Échantillonnage

transformée en Z Principes généraux en commande numérique 2 Échantillonnage Échantillonnage Aspects pratiques Transformée en Z Commande Num. • Rappels : L’opération d’échantillonnage implique une certaine perte d’informations… 3 Échantillonnage Échantillonnage Aspects pratiques Transformée en Z Commande Num. • Rappels : Période d’échantillonnage y (t ) → = y [n ] y (n T S ) 4 Échantillonnage Échantillonnage Aspects pratiques Transformée en Z Commande Num. • Théorème

I) SONDAGE Un sondage peut également être une méthode statistique d'analyse d'une population humaine ou non humaine à partir d'un échantillon de cette population. La théorie des sondages (échantillonnage et estimation dans des populations finies) modifie profondément les concepts étudiés en probabilités et statistique inférentielle. Dans l'approche sondage, aucune hypothèse n'est faite sur la distribution de probabilité ; l'aléatoire vient de l'échantillonnage (procédure aléatoire de génération

Cours Traitement de Signal AII21 Chapitre 4 : La transformée de Laplace Echantillonnage des signaux continus I. Introduction L’importance des systèmes numériques de traitement de l’information ne cesse de croître (radio, télévision, téléphone, instrumentation…). Ce choix est souvent justifié par des avantages techniques tels que la grande stabilité des paramètres, une excellente reproductibilité des résultats et des fonctionnalités accrues. Les signaux porteurs d’informations sont pratiquement

(individus, familles, entreprises, etc.). On distingue 4 méthodes : Echantillonnage aléatoire simple Echantillonnage aléatoire systématique Echantillonnage stratié Echantillonnage en grappes et à plusieurs degrés Statistiques, logiciels et enquête Le choix de l'échantillon La taille de l'échantillon Méthode d'échantillonnage probabiliste Méthode d'échantillonnage non-probabiliste Conclusion Echantillonnage aléatoire simple Principe Chaque membre d'une population a une chance

Collecte de données F. Kohler Généralités Recensement / Echantillonnage Recensement : Tous les sujets de la population sont « examinés » Population Echantillonnage : Une partie des sujets de la population sont « examinés » Plusieurs échantillons peuvent être constitués L’échantillon en lui-même n’est pas intéressant, ce sont les conclusions sur la population que l’on peut tirer de son observation qui en font l’intérêt : Inférence Étapes pour sélectionner un échantillon  Établir  les

d'une distribution de probabilit . . e e 1.2.4 Ind pendance d' v nements, de variables al atoires e ee e 1.2.5 Quelques distributions de probabilit . . . . . . . . e 1.2.6 Quelques concepts li s  la statistique . . . . . . . . e a 1.3 Echantillonnage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 Population et unit s statistiques . . . . . . . . . . . e 1.3.2 Proc dure d' chantillonnage . . . . . . . . . . . . . e e 1.3.3 Populations nies, in nies, xes et al atoires . . . . e 1

1. La fréquence maximale des conversions est f H= 1 T H = 1 10⋅10−6=100 kHz 2. La fréquence maximale d'échantillonnage de la carte est alors f E= f H 4 =25 kHz 3. La fréquence maximale théorique des signaux analogiques sinusoïdaux pouvant être traités par la carte est donnée par le théorème de Shannon qui stipule qu'il faut au moins deux échantillons par période du signal, c'est à dire que la fréquence d'échantillonnage doit être au moins deux fois supérieure à la fréquence du signal

L'analogique et le numérique Juin 2014 Quelle est la différence entre analogique et numérique ? Les phénomènes qui nous entourent sont quasiment tous continus, c'est-à-dire que lorsque ces phénomènes sont quantifiables, ils passent d'une valeur à une autre sans discontinuité. Ainsi, lorsque l'on désire reproduire les valeurs du phénomène, il s'agit de l'enregistrer sur un support, afin de pouvoir l'interpréter pour reproduire le phénomène original de la façon la plus exacte possible. Lorsque le

Echantillonnage L’échantillonnage Jean-Sébastien Pierre UMR 6553 20/01/2009 Echantillonnage Plan „ „ 1. Introduction 2. L’échantillonnage aléatoire „ „ „ 3. L’échantillonnage stratifié „ „ „ Simple Séquentiel en deux étapes Mise en œuvre et analyse Optimisation 4. L’échantillonnage en grappes „ „ Mise en œuvre et analyse Optimisation Echantillonnage Introduction « Pas de modèle sans échantillon, pas d’échantillon sans modèle » Un professionnel

SOMMAIRE L'échantillonnage 2 Sommaire 2 Notions de base 3 Population 3 Les échantillons 3 Échantillon représentatif 4 Échantillonnage aléatoire 4 Échantillonnage en strate 5 Conclusion 6 Introduction 6 Sommaire 7 Erreurs d'échantillonnage et erreur type 7 Estimation de l'erreur sur la moyenne 8 Valeur critique Z et redressement pour la taille de la population 8 Exemple, calcul de l'erreur sur la moyenne 10 Estimation de l'erreur sur