TP1 Traitement Numérique du Signal

TP1 Traitement Numérique du Signal
Tsn_1
DUT
1
CNAM GEII
TP1 Traitement Numérique du Signal
Avec le logiciel Matlab :
Découverte de la convolution, régime transitoire
Sur DSP (processeurs de signaux) :
Échantillonnage, et reconstitution. Repliement spectre …
I
Introduction : chaîne de traitement de signal en numérique
Le traitement numérique des signaux est une technique dont la théorie et les avantages sont en
fait connus depuis longtemps, mais qui n’est devenue vraiment exploitable que depuis peu
grâce aux progrès des composants électroniques en puissance de calcul (ordinateurs,
processeurs de signaux ……). De nombreux filtres ou traitements (en particulier les filtres à
phase linéaire) ne peuvent s’effectuer qu’en numérique (ou du moins qu’au moyen
d’échantillons du signal).
I1
Eléments constitutifs
Echantillons numériques sur n bits:
xn
yn
Echantillonneur bloqueur
Lissage
Anti-repliement
CNA
Entrée analogique
x(t)
F1
F2
CAN
Calculateur
Sortie analogique
y(t)
Echantillons analogiques:
x’n
Acquisition
Traitement
Restitution
L'échantillonneur-bloqueur "discrètise" le signal en prélevant des échantillons à une cadence
d’échantillonnage Fech = 1/Tech et les envoie au CAN (signal x’n)
Le CAN permet la numérisation de chaque échantillon et fournit les xn.
Le « Calculateur » (microcontroleur, ordinateur, processeur de signal, ou circuit câblé …)
permet de faire des traitements sur des données numériques.
Un signal se sortie numérique peut être fourni sous formes d’échantillons yn, à la même
cadence Fech de préférence.
Ces échantillons peuvent restituer un signal de sortie analogique par passage par un CNA et
un filtre F2 dit de lissage (jouant le rôle d’interpolateur).
Le rôle de F1 (filtre anti-repliement) est expliqué plus loin.
ed 2009
Tsn_1
I2
DUT
2
CNAM GEII
Echantillonnage et reconstitution
I2a
Rôle de l'échantillonneur bloqueur
Soit un signal x(t) sinusoïdal à échantillonner, de fréquence F. Et soit Fech la cadence de
prise en compte des échantillons.
signal d'entrée sinusoidal avec F < Fech/2
Echantillonnage sans maintient
Tech = 1/Fech
Ve
V'e
T=1/F
Echantillonnage avec maintient
Ve
V'e
Tech = 1/Fech
Le maintient entre deux échantillons permet:
-En acquisition pour avoir le temps de convertir en binaire les valeurs
-En restitution pour avoir un signal d'énergie suffisante
I2b
Spectre du signal échantillonné, reconstitution
Soit un signal Ve sinusoïdal, de fréquence F, on montrerait qu'il fournit après
échantillonnage toute une série de fréquences supplémentaires Fech-F Fech+F 2.Fech-F
2Fech+F 3.Fech-F 3.Fech+F ......
Fech
Pour deux fréquences F1 et F2 <
, on aura donc:
2
F2 idéal
Non réalisable
filtre réel F2 de lissage
F2
Fech-F2
F1
Fech+F2 2.Fech-F2
Fech-F1 Fech+F1
2.Fech+F2
2.Fech-F1 2.Fech+F1
etc ...
F
Fech/2
Fech
2.Fech
ed 2009
Tsn_1
DUT
3
CNAM GEII
Tant que les raies Fech _Fi sont au delà de Fech/2, on voit donc que par suppression des
fréquences élevées au delà de Fech/2, on peut reconstituer le signal de départ. Le filtre à
utiliser est un passe bas dit de "lissage".
Cas limite F = Fech/2:
1/Fech
F = Fech/2 Limite théorique de Shannon
Il faut donc toujours avoir F < Fech/2 (sauf cas très particulier de "sous échantillonnage").
C'est le théorème de Shannon.
Le filtre de lissage :
Un filtre idéal laisserait tout passer à Fech /2 et rien
au delà, ce n’est évidemment pas possible.
La reconstitution est en fait très facile pour F1, et un
peu moins pour F2 qui est plus proche de Fech/2 .
mauvais lissage
bon lissage
Pour reconstituer proprement (avec très peu de distorsions) le signal de départ jusqu’à des
fréquences proches de Fech/2, le filtre de lissage réel devra donc être performant :
- Le plus plat possible ou très peu oscillant jusqu’à presque Fech/2
- Atténuer déjà à Fech/2 de 40 à 50dB.
On choisit des filtres classiques analogiques de Butterwoth ou Tchebycheff, souvent d’ordre
assez élevé (6 ou 7).
I2c
Repliement de spectre
Signal Ve sinusoïdal
Pour une sinusoïde de fréquence F2 à l'entrée et si F2 > Fech /2 :
filtre analogique F2 de lissage
réel
Fech-F2
2.Fech-F2
F2
Fech+F2
2.Fech+F2
etc ...
F
Fech/2
Fech
2.Fech
Le filtrage récupère la fréquence Fech-F2 et non F2 !!
ed 2009
Tsn_1
DUT
4
CNAM GEII
Etude qualitative autour de Fech:
V'e
1/F
V'e
1/Fech
Battement Très Basse Fréquence
Ve
Ve
F
Fech
F
Fech
Pour F ≈ Fech, la fréquence de V'e est Fech - F ≈ 0 !!!. C'est un "battement" à très basse
fréquence ou à fréquence nulle (si F = Fech ), que l'on voit sur la figure ci-dessus.
Ce phénomène se retrouverait autour de 2.Fech de 3.Fech ... de k.Fech !
Application du repliement de spectre: Ce phénomène de battement en basse fréquence est
mis à profit par les oscilloscopes à échantillonnage (permettant de visualiser des signaux de
50Mhz à plusieurs dizaines de GHz). On l'utilise maintenant également dans certaines
techniques de démodulation AM FM en radiocommunication.
On peut citer aussi l'effet stroboscopique qui est en fait un échantillonnage par éclairs
lumineux.
Cas d'un signal de largeur de bande ∆F:
Le filtre de lissage (F2 du schéma
général), limitant la bande à Fech/2, ne
permet de reconstituer le signal
analogique de départ que dans le cas
ou Fmax < Fech/2.
Le rôle du filtre F1 optionnel (du
schéma général) est de limiter la bande
à Fech/2 avant échantillonnage, afin
d'éviter l'apparition de fréquences
parasites, on le nomme filtre "anti
repliement". Il sert aussi, dans le cas
d'un passe bande, à supprimer la
composante continue qui doit souvent
être nulle en traitement de signal.
Filtre de lissage parfait
Pas de repliement:
Reconstitution possible
-F
∆F
+F
-F
+F
etc ...
F
Fech/2
2.Fech
Fech
Fmax
Repliement de spectre
Reconstitution impossible
-F
∆F
+F
-F
+F
Fech/2
Fmax
Le signal de la figure du haut à un spectre avec Fmax < Fech/2 donc F1 n’est pas utile.
Le signal de la figure de bas à un spectre dépassant Fech/2, si on l’échantillonne sans filtrage
initial, des battements parasites surviendront et ceux ci ne pourront plus être éliminés par la
suite, reconstitution impossible !
Ce filtre anti repliement est ainsi indispensable dans de nombreuses applications, comme par
exemple avant échantillonnage du signal audio en vue d'enregistrement sur compact disque.
ed 2009
Tsn_1
DUT
5
CNAM GEII
I2d
Fonction de transfert en fréquence de l'ensemble échantillonnage et lissage.
Echantillonneur
Soit la chaîne suivante, avec un signal
bloqueur
Lissage
x
y
d'entrée sinusoïdal x = X.cos(2πft)
Fech
On pourrait montrer facilement (porte de largeur Te) que le bloqueur à lui seul possède une
fonction de transfert qui atténue déjà légèrement le signal avant Fech /2 : son module vaudrait
en effet :
Sin(π x )
avec x = f/fech.
πx
1
Ce défaut peut en fait si nécessaire se
corriger numériquement. Il n'est pas
forcément gênant.
D’autre part la fonction de transfert du
filtre réelle du filtre de lissage atténue elle
aussi légèrement avant Fech/2.
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Une mesure de la simple chaîne acquisition restitution peut donc s’effectuer, et on peut en
tenir compte pour corriger les mesures sur un filtre numérique. Un filtre numérique ne
pouvant pas aisément sur notre chaîne s’étudier seul.
I3
I3a
Définitions diverses
Rapport signal sur bruit d'un signal
Soit un signal X constitué du signal utile x et d'un bruit b:
X=x+b
En traitement du signal on parle peu d'erreur maximum ou de précision, mais de rapport
signal à bruit exprimé en dB, qui est un rapport d'énergie (valeurs efficaces).
x eff2
Il vaut S B = 10. log 2
b
eff
X 2 eff
Et si le bruit est faible S B ≈ 10. log 2
b
eff
Le bruit peut être du bruit seul, mais aussi des harmoniques provenant de distorsions. On parle
alors de rapport S/(bruit+distorsion).
ed 2009
Tsn_1
I3b
DUT
6
CNAM GEII
Numérisation, bruit de quantification
signal X
x
Niveaux de quantification
pas de quantification q
t
instants d'échantillonnage
= échantillons Xk choisis au plus près par le CAN
= valeurs exacte X du signal aux instants d'échantillonnage
La différence y = Xk-X constitue une erreur centrée, comprise entre -q/2 et +q/2 provenant
de la quantification.
On la nomme bruit de quantification.
On pourrait montrer que la valeur efficace de ce bruit s’exprime par b2eff = q2/12
Prenons maintenant une sinusoïde d’amplitude V, échantillonnée, puis convertie par un CAN
de n bits, travaillant entre -A et +A.
•
Raisonnement simple en Erreur Absolue Max sur Xk :
X
Il faut évidemment exploiter le plus possible le CAN
(sans toutefois écrêter !), donc V voisin de A.
+A
1
A
Erreur absolue max = ± q / 2 = ± LSB = ± n
2
2
(LSB = poids du bit de faible poids du CAN).
limites du CAN
+V
t
-A
-V
• Raisonnement en Rapport Signal sur Bruit
Signal : X2eff = V2/2
A2
3 .2 2 n
2
2
Le rapport signal sur bruit vaut donc S/B = 10.log (X eff / y eff)
S/B = 10.log(22n) + 10.log(3/2) + 20.log(V/A)
Donc :
S/B = 6,02 n +1,76 - 20.log(A/V)
avec A >= V
Pas de quantification : q = A/2n-1 Bruit : y2eff = q2/12 =
On voit, ce qui était déjà évident, que S/B est maximum si on exploite toute l’excursion du
CAN. Dans le cas ou V = A on a
S/B = 6,02 n +1,76
ed 2009
Tsn_1
DUT
7
CNAM GEII
I3c
Traitements temps réel
Traitement "en ligne" ou "au fil de l’eau …": vrai filtrage numérique
Soit Tech la période d'échantillonnage du signal X à traiter. Ce traitement consiste en trois
phases: acquisition d’un échantillon Xn, traitement (à partir de Xn, et d’un certain nombre
d’échantillons précédents pouvant provenir de différentes sources), sortie d’un échantillon Yn
du signal de sortie Y.
On doit toujours conserver la même cadence d'échantillonnage pour le signal de sortie traité Y
(Fech entrée = Fech sortie), l’échantillon Yn devra être fourni avant l’acquisition du nouvel
échantillon Xn+1. Il faudra donc que
Tacquisition + Tcalcul + Tsortie < Tech.
Filtre sur N = 3 échantillons
Ve
FechVe = 1/Te=Fech
Echantillons de Vs
FechVs = FechVe = Fech
si Tc < Te ! temps réel
Te
Vs
Filtre de lissage à Fech/2
Fmax = Fech/2
Tc
Tc = Temps acquisition d’un échantillon
+durée calculs + temps sortie
Traitement par bloc
On fait l'acquisition de N valeurs du signal X. Le traitement s'effectue ensuite.
On travaille parfois ainsi, mais ce n’est pas du filtrage numérique ! Fech de sortie est
inférieure à Fech d’entrée.
N = 4 échantillons
Te
Ve
FechVe = 1/Te
Tc
Echantillons de Vs
FechVs ≤ FechVe/N
FechVs = FechVe/N si Tc < Te
Tc = Temps acquisition du dernier échantillon
+ Temps calculs + Temps sortie
Vs
Filtre de lissage à FechVe/2 !
Vs
Nouveau Filtre de lissage à FechVs/2
Mais Fmax entrée limitée à FechVs/2 !
ed 2009
Tsn_1
II
II 1 a
DUT
8
CNAM GEII
Base du filtrage numérique, la convolution
Système linéaire
x
Système linéaire
y
Te
instants d'échantillonnage identiques pour tous les signaux: t = nTe = n/Fe
Linéarité: si x = x1+k.x2 alors y = y1 + k.y2
Invariant dans le temps: x(t-τ) donne y(t-τ)
Certains systèmes varient dans le temps, mais si cette variation est lente, on peut les classer
dans cette catégorie.
On ne s'intéresse désormais qu’aux valeurs aux instants d'échantillonnage nTe.
II 1 b
Réponse impulsionnelle (d'un système linéaire)
Si l'entrée x est une seule impulsion valant 1 pour t = 0, la réponse du système se nomme la
réponse impulsionnelle H .
Elle peut être de durée finie ou infinie :
On distingue en effet deux types de filtres :
- FIR
Finite Impulse Response
- IIR
Infinite Impulse Response
Exemple simple:
Une réponse de trois échantillons (les suivants éventuellement négligeables)
entrée x
x0 =1
Sortie y = réponse impulsionnelle H
h0
h1
h2
t = 0 Te 2Te
t=0
Ce filtre est évidemment « à réponse impulsionnelle finie » ou « FIR »
II 1 c
Construction de la réponse yn à une suite d’échantillons xn. Convolution
Chaque échantillon xk, d'amplitude xk, donne une réponse égale à xk.H
Toutes ces réponses sont à sommer avec le décalage approprié.
On peut se représenter cela très facilement au moyen de l’exemple précédent qui est un filtre à
réponse impulsionnelle finie de N = 3 échantillons:
ed 2009
Tsn_1
DUT
9
CNAM GEII
Signal xn:
h0
h1
x0 x1 x2 x3 x4 x5 ....
Il faut sommer:
h2
x0 ×
h0
h1
h2
+ x1 ×
Réponse yn:
h0
h1
h2
+ x2 ×
etc ...
h0
h1
h2
+ x3 ×
h0
h1
+ x4 ×
h2
etc
On a
y0 = x0.h0
y1 = x1.h0 + x0.h1
y2 = x2.h0 + x1.h1 + x0.h2
y3 = x3.h0 + x2.h1 + x1.h2
y4 = x4.h0 + x3.h1 + x2. h2
etc ...
yn = xn.h0 + xn-1.h1 + xn-2.h2
terme général
Soit N la taille du filtre. Pour un filtre à réponse impulsionnelle infinie, l’expression finale
sera identique avec N tendant vers l’infini.
A partir de y3 (indice = taille N de la réponse impulsionnelle H), on obtient y en sommant
toujours N=3 termes.
On voit que la sortie se calcule en permanence à partir de xn et des
N-1 = 2 échantillons précédents, par l’expression:
Cette expression se nomme la Convolution de x avec h. On
écrit parfois y = x * h (produit de convolution).
N −1
yn =
∑x
n− k
. hk
k =0
Conclusion :
A l’arrivée d’un signal xn, un régime transitoire dure donc exactement NTe soit la durée
de la réponse impulsionnelle.
A tout instant, la sortie est fonction de la nouvelle entrée xn et de N-1 valeurs de l’entrée
précédente. Donc prédictive exactement.
Pour un filtre IIR, N est infini, le régime transitoire est ‘théoriquement’ infini, mais
heureusement pas en pratique ! c’est un peu comme une exponentielle en analogique
qui bien que théoriquement infinie, ne varie pratiquement plus au bout de 4 à 5
constantes de temps !
ed 2009
Tsn_1
III
DUT
10
CNAM GEII
Base du filtrage numérique, réponse en fréquence, fonction de
transfert
III 1
Etude générale avec x sinusoïdale, filtre de réponse impulsionnelle H
x = A.cos(2πft)
xn = A.cos(2πn.fTe)
xn = A.cos(2πnf/Fe) ou
0 ≤ x ≤ 0.5
0 ≤ f ≤ Fech/2
On pose x = fréquence normalisée: x = f/Fe = fTe sans dimension.
xn = Acos(2πnx)
Comme en analogique, pour calculer une fonction de transfert G qui apportera atténuation et
déphasage en fonction de f, on introduit la notation complexe:
2πinx
Soit Xn = Ae
avec xn = Reel(Xn)
G ( x) =
Alors :
Yn
= G ( x) .e i.ϕ ( x )
Xn
G(x) est la fonction de transfert complexe du système
Le module du gain |G(x)| peut s'exprimer en dB: GdB=20.log(|G(x)| )
Le déphasage est
ϕ (x)
Pour une réponse impulsionnelle H, on obtient la sortie par la convolution : Yn =
2πinx
N −1
∑X
k =0
n −k
.hk
-2πikx
Or :
Xn-k = Xe .e
Donc Xn-k signifie donc déphasage de –2πkx = -2πkfTe
Rappel : Si une sinusoïde sin2πft est retardée de τ, elle s’écrit : sin2πf(t-τ) = sin(2πft – 2πfτ)
= sin(2πft-φ)
Un retard τ provoque donc un déphasage de –2πf.τ
Donc Xn-k signifie donc un retard de k.Te
N −1
Il vient
Yn =
∑X
k =0
D’ou
N −1
n− k
. hk =
∑ Xe
N −1
2πinx
e
−2πikx
. hk = Xn
k =0
∑e
−2πikx
k =0
Yn N −1 −2πikx
G( x) =
=∑ e
.hk
Xn k =0
On pose souvent (pour une étude plus générale dite transformée en z) : Z = e
Et alors :
. hk
Yn N −1 −k
G ( x) =
= ∑ z .hk
Xn k =0
avec
2πix
z = e2πix
ed 2009
Tsn_1
III 2
DUT
11
CNAM GEII
Gain pour f = 0 (donc pour le continu )
N −1
On fait f = 0, donc x = 0 ou z = 1, il vient immédiatement :
G0 = ∑ hk
k =0
Pour avoir donc un gain continu ou très basse fréquences, de 1, il faut que la somme des
coefficients soit égale à 1
ed 2009
Tsn_1
IV
DUT
12
CNAM GEII
Partie pratique avec logiciel « Matlab »
Matlab est un outil très puissant utilisable dans de nombreux domaines de l’électronique, de
l’automatisme, etc ….
La syntaxe ne ressemble hélas pas du tout au C, on travaille toujours sur des Matrices !
Pour ne pas être obligé d’apprendre ici un nouveau langage, mais pour en entrevoir toutefois
quelques unes de ses possibilités, les programmes à écrire vous sont fournis et commentés, il
ne vous restera plus qu’à les écrire et à modifier certaines valeurs.
Mode d’emploi très succinct de Matlab
On écrira des nouveaux programmes Matlab, les sauver par exemple en essai1.m etc
Les fenêtres de base de Matlab :
Command Window, au signe >
Pour exécuter taper nom nom du programme.m
Pour voir les valeurs d’une variable taper son nom.
Flèche ↑ retour à la commande écrite précédente
Editeur/Debugger Window :
Pour l’édition du programme
Fenêtres figures
chronogrammes en exécution.
IV 1 Etude d’une simple convolution
On désire effectuer la convolution entre :
Les échantillons
xn
0 1 2 3 4 5 5 5 5 5 0 0 0 0
La réponse impulsionnelle : H
0,6 0,3 0,1 (trois échantillons h0 h1 h2)
L’entrée s’établit à t = 0 en rampe (de pente 1), puis est constante (à 5) et enfin est
constante (à 0). Le signal d’entrée se modifie donc 3 fois, on devra donc observer 3 régimes
transitoires et trois régimes permanents
IV 1 a
Etude théorique à la main
1) Compléter le tableau suivant (détacher celui fourni en dernière page …), en s’inspirant de
l’explication physique toute simple de la convolution, somme de réponse impulsionnelle,
donc ligne par ligne, on ajoutera ensuite verticalement.
Xn ↓
0
1
2
3
4
5
5
5
5
5
0
0
0
0
Yn
Te
0
0
2Te
0
0,6
0,6
3Te
0
0,3
1,2
4Te
5Te
0,1
0,6
0,2
6Te
7Te
8Te
9Te
10Te
11Te
12Te
1,5
2) Tracer sur un même chronogramme (également sur la feuille en dernière page) les valeurs
des Xn et des Yn (marquer bien les différents points et les relier par une ligne pointillée
pour mieux observer l’allure générale du signal.
Bien indiquer sur ce chronogramme les régimes permanents et les régimes transitoires.
Remarque : les transitoires durent théoriquement NTe = 3Te mêmes si certains paraissent plus
courts…
ed 2009
Tsn_1
DUT
13
CNAM GEII
3) Que vaut la valeur maximale de Yn, est-ce normal et pourquoi ?
IV 1 b
Vérification sur Matlab
1) Ecrire le programme suivant
(Vous n’êtes pas obligé d’écrire les commentaires…)
x = [ 0 1 2 3 4 5 5 5 5 5 0 0 0 0 ];
% Tableau des xn
h = [0.6 0.3 0.1 ];
%Réponse impulsionnelle de trois coefficients
y = CONV(x,h);
% Convolution de x et de h
plot(x,'k*-');
grid on;
hold on;
plot(y,'r*:');
hold off;
% Tracé des xn, en noir, étoiles, reliés par trait
% quadrillage
% pour tracer une seconde courbe sur la même figure
% Tracé des yn, en rouge, étoiles, reliés par pointillés
2) Exécuter le programme. Est ce Ok rapport à construction manuelle précédente ?
3) Taper y et vérifier les valeurs obtenues manuellement.
4) Indiquer sur la figure obtenue les régimes permanents, et vérifier bien la durée des
transitoires
5) Si M et N sont respectivement la taille du tableau des Xn, et la taille de la réponse
impulsionnelle. Quelle est la taille de la convolution Y ?
IV 2 Observation d’un régime sinusoïdal
Soit à t = 0 un signal x sinusoïdal de 370Hz, échantillonné à 10000 HZ, il est envoyé vers un
filtre de réponse impulsionnelle h formé par 7 coefficient égaux à 1/7
Partie théorique
IV 2 a
Quel est le gain en continu ?
Quelle est la durée du régime transitoire (en nombre de Te puis en ms ?)
IV 2 b
Observation sous matlab
1) Ecrire sous Matlab le programme suivant :
On remarquera le tableau génère t de 50 points espacés de Te. (Commentaires inutiles ….)
fe=10000;
% Fréquence d’échantillonnage 10000 Hz
t = 0:1/fe:50/fe;
% 50 points espacés de Te = 1/fe
f = 370;
% Fréquence du Signal, 370 Hz
x = cos(2*pi*f*t);
% Signal sinusoïdal
h=1/7*[ 1 1 1 1 1 1 1 ]; % Réponse impulsionnelle : 7 coefficients égaux à 1/7
y =CONV(x,h);
% convolution
plot(x,'k*-');
% Tracé des xn
grid on; hold on;
plot(y,'r*:');
% Tracé des yn sur même figure
hold off;
2) Observer les courbes obtenues.
Bien marquer sur les chronogrammes les deux régimes transitoires et le régime permanent.
Pour celui ci, on observera simplement gain et déphasage, une étude plus précise est faite
dans un TP ultérieur.
3) Vérifier la durée des régimes transitoires, est ce normal ?
ed 2009
Tsn_1
DUT
14
CNAM GEII
V
Découverte d’une chaîne de traitement de signal à DSP (Digital
Signal Processeur) : starter Kit TMS320C6713 DSK
V1
Description succincte de la maquette
Elle contient toute la chaîne décrite au début :
- Entrée signal analogique deux voies.
- Filtre anti-repliement F1 ici toujours présent (possibilité de le supprimer sur
d’autres cartes).
-
Echantillonnage à Fech = 48 kHz (pour ces TP).
Conversion par CAN, deux voies simultanées.
Traitement par le DSP texas : TMS320C67, Fck = 225 MHz
CNA deux voies simultanées.
Filtre de lissage F2, caractéristiques voisines de F1, sortie analogique deux voies.
Certaines cartes peuvent avoir un passe haut supplémentaire en entrée et en
sortie commençant à couper en dessous de 50 Hz (simple capa de liaison).
Interfaces Analogiques :
Fréquence d’échantillonnage programmable, et position
du filtre de lissage
automatiquement à Fech/2.
Convertisseurs n bits (n <=16). Données cadrées à gauche, donc de dynamique presque
identique quel que soit ce nombre de bits. Exemple de cadrage gauche pour 14 bits:
d15
d0
14 bits
MSB
Tensions analogiques :
Entrée x(t) et sortie y(t): maximum 1,3
volts crête
Echantillons xn et yn sur 16 bits signés
(mode complément à 2), donc en n’utilisant
pas –32768, dynamique de :
- De 0 à ±32767 en raisonnement entier
- Ou de 0 à presque ±1 en raisonnement
15 bits fractionnaires : Q15(16)
0
0
LSB
+32767≈+1
-32767 ≈-1
≈+3V
marge de sécurité
≈-3V
-,--- ---- ---- ---ed 2009
Tsn_1
DUT
15
CNAM GEII
Eviter de dépasser en entrée et en sortie les valeurs maximales, sinon des distorsions plus
ou moins brutales non étudiées ici interviendraient (repliement brutal d’amplitude, écrêtage).
Le processeur est un DSP virgule flottante :
Ce composant est très rapide même en travaillant sur des flottants, son unité arithmétique
interne étant conçue pour travailler directement sur une mantisse et un exposant.
Un DSP virgule fixe pourrait certes travailler aussi sur des flottants, mais au moyen de
librairies de calcul et donc demanderait 10 à 100 fois plus de temps par opérations !
Il n’y a pratiquement pas de problèmes de débordement en cours de calcul sur un DSP
virgule flottante, mais quelques précautions subsistent tout de même :
Si le DSP doit fournir des valeurs à un CNA câblé comme le CAN d’entrée en cadrage
gauche, on ne doit pas envoyer d’échantillons plus grands que –32767 et + 32767, sinon la
conversion en entier est tronquée provoquant ainsi des débordements et des signaux
d’apparence n’importe quoi !
Conclusion :
On connaît la dynamique du signal d’entrée x.
Il faut considérer seulement la dynamique pratique du signal y fourni au CNA, pour cela :
Prévoir le gain maximum de la chaîne en fonction de la fréquence.
Prévoir aussi les dépassements lors d’un transitoire.
(En effet un filtre peut très bien avoir un module de gain toujours inférieur à 1 présenter un
transitoire un peu oscillant et dépassant ce gain de 1).
Il faut parfois ne sortir au CNA que la moitié, le quart (ou même moins) du signal y calculé.
V2
Organigramme général d’un traitement en temps réel simple
Pour assurer le temps réel, toute la boucle doit
avoir une durée inférieure à Tech=1/Fech !
Attente Fech
Tboucle < Tech
Lecture échantillon xn
Traitement
Boucle
Sortie échantillon yn
V3
Variante pour cette maquette et pour logiciel fourni
En réalité, l’ensemble fonctionne avec un logiciel plus compliqué de travail par « bloc » non
étudié ici, avec un méthode dite de « double buffer » en deux phases: acquisition et sortie
(IO) d’échantillon automatique sans passer par le DSP (en DMA : Direct Memory Access)
d’un coté (buffers Ping), et en même temps d’un autre coté traitement par le DSP (buffers
Pong), et inversement.
Phase 1 : IO sur PING
Phase 2 : IO sur PONG
Acquisition Restitution
Traitement
0
0
In
Out
In
Out
xk
yk
Ping
Ping
Ping
Ping
N-1
N-1
0
N-1
In
Pong
Traitement
Out
Pong
xk
0
In
Pong
Out
Pong
yk
N-1 Acquisition Restitution
ed 2009
Tsn_1
DUT
16
CNAM GEII
On n’exploitera pas vraiment les possibilités du double buffer, mais on travaillera dans un
mode correspondant à l’organigramme suivant :
Mode de
Interruption fin d’acquisition d’un bloc
Soit BLOCKSIZE la taille
travail
de bloc.
simplifié
La durée de traitement de
tous les échantillons du bloc
Pour tous les
doit être inférieure à :
Traitement_échantillon
échantillons
BLOCKSIZE*Tech
de l’autre bloc
Et ce qui revient au même :
Tboucle < Tech
V4
Boucle
Les IO d’échantillons s’effectuant en tache de fond
par interruptions, on ne s’en occupe absolument pas.
Projet et programme de démonstration fourni
Dans le sous répertoire :
C:\CCStudio\MyProjects\dsp_c67 ini GEII
Ouvrir le projet :
dsk_c67.pjt
Aller dans sources, il vous faudra les fichiers C principaux (et seulement ceux ci) :
dsk_c67.c
le noyau de l’application, ne rien modifier !
aic23.c
fonctions de l’interface analogique, ne rien modifier
demo.c
Le fichier C de travail (si ce fichier n’est pas présent
dans le projet, ou si il y en a un autre, l’ajouter et ne garder comme fichiers.C dans le projet
que ces trois fichiers. Ne rien modifier d’autre évidemment !
Fichier demo.c : Le traitement est ici tout simple. On ne fait qu’acquérir un signal à la
fréquence Fech, le numériser, le multiplier par 1,5 et le reconstituer.
//
PROJET toujours dsk_c6713.pjt
// kit de développement TEXAS TMS 320C6713 DSK
// I[0] O[0]: voie gauche ---> "tip" ; fiche RCA blanche ou noire
// I[1] O[1]: voie DROITE ---> "ring" ; fiche RCA ROUGE
// Dynamique des échantillons:
//
+- 1,3 Volt crète
//
-32767 à +32767 en Q0(16)
(sur des int de 32 bits)
//
presque (-1 à +1) en Q15(16) ( Q31(32) en fait )
//Si on veut travailler sur des flottants de -1 à +1,
//
On divisera par 32768.0 en entrée
//
On re multipliera par 32768.0 avant de sortir
// //@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
#include <log.h>
#include <math.h>
extern far LOG_Obj trace; // non utilisée ici
void pulse_gpio2(void); // pour mesurer des durées en temps réel
// Initialisations avant la boucle principale de travail
Init_traitement()
// rien ici
{
}
// Traitement des échantillons comme une simple acquisition un par un (2 voies)
// Produit par 1.5 en flottant
ed 2009
Tsn_1
DUT
17
CNAM GEII
void traitement_echantillons(int *I, int *O)
// [0] voie G
{
O[1] = 1.5 *(float) I[1]; // voie droite, indice 1
}
void periodic_log(void)
// non utilisé ici
{}
[1] voie D (rouge)
On remarque en fait deux fonctions que l’on peut modifier :
Init_traitement()
Servira pour initialiser des valeurs avant le traitement principal.
void traitement_echantillons(int *X, int *Y) La fonction de traitement correspondant à
votre application
Ne cherchez pas de programme main() ! il se trouve dans un autre fichier ( dsk_c76.c).
V5
Positions des filtres F1 et F2 et questions théoriques
Les filtres F1 et F2 ont une raideur et une position fixe (par rapport à Fech/2) déterminées
par le constructeur.
Mais il y aurait en fait deux choix possibles pour le positionnement de ces filtres:
G dB
G dB
0dB
f
0dB
f
Cas A
Cas B
Fech/2
Fech/2
Cas A :
Forte atténuation à Fech/2. On privilégie une bonne protection contre le
repliement de spectre (filtre F1), et un bon lissage (filtre F2). Mais en contrepartie la bande
passante est réduite.
Cas B :
Début d’atténuation à Fech/2. On privilégie la bande passante, en tolérant des
fréquences parasites quand on s’approche de Fech/2, et un moins bon lissage.
Remarque, en Haute Fidélité (HIFI) on est souvent dans le cas B, car en fait les
fréquences parasites présentes sont inaudibles, et la bande passante est ainsi améliorée pour
une même Fech.
D’après les caractéristiques des filtres fournies précédemment :
1) Etes-vous dans le cas A ou dans le cas B, et que privilégie-t-on (meilleur lissage ou
meilleure bande passante) ?
2) Donner la fréquence Fmax où l’atténuation reste encore négligeable.
3) Donner la fréquence F-6db ou l’affaiblissement est de 6dB. Quelle est la valeur du
module de la fonction de transfert pour cet affaiblissement (cette valeur servira dans
la partie pratique pour mesurer en ce point).
4) Donner la fréquence F-60db au delà de laquelle l’affaiblissement est > 60dB
V6
Travail pratique
Eviter toujours de déformer les signaux en ne mettant pas trop d’amplitude de signal !
De plus, du fait du produit par 1,5 si vos échantillons de sortie dépassent la valeur max sur 16
bits (±32767), vous verrez très vite une forte distorsion (débordement) si vous dépassez !
ed 2009
Tsn_1
DUT
18
CNAM GEII
V6a
Relevé du module de gain de l’ensemble : échantillonneur et filtre de lissage,
pour f <= Fech/2 (<=24 kHz)
1) Remarques :
Lorsque F augmente et du fait de l’échantillonnage avec maintient (voir cours théorique),
on observera déjà une petite atténuation, et à un moment donnée celle ci augmentera
brusquement (intervention des filtres F1 et F2).
Lorsque F se rapproche de Fech/2 et du fait du repliement de spectre, F et Fech-F
deviennent proches. Deux cas peuvent se présenter :
Si ces fréquences ne sont pas encore trop atténuées (filtres F1 et F2 du cas B), on
peut visualiser alors nettement un mélange de ces deux fréquences. Ces deux fréquences étant
alors voisines, le signal observé ressemble à un signal modulé AM : porteuse centrale
F + ( Fech − F )
= Fech / 2 non présente, et deux bandes latérales F et Fech-F, donc signal
2
F − ( Fech − F )
Fech
modulant TBF de fréquence :
=
− F (nulle si F = Fech/2).
2
2
F Fech-F
Fech/2
(porteuse absente)
Amplitude = 2 * Amplitude de la raie F
Si ces fréquences sont très atténuées (filtres F1 et F2 du cas A), on retrouve ce
même signal très faible et mélangé à du bruit, on ne peut rien en tirer ni mesurer vraiment une
atténuation, on peut dire éventuellement que celle ci est supérieure à une certaine valeur.
2) Mesures
On fera les mesures avec un générateur sinusoïdal réglé sur environ 500 mVolt Crète. Et on
visualisera sur l’oscilloscope x(t) et y(t). En faisant varier la fréquence de 0 à Fech/2, observer
et tracer (en échelles linaires) l’allure de la courbe de réponse en fréquence.
On connaît ici à priori la fonction de transfert que l’on doit vérifier (voir caractéristiques des
filtres F1 et F2 fournies plus haut). Donc ne pas mesurer inutilement des centaines de
points n’importe où ! quelques mesures bien placées sont suffisantes: une ou deux en
basse fréquence, une au milieu de la bande passante, puis aux fréquences théoriques
trouvées précédemment sans dépasser pour l’instant Fech/2 = 24 kHz.
3) Comparaison avec la théorie
On redonne ici les caractéristiques théoriques de F1 et F2. Vous avez déjà calculées dans
la partie théorique les fréquences importantes dans votre cas.
ed 2009
Tsn_1
DUT
CNAM GEII
19
On peut déjà observer une différence importante, laquelle, expliquez d’où cela
peut-t-il provenir.
Comparez maintenant toutes vos mesures aux valeurs que vous avez déduites
de la doc constructeur. Conclure.
4) « Shannon théorique » : rappeler la condition de Shannon pour pouvoir reconstituer et
retrouver le signal de départ. Valeur numérique ?
5) « Shannon pratique » : estimer en pratique sur cette maquette la bande de fréquence
(en Hz et de 0 à ?) sur laquelle vous aller pourrez réellement travailler, c’est à dire où
l’ensemble « échantillonnage et restitution » peut être considérée comme sans
influence (peut être à l’atténuation près due au principe même de l’échantillonneur
bloqueur, que l’on pourrait d’ailleurs corriger assez aisément par un petit filtre si
nécessaire).
V6b
Observation pour f > Fech/2 (f > 24 kHz)
1) Continuer la courbe précédente en relevant le module du gain pour 25kHz, 27kHz et 30
kHz par exemple.
2) Conclure en l’expliquant sur la présence ou non du filtre F1 anti repliement.
V6c
Mesure de la fréquence d’échantillonnage exacte, Fech
Il y a deux méthodes plus ou moins applicables selon les cas :
Mesure à F ~ Fech : On observe le battement de fréquence nulle (battement zéro)
pour F = Fech. Pour cela, il ne faut évidemment ne pas avoir à l’entrée de filtre antirepliement. On peut mesurer ainsi Fech à 1 Hz près si on veut !
Mesure à F ~ Fech/2 : Si l’atténuation n’est pas trop importante à Fech/2, on peut
observer aisément le signal de sortie qui est équivalent à une modulation d’amplitude à
porteuse supprimée, de fréquence de modulation très faible. On mesure ainsi Fech en trouvant
le « battement zéro », à 1 Hz près si on veut !
1) D’après vos résultats précédents, sur votre système, quelle méthode allez vous pouvoir
utiliser (en l’expliquant) ?
2) Effectuer cette mesure à quelques Hz près.
V6d
Meilleure observation du repliement de spectre, pour f > Fech/2
Comme il y a toujours sur votre maquette à l’entrée le filtre F1 « anti-repliement » qui
limite la bande, on ne peut évidemment pas sur cette maquette et ce programme observer
vraiment et complètement le repliement de spectre, pour F > Fech/2. Mais on peut ruser !
1) Enlevez demo.c de votre projet et le remplacer par demo_sous_ech.c
La fonction de traitement est ainsi remplacée par :
void traitement_echantillons(int *I, int *O)
{
static char k=0; static float ech=0; // pour conserver un échantilon lu
// sous échantillonnage rapport 4: Fech entrée = 48/4 = 12 kHz
if(k++>=3) { ech = (float)I[1]; k = 0;}
O[1] = fir(ech); // voie droite, sortie lissée et lissage à 6 kHz
O[0] = ech;
// sortie non lissée
}
ed 2009
Tsn_1
DUT
20
CNAM GEII
Fech est toujours de 48kHz, donc les filtres d’anti-repliement et de lissage interviennent
toujours à 24kHz.
On a sous échantillonné dans un rapport 4, et on a ajouté sur la voie de droite un filtre de
lissage numérique (FIR) à 6kHz (avec forte atténuation à 6kHz).
On a donc :
Nouvelle
Fech = 12 kHz
Nouvelle
Fech/2 = 6kHz
Nouveau filtre de lissage en sortie, (F2) à 6kHz (forte atténuation à 6kHz)
Le Filtre anti repliement (F1) à l’entrée interviendra seulement à 2*Fech = 24 kHz
2) En faisant varier la fréquence f du signal d’entrée de presque 0 à presque 2*Fech (ici
24KHz) tracer rapidement (en ne mesurer que quelques points utiles !!!) le module
de la fonction de transfert.
Pour F augmentant au-delà de Fech/2, on doit observer le « miroir » de la fonction de transfert
précédente, ceci s’explique en fait par le « repliement de spectre » à l’entrée. La composante
Fech – F du signal échantillonné xn évolue de Fech/2 à 0 (se déplace vers la gauche) et se
retrouve ainsi dans le gabarit du filtre de lissage précédent. Ce n’est plus une vrai fonction de
transfert, mais on peut parler de « pseudo fonction de transfert » et mesurer tout de même un
module même si les fréquences à l’entrée et à la sortie ne sont plus les mêmes !
Au-delà de 24 kHz, on pourrait encore observer des miroirs, mais on ne verra ici plus rien le
filtre anti repliement de départ (F1) étant toujours présent à 24kHz !!!
Seules fréquences observables
« Miroir » observé
filtre analogique réel F2 de lissage
1
Attention, Supposé ici
sans passe haut
supplémentaire !
f
Fech-f
Fech/2
2.Fech-f
Fech
Etc.. si aucun filtre
anti- repliement.
2.Fech
F
3) Pour f ≈ Fech, Fech-f ≈ 0, on doit donc observer un battement très basse fréquence
de grande amplitude, par cette méthode, mesurer de nouveau la fréquence
d’échantillonnage à quelques Hz près, est ce OK ?
4) Conclure sur la nécessité dans de nombreuses applications d’un filtre anti–repliement.
On en décrira brièvement ses caractéristiques (pour être un bon filtre) en le comparant
à celui du filtre de lissage. Bien comprendre que sans ce filtre, des fréquences assez
élevées (du bruit par exemple) pourraient se retrouver en basse fréquence et distordre
notablement notre signal utile.
Quelques applications utilisent néanmoins le « sous échantillonnage » sans filtre antirepliement, afin de créer volontairement des changements de fréquences, par exemple pour
des récepteurs de radio tout numérique.
ed 2009
Tsn_1
DUT
21
CNAM GEII
Noms :
Xn ↓
0
1
2
3
4
5
5
5
5
5
0
0
0
0
Yn
Te
0
2Te
0
0,6
3Te
0
0,3
1,2
4Te
5Te
0,1
0,6
0,2
6Te
7Te
8Te
9Te
10Te
11Te
0
0,6
Te
2Te 3Te 4Te 5Te 6Te 7Te 8Te 9Te 10Te 11Te 12Te 13Te
12Te
1,5
5.5
5
4.5
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
ed 2009
Tsn_1
DUT
CNAM GEII
22
ed 2009
Was this manual useful for you? yes no
Thank you for your participation!

* Your assessment is very important for improving the work of artificial intelligence, which forms the content of this project

Download PDF

advertising