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1 - FILTRAGE NUMÉRIQUE

  • 1.1 - Propriétés
  • 1.2 - Filtres caractéristiques
  • 1.3 - Utilisation de la transformée en z
  • 1.4 - Généralisation aux systèmes multientrées-multisorties
  • 1.5 - Quelques notations et définitions

2 - SYNTHÈSE DES FILTRES NON RÉCURSIFS

3 - SYNTHÈSE DES FILTRES RÉCURSIFS

Article de référence | Réf : E3160 v1

Filtrage numérique
Filtres numériques - Synthèse

Auteur(s) : Jacques PRADO

Relu et validé le 14 mars 2018

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Auteur(s)

  • Jacques PRADO : Maître de conférences à l’École nationale supérieure des télécommunications (ENST)

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INTRODUCTION

Un filtre numérique peut, tout comme un filtre analogique, être composé d’éléments interconnectés, les éléments sont ici des registres à décalage, des multiplieurs, des additionneurs... Le caractère discret des opérations effectuées pour calculer le signal de sortie fait qu’il est également possible de le réaliser sous forme d’un programme ou microprogramme implanté sur un calculateur numérique au sens large du terme (circuit intégré spécialisé, processeur de traitement de signal, calculateur d’usage général...). L’analyse d’un filtre numérique consiste à déterminer la réponse à une excitation donnée. La conception est la procédure qui comprend la synthèse et la réalisation de telle sorte que le filtre obtenu réponde à des contraintes données (réponse en amplitude, en phase...). Pour des raisons de réalisabilité physique et d’utilisation en temps réel, les filtres considérés auront nécessairement une réponse impulsionnelle causale, ce qui signifie qu’un échantillon du signal de sortie est calculable à partir d’échantillons de l’entrée et/ou de la sortie ne dépendant que des instants du présent et/ou du passé, mais jamais du futur. Il est cependant possible de simuler une utilisation non causale moyennant un retard de traitement si l’application le permet. Nous ne nous intéresserons ici qu’aux filtres linéaires invariants.

Bien que la réponse en fréquence d’un filtre soit définie par un module et une phase, les méthodes de synthèse ne répondent en général qu’à l’une des deux contraintes. Soit la phase possède une propriété particulière (par exemple linéaire pour les filtres non récursifs) et l’on ne s’intéresse qu’à la contrainte sur le module, soit le module possède une propriété particulière (par exemple constant pour les filtres passe-tout) et l’on ne s’intéresse qu’à la contrainte sur la phase, soit dans la plupart des cas, on ne s’intéresse qu’au module et la phase résultante sera satisfaisante ou devra être corrigée à l’aide d’un filtre supplémentaire.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-e3160


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1. Filtrage numérique

Nous ne nous intéressons qu’aux filtres linéaires invariants  . Bien que la plupart des propriétés soient données sous la forme générale d’écriture complexe, nous nous limiterons aux signaux réels et aux filtres à coefficients réels, l’écriture sous forme complexe étant souvent une notation utilisée dans des domaines d’applications particuliers comme les communications, le traitement des signaux radar, etc.

On utilisera indifféremment les notations x (nT ) ou xn : x (nT ) signifie que le signal est issu de la numérisation d’un signal continu échantillonné avec la période T, xn est simplement une suite numérique où l’indice n correspond à la normalisation de l’échelle des temps (t /T ).

1.1 Propriétés

La figure 1 est une représentation d’un filtre numérique à une entrée et une sortie.

L’entrée xn est l’excitation, la sortie yn est la réponse. Pour définir un filtre numérique, on doit donner certaines règles de correspondance entre l’entrée et la sortie. soit R la relation correspondante.

  • Linéarité

    Un filtre numérique est dit linéaire s’il satisfait à :

    R [αx1, n + βx2, n] = αR [x1, n] + βR [x2, n]

    quelles que soient les constantes...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - PROAKIS (J.G.), MANOLAKIS (D.G.) -   Digital Signal Processing, (principles, algorithms and applications.  -  Prentice Hall (1996).

  • (2) - RABINER (L.R.), GOLD (B.) -   Theory and Application of Digital Signal Processing.  -  Prentice Hall (1975).

  • (3) - ELLIOT (D.F.) -   Handbook of Digital Signal Processing.  -  Academic Press, Londres (1987).

  • (4) - BURRUS (C.S.) -   Multiband least squares fir filter design.  -  IEEE Trans. Signal Processing, 43 (2), p. 412-421 (1995).

  • (5) - SOEWITO (A.W.), BURRUS (C.S.), GOPINATH (R.A.) -   Least squared error fir filter design with transition bands.  -  IEEE Trans. Signal Processing, 40  (6), p. 1327-1340 (1992).

  • (6) - BARRETO (J.A.), BURRUS (C.S.), SELESNICK (I.W.) -   Iterative reweighted least-squares design of fir filters.  -  IEEE Trans. Signal Processing, 42 (11), p. 2926-2936...

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