traitement du signal

Le traitement du signal est la science qui consiste à extraire du sens de signaux électriques ou numériques en appliquant des opérations mathématiques. En pratique, cela signifie prendre une mesure brute ou bruitée, la nettoyer et la convertir sous une forme qui révèle ce que vous avez réellement besoin de savoir. Un capteur de vibrations sur un palier produit des données analogiques continues; le traitement du signal isole les fréquences de défaut. Une antenne radar reçoit de l'énergie RF diffusée; le traitement du signal sépare les échos de cible du fouillis. Cette discipline se situe à la jonction entre la physique (ce que le signal représente) et les mathématiques (comment le manipuler).

La plupart des traitements de signaux se font aujourd'hui numériquement. Les signaux analogiques bruts sont échantillonnés à des intervalles dictés par le théorème de Nyquist: si votre signal contient des composantes jusqu'à la fréquence f, vous devez échantillonner au moins 2f fois par seconde. Un signal sismique de 10 kHz nécessite un échantillonnage de 20 kHz. Les valeurs échantillonnées sont ensuite traitées par des algorithmes exécutés sur des puces DSP, des microcontrôleurs ou des CPU à usage général. Le traitement classique du signal analogique, utilisant des résistances, des condensateurs et des amplificateurs opérationnels pour filtrer ou amplifier avant l'échantillonnage, apparaît toujours dans les frontends d'instrumentation lorsque la vitesse ou les contraintes de puissance l'exigent.

Les opérations courantes incluent le filtrage, l'analyse spectrale et la modulation. Les filtres passe-bas éliminent le bruit haute fréquence; les filtres passe-bande isolent une plage de fréquences spécifique. La transformée de Fourier rapide convertit les échantillons du domaine temporel en représentation du domaine fréquentiel en quelques secondes, ce qui prendrait des heures à la main. La corrélation compare un signal à un modèle pour détecter des motifs connus. La convolution applique des réponses impulsionnelles pour modéliser la façon dont les signaux traversent les systèmes physiques. La modulation et la démodulation sont la base de la communication sans fil: l'information circule sur une onde porteuse et doit être extraite au récepteur.

Le choix de l'algorithme reflète les limites matérielles et les exigences de l'application. Le traitement audio en temps réel dans un microphone exige une faible latence et une grande efficacité; vous pouvez utiliser un simple filtre à réponse impulsionnelle finie (FIR). L'analyse des données sismiques peut tolérer un traitement hors ligne et traiter les données par lots; des algorithmes avancés comme les transformées en ondelettes gèrent mieux les événements transitoires que les méthodes de Fourier classiques. Le traitement d'image (un domaine spécialisé) traite des tableaux 2D de pixels et ajoute des étapes de filtrage spatial, de détection de contours et de compression.

Le traitement du signal échoue lorsque le plancher de bruit dépasse le signal, lorsque l'échantillonnage est trop lent (aliasing), ou lorsque le mauvais algorithme est choisi pour la structure du signal. Sous-échantillonner un signal RF de 100 MHz à 50 MHz produit de fausses fréquences plus basses. Appliquer un filtre de Butterworth conçu pour des courbes lisses à un changement brusque introduit des oscillations qui corrompent les mesures de temps. Le terme «traitement du signal» lui-même est apparu dans les années 1960, lorsque les ordinateurs numériques ont rendu la transformation en temps réel réalisable; avant cela, les signaux étaient simplement transmis ou amplifiés, non analysés.