Fréquence d'échantillonnage
L'échantillonnage consiste généralement à relever à intervalle régulier la valeur d'une grandeur physique. La fréquence d'échantillonnage est le nombre d'échantillons par unité de temps.
Si l'unité de temps est la seconde, la fréquence d'échantillonnage s'exprime en hertz et représente le nombre d'échantillons utilisés par seconde.
On se représente en général la variation d'une grandeur comme continue, c'est-à-dire que d'une part la grandeur possède une valeur à n'importe quel instant pris arbitrairement, et d'autre part il existe à tout instant un intervalle dans lequel la variation est d'autant plus faible que les instants sont proches. Il est souvent avantageux de représenter la grandeur comme une suite de valeurs discrètes, en abandonnant la description de ce qui se passe entre ces valeurs appelées échantillons.
Le choix de la fréquence d'échantillonnage dépend de la rapidité des variations que l'on se propose de décrire.
Choix de la fréquence d'échantillonnage
Le choix de la fréquence d'échantillonnage dépend de l'idée préalable qu'on peut se faire de la plus grande fréquence présente dans le signal<ref>Modèle:Ouvrage.</ref>. Modèle:Exemple
Le théorème d'échantillonnage de Nyquist-Shannon indique qu'un échantillonnage à la fréquence Fe ne peut transmettre sans perte d'information que les fréquences inférieures à <math>\frac{F_e}{2}</math> (fréquence de Nyquist).
Les fréquences supérieures à <math>\frac{F_e}{2}</math> seront rendues comme des produits d'intermodulation entre la fréquence d’échantillonnage et ces fréquences. C'est ce qu'on appelle repliement de spectre ou Modèle:Lang (métaphore américaine, du latin alias, faux nom d'une personne : la fréquence qu'on n'a pu coder réapparaît sous l'apparence d'une autre).
Stabilité de la fréquence d'échantillonnage
Modèle:Article détaillé La représentation exacte du signal par ses échantillons exige la stabilité de la période entre deux échantillons. L'écart par rapport à l'instant théorique du prélèvement de l’échantillon s'appelle la gigue ({{#invoke:Langue|indicationDeLangue}} jitter).
Conversion de fréquence d'échantillonnage
Modèle:Section à sourcer On peut avoir besoin de représenter un signal avec une fréquence d'échantillonnage différente de celle d'origine. La méthode la plus simple à concevoir est de reconstituer le signal analogique avant de le renumériser à la nouvelle fréquence d'échantillonnage. Il est préférable d'éviter le passage analogique, susceptible d'apporter du bruit de fond, et trop dépendant de la performance des convertisseurs, qui sont d'ailleurs coûteux<ref>Modèle:Article.</ref>.
La conversion de fréquence d'échantillonnage dans le domaine numérique se base sur le même principe. On applique à la suite des échantillons une convolution par une fenêtre suffisamment longue de la fonction sinus cardinal établie avec la fréquence d'échantillonnage d'origine. On calcule ainsi les coefficients à appliquer aux valeurs de chaque échantillon de la fenêtre en fonction du temps, et, connaissant l'instant de l'échantillon à la nouvelle fréquence par rapport à la fenêtre, on calcule sa valeurModèle:Refsou.
Comme il faut tenir compte de plusieurs échantillons existants avant et après le nouvel échantillon, la conversion de fréquence d'échantillonnage entraîne un retard du signal, d'autant plus grand que la conversion est préciseModèle:Refsou.
Si la nouvelle fréquence d'échantillonnage est inférieure à celle d'origine, il faut filtrer le signal de façon à éliminer les fréquences au-delà de la moitié de la nouvelle fréquence d'échantillonnage. Ce filtrage peut se faire en modifiant la fonction sinus cardinal de façon à rejeter les fréquences indésirablesModèle:Refsou.
Le processus théorique, qui garantit une conversion parfaite, exige un retard considérable et une grande puissance de calcul. Il est souvent nécessaire de convertir rapidement la fréquence d'échantillonnage pour des sources dans lesquelles les fréquences nominales sont identiques, mais les fréquences réelles divergent un peu ou dérivent, ou dans lesquelles elles sont peu différentes, car le signal est de même nature. Pour aller vite, on se contente quelquefois d'une extrapolation cubique qui n'implique que les deux échantillons précédant le nouvel échantillon à calculer et les deux suivants<ref>Modèle:Article.</ref>.
Quand le signal échantillonné a plus d'une dimension, le calcul d'intermédiaires pertinents entre deux échantillons demande encore plus de calculs, et on est parfois contraint de se limiter à dupliquer ou à supprimer un échantillon pour obtenir un flux à la bonne cadence. C'est ainsi qu'on procède pour convertir le signal vidéo CCIR à 25 images par seconde en signal NTSC à 30 images par seconde. On peut procéder de la même façon quand il ne s'agit que de synchroniser des sources à la même fréquence nominale d'échantillonnage<ref>Modèle:Harvsp.</ref>.
Voir aussi
Articles connexes
- Échantillonnage (signal)
- Quantification (signal)
- Acquisition comprimée, Échantillonnage non uniforme
Références
<references/>
