Traitement du signal

Traitement du signal : manipulation des signaux en électronique

Le traitement du signal englobe la théorie et la pratique de l’analyse, de la transformation et de la manipulation des signaux—grandeurs mesurables qui varient dans le temps ou l’espace et véhiculent de l’information. En électronique, le traitement du signal est fondamental, permettant l’extraction de données utiles, la réduction du bruit, l’amélioration de la qualité du signal et le soutien à l’automatisation et au contrôle dans des secteurs tels que les télécommunications, l’avionique, le radar, l’ingénierie audio et l’instrumentation biomédicale.

Signaux : analogiques et numériques

Signaux analogiques

Les signaux analogiques sont des représentations électriques continues de phénomènes tels que le son, la lumière, la température ou la pression. Ils peuvent prendre n’importe quelle valeur dans une plage et reflètent fidèlement la source d’origine. Exemples : sorties de microphones, tensions de capteurs, transmissions RF. Le traitement du signal analogique utilise des composants physiques—résistances, condensateurs, amplificateurs—pour filtrer, amplifier ou modifier le signal. Les signaux analogiques offrent une grande résolution mais sont sensibles au bruit et aux interférences.

Signaux numériques

Les signaux numériques sont discrets dans le temps et l’amplitude, représentant les signaux du monde réel sous forme de séquences de nombres. Ils sont obtenus par échantillonnage et quantification des signaux analogiques à l’aide de convertisseurs analogique-numérique (CAN). Le traitement numérique—avec des microprocesseurs, FPGA ou puces DSP—permet des opérations complexes, la correction d’erreurs, le stockage et la transmission, avec une grande flexibilité et une immunité accrue au bruit.

Concepts clés en traitement du signal

Repliement de spectre

Le repliement de spectre survient lorsqu’un signal analogique est échantillonné à une fréquence inférieure à deux fois sa fréquence maximale (fréquence de Nyquist), provoquant la confusion des hautes fréquences avec des basses fréquences dans le domaine numérique. Cela entraîne une distorsion et une perte d’information. Les filtres anti-repliement—filtres analogiques passe-bas—sont utilisés avant les CAN pour éliminer les fréquences qui provoqueraient le repliement.

Exemple :
L’échantillonnage d’un signal audio de 25 kHz à une fréquence de 30 kHz fera replier les fréquences supérieures à 15 kHz, générant des artefacts audibles dans les enregistrements numériques.

Conversion analogique-numérique (CAN)

Les CAN transforment des signaux analogiques continus en signaux numériques par échantillonnage à intervalles réguliers et quantification des amplitudes en niveaux discrets. Les CAN sont caractérisés par la fréquence d’échantillonnage (nombre d’échantillons par seconde) et la résolution (nombre de bits par échantillon).

Exemple :
Les capteurs de vitesse d’air des avions délivrent des tensions analogiques, numérisées par des CAN pour être utilisées dans les systèmes de gestion de vol.

Traitement numérique du signal (DSP)

Le DSP désigne la manipulation mathématique des signaux numériques à l’aide d’algorithmes pour le filtrage, l’analyse spectrale, la compression, la modulation, etc. Le DSP est fondamental dans les télécommunications, le multimédia, le radar et les dispositifs médicaux.

Exemple :
Les casques antibruit utilisent le DSP pour analyser le bruit ambiant, générer une onde inverse et la combiner à la musique pour annuler les sons indésirables.

Filtrage

Les filtres sont des circuits ou des algorithmes qui laissent passer sélectivement certaines composantes fréquentielles d’un signal tout en atténuant les autres. Types principaux :

• Filtre passe-bas : laisse passer les fréquences inférieures à une valeur de coupure et atténue les plus hautes.
• Filtre passe-haut : laisse passer les fréquences supérieures à une coupure.
• Filtre passe-bande : laisse passer les signaux dans une plage de fréquences spécifique.
• Filtre coupe-bande (notch) : atténue une bande de fréquences étroite.

Exemple :
Les radios d’avion utilisent des filtres passe-bande pour isoler les canaux de communication et des filtres coupe-bande pour supprimer les interférences du réseau électrique.

Transformée de Fourier

La transformée de Fourier décompose un signal en ses composantes fréquentielles, révélant son contenu spectral. La transformée de Fourier discrète (DFT) et sa version optimisée, la transformée de Fourier rapide (FFT), sont des outils essentiels pour l’analyse spectrale, le filtrage et l’identification des systèmes.

Exemple :
L’analyse vibratoire des moteurs d’avion utilise la FFT pour identifier les fréquences caractéristiques de l’usure ou des défauts.

Applications du traitement du signal

Communications

Le traitement du signal est indispensable pour la modulation/démodulation, la correction d’erreurs, l’égalisation de canal et l’analyse spectrale. Les radios modernes, liaisons satellites et systèmes de communication sécurisés reposent sur le DSP pour la clarté, l’efficacité spectrale et la robustesse.

Avionique et aérospatial

Le traitement du signal assure une acquisition précise des données capteurs, une navigation fiable, une communication claire et un radar efficace. L’OACI et d’autres organismes fixent des exigences strictes pour le filtrage, la numérisation et l’intégrité des données.

Audio et multimédia

L’enregistrement, l’amélioration, la compression (MP3, AAC) et la réduction de bruit audio s’appuient sur des algorithmes avancés de traitement du signal. Le traitement d’image et vidéo utilise filtrage, amélioration et compression pour un stockage et une transmission efficaces.

Génie biomédical

L’extraction de paramètres physiologiques à partir de données capteurs bruitées (ECG, EEG), la reconstruction d’images (IRM, scanner) et la surveillance patient en temps réel dépendent toutes du traitement du signal.

Contrôle industriel et automatisation

Le traitement du signal permet d’interpréter les données capteurs, de filtrer le bruit, de réaliser la maintenance prédictive et de piloter les boucles de régulation en robotique et systèmes de production.

Sujets avancés

Convolution

La convolution exprime mathématiquement comment un signal (entrée) est modifié par un autre (réponse impulsionnelle du système). Elle est fondamentale pour le filtrage, l’analyse de systèmes et le traitement d’images.

Corrélation

Les fonctions de corrélation mesurent la similarité entre deux signaux en faisant glisser l’un par rapport à l’autre dans le temps. Elles servent à la synchronisation, la détection et l’analyse de défauts.

Échantillonnage et décimation

L’échantillonnage convertit les signaux continus en signaux discrets. La décimation réduit la fréquence d’échantillonnage, généralement après filtrage, afin de diminuer les débits pour le stockage ou la transmission.

Traitement du signal dans les systèmes critiques

Les applications aéronautiques, médicales et industrielles nécessitent des systèmes de traitement du signal conformes à des normes rigoureuses de fiabilité, précision et interopérabilité. Les normes internationales (telles que celles de l’OACI) spécifient des critères de performance pour le filtrage, la numérisation et la correction d’erreurs afin de garantir l’intégrité opérationnelle.

Résumé

Le traitement du signal transforme des signaux bruts, bruités ou complexes en informations exploitables, soutenant des fonctions essentielles dans la communication, le contrôle, la sécurité et le divertissement. Que ce soit par des circuits analogiques ou des algorithmes DSP sophistiqués, ce domaine est au cœur de la technologie moderne et continue d’évoluer avec les progrès matériels, logiciels et mathématiques.

Pour aller plus loin

• Normes de l’Organisation de l’Aviation Civile Internationale (OACI)
• IEEE Signal Processing Society
• Digital Signal Processing d’Alan V. Oppenheim

Termes associés

• Filtre anti-repliement
• CAN (Convertisseur Analogique-Numérique)
• DSP (Processeur de Signal Numérique)
• Filtre FIR / IIR
• Théorème d’échantillonnage
• Fréquence de Nyquist

Le traitement du signal est l’épine dorsale invisible du monde numérique et électronique d’aujourd’hui—permettant communication, sécurité, divertissement et automatisation dans d’innombrables domaines.