Série harmonique

de fréquences (haute fréquence, basse fréquence et intermédiaire). Filtres du 1er ordre A) Décomposition en série de Fourier Soit F de période T (pulsation [pic]). Alors, d’après le théorème de Fourier : [pic] On a : [pic] Notation compacte : [pic] ([pic]) Terme 0 : valeur moyenne Terme n : harmonique de rang n de la décomposition de Fourier. Exemple : le son d’un instrument de musique [pic]

Matières étudiées : Chapitre 1 : Les oscillations 1. Les oscillations 2. Le mouvement harmonique simple 3. La deuxième loi de newton appliquée à un MHS 4. L’énergie dans un MHS 5. L’oscillateur harmonique simple angulaire 6. Les pendule 7. Inutile 8. Inutile 9. Les oscillation forcé et la résonance Chapitre 2 : Les ondes 1. Les ondes et les particules 2. Les types d’ondes 3. Les ondes transversales et les ondes

Mais ce travail est extrêmement payant en terme de compréhension et de réussite scolaire. Voilà pourquoi cet ouvrage propose, pour chaque thème abordé une progression identique : une synthèse de cours qui présente les notions « incontournables », une série d’exercices permettant de gagner en confiance et de cerner facilement les points à éclaircir et, pour finir, un ou plusieurs problèmes plus ardus. Les différents thèmes sont abordés dans une certaine idée de progression et il est vivement conseillé

position AC. On rappelle la présence d'un condensateur en série, d'un pont redresseur et d'un facteur de forme K = π/(2 2 ) dans le montage en position AC. DC AC Quelle est la Quelle est la puissance des 3 valeur efficace des 3 signaux ? signaux ? e1(t)=5+2,5 sin(2πνt+φ) e 2 (t) +6 -2 -2 T 4 t T e 3 ( t) T t -1 0 2 - Taux de distorsion de signaux périodiques Calculer le taux d’harmoniques défini par Td = Puissance des harmoniques puissance du fondamental pour • Un signal sinusoïdal redressé

ordre A) Décomposition en série de Fourier Soit F de période T (pulsation   2 ). Alors, d’après le théorème de Fourier : T   n 0 n 0 (an ) nN , (bn ) nN * , t  R , F (t )   an cos(.n.t )   bn sin(.n.t ) On a : a0  F (t ) t t an  bn  2 F (t ' ) cos(.n.t ' )dt' T 0 2 F (t ' ) sin(.n.t ' )dt' T 0  t Notation compacte : F (t )   C n cos(.n.t   n ) ( a0  C0 cos 0 ) n 0 Terme 0 : valeur moyenne Terme n : harmonique de rang n de la décomposition

Mais ce travail est extrêmement payant en terme de compréhension et de réussite scolaire. Voilà pourquoi cet ouvrage propose, pour chaque thème abordé une progression identique : une synthèse de cours qui présente les notions « incontournables », une série d’exercices permettant de gagner en confiance et de cerner facilement les points à éclaircir et, pour finir, un ou plusieurs problèmes plus ardus. Les différents thèmes sont abordés dans une certaine idée de progression et il est vivement conseillé

physiques, est finalement assez « vaste » et couvre des domaines en apparence assez différents, tels l’étude des circuits triphasés, l’étude du magnétisme et des « circuits magnétiques », celle des machines électriques tournantes, ou encore l’étude harmonique des courants et tensions électriques. De plus, c’est une matière fortement liée à l’histoire des techniques qui possède aujourd’hui ses particularités, son langage propre, ses outils incontournables. Elle nécessite des bases solides en étude des

 et  fp-­‐Δf    (à  droite).  Chaque  paquet   est   en   fait   la   représentation   en   fréquence   du   signal   créneau   d’entrée,   avec   sa   fondamentale  et  ses  harmoniques  impaires.   En   changeant   la   fréquence   du   signal   d’information   Fm,   on   s’aperçoit   que   l’occupation   spectrale   est   proportionnelle   à   Fm  :   plus   cette

_______________________________________ 3 1.1. Notion du signal______________________________________________ 3 1.2. Rappels sur les séries et les transformées de Fourier_______________ 1.2.1 Introduction_________________________________________________ 1.2.2 Série de Fourier _____________________________________________ 1.2.3 Transformée de Fourier _______________________________________ 1.2.4 Propriétés de la transformée de Fourier ___________________________ 4 4 4 6 7 1.3. Notion de largeur de bande et l’énergie

  la   déconvolution,   la   prédiction,   l'identification,  la  classification,  etc.     Pour  le  traitement  d’un  signal  on  peut  utiliser  :   -­‐ La   décomposition   en   série  de  Fourier  :  elle  permet   de   décomposer   un   signal   en   somme  de  sinusoïdes.  On  utilise  principalement  les  séries  de  Fourier  dans  le  cas   des   signaux