Présentation
Auteur(s)
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Jean‐Pierre GOURE : Professeur
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Gérald BRUN : Maître de conférences - Laboratoire Traitement du Signal et Instrumentation – URA CNRS 842 - Université J. Monnet – Faculté des sciences et techniques de Saint‐Étienne
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Lire l’articleINTRODUCTION
L’optique a connu depuis quelques décennies un développement spectaculaire et demeure actuellement une science en pleine évolution liée à une technologie avancée.
Plusieurs raisons sont à l’origine de ce renouveau :
-
l’avènement des lasers dans les années 60, qui a permis de disposer de sources lumineuses cohérentes, ainsi que la miniaturisation de ces sources grâce aux progrès de l’optique intégrée ;
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la mise au point de nouvelles techniques, telles que l’holographie et le traitement optique de l’information, qui se sont développées avec les sources cohérentes ;
-
l’utilisation de moyens de calculs puissants à l’aide de systèmes informatiques aux performances accrues et d’encombrement réduit, qui a permis de modéliser de nombreux composants optiques : calculs de tracé de rayons pour l’optimisation d’objectifs destinés à l’imagerie, modélisation de la propagation de la lumière dans des guides d’onde confinée (fibres optiques ou guides planaires...) ;
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le développement de l’optoélectronique et des télécommunications par fibres optiques ;
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l’utilisation de plus en plus importante de l’optique dans les applications métrologiques : capteurs à fibres optiques ou en optique intégrée, triangulation laser, lidars...
L’optique tend, par son formalisme, ses applications et la miniaturisation des composants, à se rapprocher de plus en plus de l’électronique ; la mesure optique est ainsi devenue une pratique courante en laboratoire de recherche comme sur les chaînes de production industrielle. En conséquence, la reconnaissance des bruits et de leurs sources en vue de leur élimination, ainsi que l’extraction du signal noyé dans le bruit, constituent aujourd’hui des préoccupations métrologiques essentielles.
Pour la bonne compréhension de la suite de l’exposé, nous invitons le lecteur à se familiariser avec un certain nombre de concepts concernant le traitement du signal et le phénomène lumineux. Nous recommandons notamment la lecture préalable des articles « Processus aléatoires » [R 210] et « Fonctions aléatoires » [R 220], dans le présent traité Mesures et Contrôle, et des articles « Paramètres caractéristiques d’un signal » Paramètres caractéristiques d’un signal et « Traitement des signaux » Traitement des signaux également dans le présent traité Mesures et Contrôle.
Le lecteur intéressé pourra également trouver d’autres informations spécifiques relatives à :
-
l’optique cohérente dans les articles « Traitement optique de l’information» [A 1 085] et « Optique géométrique » [A 190] de la rubrique Physique du Traité Sciences fondamentales, dans les Techniques de l’Ingénieur ;
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la radiométrie dans l’article « Photométrie » [R 6 410] du présent traité Mesures et Contrôle.
Nous attirons enfin l’attention du lecteur sur le fait que la suite de l’exposé décrit des phénomènes optiques dont la gamme de longueurs d’ondes comprend non seulement le domaine visible (c’est‐à‐dire perceptible par l’œil) mais aussi l’ultraviolet et l’infrarouge que les détecteurs actuels sont capables de percevoir.
VERSIONS
- Version archivée 1 de oct. 1983 par Jean-Pierre GOURE, Jean-Noël MASSOT
- Version archivée 2 de janv. 1985 par Jean-Pierre GOURE, Jean-Noël MASSOT
DOI (Digital Object Identifier)
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1. Rappels concernant les signaux aléatoires
Dans ce paragraphe sont condensés les principaux résultats concernant les signaux aléatoires et leurs descriptions mathématiques nécessaires à l’analyse des bruits dans les mesures optiques [18].
1.1 Définitions
-
Moyenne temporelle. Autocorrélation et intercorrélation
Considérons deux signaux monochromatiques de fréquence ν et de pulsation ω = 2 π ν. La moyenne temporelle de est définie par :
et le moment temporel du second ordre par :
avec :
- S * :
- complexe conjugué.
La fonction de covariance, encore appelée en optique fonction d’intercorrélation, est alors :
Lorsque S et R sont identiques, CSS représente la fonction d’autocorrélation. De plus, si S et R sont des champs scalaires, leurs valeurs moyennes sont nulles et CSR se réduit au moment du second ordre.
-
Moyenne statistique
Si le signal S est un signal aléatoire, on est conduit à introduire d’autres définitions pour les moments de S. Supposons par conséquent que S soit un élément d’un processus stochastique, c’est‐à‐dire d’une famille de fonctions définies sur un espace probabilisé. Par essais successifs, on peut obtenir une suite de N échantillons...
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