Fréquence propre

leur écho par un même individu. La durée mise pour que l’onde revienne, permettant de localiser et d’identifier les éléments rencontrés. La chauve-souris reçoit, analyse et d’identifier les éléments rencontrés. Elle interprète les échos issus de ses propres cris ultrasonores grâce à son système auditif. Ultrason, son émit et reçu par la chauve-souris Définition: Ultrason : Comme le son, c’est une onde produite par la vibration mécanique de support fluide ou solide et propagé grâce a l’élasticité

d’onde (& 2 fréquences) Cas 1 : chaque source émet sa propre longueur d’onde M S1 λb S2 λa sM1 = a1cos(ωat – kar1) sM2 = a2cos(ωbt – kbr2) ∆ϕΜ = (ωat – kar1) - (ωbt – kbr2) = kbr2 - kar1 + (ωb - ωa)t Le déphasage n’est pas stable avec le temps donc on n’observe pas de phénomène d’interférences : les intensités s’ajoutent directement. IM = I1 + I2 = a 1 2 + a 2 2 Sur l’écran, on observe le mélange des couleurs 22 3.2. Superposition de deux longueurs d’onde (& 2 fréquences) Cas 2 :

5.3.2 Rappel sur la TFD : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.3 Algorithme de Goertzel : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.4 Implémentation de l’algorithme de Goertzel : . . . . . . . . . 5.3.5 Réalisation : Détection des fréquences DTMF : . . . . . . . . 6 BE VI : Filtres à réponse impulsionnelle infinie Continu-Discret 6.1 Filtre réjecteur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2 Etude d’un filtre du 2ème ordre . . . . . . . . . . . 6.2.1 Fonction de transfert d’un filtre

simplement liee aux caracteristiques geome'triques de l'6chantillon eclaire. C'est par exemple ce que per^oit 1'oeil d'un observateur qui assiste a la reflexion d'un faisceau laser sur un dioptre plan (fig.l): si 1'experience se d6roule en salle "propre", il n'y a pratiquement pas de particules en suspension dans 1'air et on ne voit pas la "trace" des faisceaux sp6culaires (incident, reflechi ou transmis); par contre, on per9oit tres bien 1'impact du faisceau au niveau de la surface eclairee, ceci

k=0.2, k=1, k=3. Pour k=0.2 : Pulsation propre Wn : Donc : wn= = 2.23 Facteur d’amortissement z : Donc : Z= = 0.223 z =0,22 Dépassement D% : D% = 100. = 100. = 48,6 % Le temps de réponse : Si le dépassement est de ±5%, le temps de réponse est pratiquement de 5,9 secondes Pour k=1 : Pulsation propre Wn : Donc : wn= = 1 Facteur d’amortissement z Donc : Z

dites soniques ou acoustiques, qui équipent les polices, les armées, les commerces et même les particuliers de divers pays. Tour d'horizon de la panoplie existante, depuis les armes infrasoniques, en passant par la musique, et jusqu'aux très hautes fréquences, majoritairement employées dans le domaine sécuritaire. Et premières ébauches d'une résistance sonore. « Les oreilles n'ont pas de paupières » : aspects techniques de l'audition Considérée d'un point de vue guerrier, l'oreille est une cible

I-10- Courbes NR I-11- Mesure des bruits 5 I-1- Le son Lame vibrante γP0 c= ρ0 6 3 18/11/2010 I-2- Grandeurs caractéristiques du son I-2-1- Pression acoustique I-2-2- Fréquence et longueur d’onde 7 I-2-1 Pression acoustique p(t) = P(t) - P0 8 4 18/11/2010 I-2-2 Fréquence et longueur d’onde T= 1 2π = f ω λ = cT = c f sn s(f) Bruit quelconque 9 I-2bis-Equation de propagation d’une onde acoustique 1-2bis-1- Equation différentielle

et Porto-Novo. Ces braquages, dans leurs fréquences et dans leurs violences, ne sont pas sans rapports avec la corruption électorale. En effet, il est revenu aux observateurs de FORS-ELECTIONS que d’éminentes personnes détiennent sur elles d’importantes sommes d’argents en liquide (espèces) en vue de leur distribution aux populations. Ce faisant, elles appellent sur elles, l’attention des réseaux mafieux de braquage et mettent en périls autant leurs propres vies que celles d’innocents citoyens. FORS-ELECTIONS

effectue ou imagine un mouvement. Deux tâches distinctes : ◮ Reconnaître le type de mouvement imaginé (classes discrètes). ◮ Prédire le mouvement. Tâches dépendantes du type d’acquisition. Rythmes sensorimoteurs µ ◮ Apparaissent dans la bande de fréquence [8-40] Hz. ◮ Se désynchronisent dans la zone contre-latérale lorsqu’un mouvement est imaginé. R. Flamary (U. Rouen) 11 / 53 Paradigmes et Applications Imagerie motrice Exemple : Hex-o-speller ◮ ◮ ◮ ◮ ◮ Proposé par [Blankertz et al., 2006a]

. . . 34 2. Le fonctionnement du logiciel SPSS . . . . . . . . . . . . . 36 3. Les principales commandes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4. L’étude des fréquences et la transformation des variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 4.1. L’analyse des fréquences . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.2. La transformation des variables . . . . . . . . . . . . 50 Chapitre 3 L’analyse factorielle en composantes principales . .