  6. Restitution (affichage, actionneur, DAC).

Théorème de Shannon-Nyquist

feˊch2fmaxf_{éch} \geq 2 \cdot f_{max}

Sinon apparition de repliement spectral (aliasing). Exemple : signal audio 20 kHz max → échantillonnage 44,1 kHz (CD) ou 48 kHz.

Résolution du CAN

  • N bits ⇒ 2N2^N niveaux.
  • Quantum q=Vref/2Nq = V_{ref}/2^N.
  • SNR théorique : SNR6,02N+1,76 dB\text{SNR} \approx 6{,}02 N + 1{,}76\ \text{dB}.
  • Exemple 16 bits, ±5 V : quantum 153 μV\approx 153\ \mu\text{V}, SNR ≈ 98 dB.

Analyse fréquentielle (Fourier)

  • Transformée de Fourier discrète (TFD) : passage temps → fréquence.
  • FFT (Cooley-Tukey) : O(NlogN)O(N \log N).
  • Résolution fréquentielle : Δf=feˊch/N\Delta f = f_{éch}/N échantillons.

Filtrage

  • Passe-bas : ne laisse passer que f<fcf < f_c.
  • Passe-haut, passe-bande, coupe-bande.
  • Filtres analogiques (RC, actifs Sallen-Key, Butterworth).
  • Filtres numériques : FIR (linéaire, stable) et IIR (efficace, non linéaire de phase).

Exemple : filtre RC passe-bas

  • Fréquence de coupure : fc=1/(2πRC)f_c = 1/(2\pi RC).
  • R = 10 kΩ, C = 100 nF → fc159f_c \approx 159 Hz.
  • Ordre 1 : pente -20 dB/décade.

Types de signaux

  • Analogique continu (tension micro).
  • Analogique discret (échantillonné).
  • Numérique (binaire, quantifié).
  • Périodique / apériodique / aléatoire.

DSP et applications

  • DSP : Analog Devices SHARC, Texas C2000.
  • Applications : audio (compression MP3, Dolby), image (JPEG, H.264), radar, télécoms.
  • Bibliothèques : ARM CMSIS-DSP, scipy.signal (Python).

Cas pratique : mesure d'un signal vibratoire

  • Accéléromètre MEMS ±16 g, sensibilité 16 384 LSB/g.
  • CAN 16 bits, échantillonnage 1 kHz.
  • FFT 1024 points : Δf=0,98\Delta f = 0{,}98 Hz.
  • Détection pic à 50 Hz = signature défaut moteur.

Exemple chiffré 1 — échantillonnage et repliement

Signal audio utile jusqu'à 15 kHz échantillonné à fe=20f_e = 20 kHz.

Critère de Shannon : fe>2fmax=30f_e > 2 f_{max} = 30 kHz → non respecté. Une composante à 15 kHz se replie à 2015=5|20 - 15| = 5 kHz : un parasite audible apparaît. Solutions : porter fef_e à 44,1 kHz, ou placer un filtre anti-repliement passe-bas à 9 kHz avant le CAN.

Exemple chiffré 2 — chaîne d'acquisition complète

Capteur de pression 0-10 bar délivrant 4-20 mA, résistance de shunt 165 Ω, CAN 12 bits sous 3,3 V.

  • Tension image : U=RIU = R\,I, soit 0,66 V à 4 mA et 3,30 V à 20 mA — pleine échelle exploitée.
  • Quantum : q=3,3/4096=0,806q = 3{,}3/4\,096 = 0{,}806 mV.
  • Résolution en pression : plage utile 3,300,66=2,643{,}30 - 0{,}66 = 2{,}64 V pour 10 bar → 10/2,64=3,7910/2{,}64 = 3{,}79 bar/V, donc 0,806×103×3,79=3,1×1030{,}806 \times 10^{-3} \times 3{,}79 = 3{,}1 \times 10^{-3} bar ≈ 3 mbar.
  • Conversion numérique : p=(N819)3277×10p = \dfrac{(N - 819)}{3\,277} \times 10 bar, avec NN le code brut.

Exemple chiffré 3 — filtre RC anti-repliement

R=1,6R = 1{,}6 kΩ, C=10C = 10 nF :

fc=12πRC=12π×1600×108=9,9 kHzf_c = \frac{1}{2\pi RC} = \frac{1}{2\pi \times 1\,600 \times 10^{-8}} = 9{,}9\ \text{kHz}

Atténuation à 40 kHz : GdB=20log101+(40/9,9)2=12,3G_{dB} = -20\log_{10}\sqrt{1 + (40/9{,}9)^2} = -12{,}3 dB, insuffisant pour un CAN 12 bits (il faudrait ~-72 dB) → on cascade un filtre d'ordre 4 (Sallen-Key), qui donne 4×12,349-4 \times 12{,}3 \approx -49 dB, complété par du suréchantillonnage.

Exemple chiffré 4 — rapport signal/bruit

SNRmax=6,02n+1,76 dB\text{SNR}_{max} = 6{,}02\,n + 1{,}76\ \text{dB}

8 bits → 49,9 dB ; 12 bits → 74 dB ; 16 bits → 98 dB. Un suréchantillonnage d'un facteur 4 avec décimation ajoute 10log10(4)=610\log_{10}(4) = 6 dB, soit 1 bit effectif.

Points-clés à retenir

  • Shannon fixe un minimum théorique ; en pratique on prend fe5fmaxf_e \ge 5\,f_{max} et on filtre avant le CAN.
  • La qualité d'une chaîne se juge sur le maillon le plus faible : un CAN 16 bits derrière un capteur à 1 % de précision n'apporte rien.
  • Toujours exprimer la résolution dans l'unité physique mesurée (mbar, °C, mm), pas seulement en LSB.

Quiz de révision

0/6 répondues · 0 bonne réponse
  1. Question 1.

    Le théorème de Shannon impose :

  2. Question 2.

    Le repliement spectral est causé par :

  3. Question 3.

    Un CAN 12 bits sur ±5 V a un quantum de :

  4. Question 4.

    La FFT réduit la complexité de la TFD à :

  5. Question 5.

    Un filtre RC passe-bas d'ordre 1 a une pente de :

  6. Question 6.

    Le SNR d'un CAN 16 bits vaut environ :

Sources et références

Ce cours est rédigé par l'équipe RévisionBac à partir du programme officiel et des sources institutionnelles ci-dessous. Elles permettent de vérifier les définitions, les chiffres et les normes citées.

  1. 1.Programmes et ressources du lycée général et technologiqueÉduscol — Ministère de l'Éducation nationale
  2. 2.Bulletin officiel de l'Éducation nationale (programmes du baccalauréat)education.gouv.fr
  3. 3.Documentation du langage PythonPython Software Foundation
  4. 4.Bonnes pratiques de cybersécurité et réseauxANSSI
  5. 5.Spécifications des protocoles réseau (RFC)IETF
  6. 6.Bilan et statistiques de l'énergie en FranceSDES — Ministère de la Transition écologique

Contenu vérifié et mis à jour le 08/08/2026. Les liens renvoient vers les sites officiels des éditeurs cités.

Historique éditorial

Ce chapitre est rédigé et relu par l'équipe RévisionBac, puis enrichi par les contributions validées.

  1. Dernière mise à jour du cours (relecture et enrichissement)
  2. Première publication de la fiche de cours