Filtre en peigne

le principe d’onde acoustique de surface mis en œuvre dans les capteurs est (presque) le même que celui sur lequel reposent les filtres… à une “particule” près si l’on peut dire. « Jusque-là, avec les filtres SAW, nous recherchions à obtenir la surface la plus propre possible. La présence du moindre élément extérieur entraînait alors un décalage de la fréquence du filtre. En partant du principe d’une bonne maîtrise de cette pollution, qui n’était alors plus vue comme telle, la conception et la fabrication

. . . . . 3.2 Relation entre série et transformée de F OURIER . . . . . . . . . . . 3.3 Relations d’incertitude pour les signaux d’énergie finie . . . . . . . 4 Convolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1 Filtres et convolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Causalité et stabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3 Interprétation graphique de la convolution . . . . . . . . . . . . . . 4.4 Réponse en fréquence . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 Corrigés des problèmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 CHAPITRE 6 • FILTRES ET CAUSALITÉ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 Rappels de cours. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Préparation des cerises Quatre méthodes : -Le picking : À la main, fruit par fruit arrivé à maturité, ( réservé aux arabicas) -Le stripping : ramassés en une seule cueillette à la main, ou mécaniquement (fruits murs, trop murs et non murs, fleurs) -Au peigne : sur le rameau, les cerises mures tombent à terre, les feuilles et cerises vertes résistent et restent sur l’arbre -Mécanique : aux tracteurs munis de brosses rotatives, plus rapide mais moins sélectives Deux méthodes : 1.la méthode humide ou lavée

. . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Représentation de Fourier des signaux d’énergie infinie 1.2.3.1 Impulsion de Dirac . . . . . . . . . . . . . 1.2.3.2 Spectre des signaux périodiques . . . . . . . 1.2.3.3 Cas particulier : peigne de Dirac . . . . . . . 1.3 Notion de filtre linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 Linéarité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.2 Invariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.3 Fonction de transfert . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Représentation de Fourier des signaux d’énergie infinie 1.2.3.1 Impulsion de Dirac . . . . . . . . . . . . . 1.2.3.2 Spectre des signaux périodiques . . . . . . . 1.2.3.3 Cas particulier : peigne de Dirac . . . . . . . 1.3 Notion de filtre linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 Linéarité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.2 Invariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.3 Fonction de transfert . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . 1.2.3 Représentation de Fourier des signaux d’énergie infinie 1.2.3.1 Impulsion de Dirac . . . . . . . . . . . . . 1.2.3.2 Spectre des signaux périodiques . . . . . . . 1.2.3.3 Cas particulier : peigne de Dirac . . . . . . . 1.3 Notion de filtre linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 Linéarité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.2 Invariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.3 Fonction de transfert . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Représentation de Fourier des signaux d’énergie infinie 1.2.3.1 Impulsion de Dirac . . . . . . . . . . . . . 1.2.3.2 Spectre des signaux périodiques . . . . . . . 1.2.3.3 Cas particulier : peigne de Dirac . . . . . . . 1.3 Notion de filtre linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 Linéarité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.2 Invariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.3 Fonction de transfert . . . . . . . .

Continu. Représentations Fréquentielles des Signaux & des Systèmes à Temps Discret. Voir Annexe Echantillonnage - Interpolation - Quantification. Transformée de Fourier Discrète (TFD) et Rapide (TFR). Filtrage linéaire. Analyse & Synthèse des filtres numériques. Voir Annexe Annexe 4. Annexe. 8. Annexe. Représentation d'Etat des Systèmes. Signaux Aléatoires. Bibliographie [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] F. de Coulon P. Duvaut Hermès M. Kunt J. Max Masson

. . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Représentation de Fourier des signaux d’énergie infinie 1.2.3.1 Impulsion de Dirac . . . . . . . . . . . . . 1.2.3.2 Spectre des signaux périodiques . . . . . . . 1.2.3.3 Cas particulier : peigne de Dirac . . . . . . . 1.3 Notion de filtre linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 Linéarité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.2 Invariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.3 Fonction de transfert . . . . . . . .