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Les séries de
Fourier
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| Introduction
:
En tant que
radioamateurs, nous en avons entendu parler sans trop savoir de quoi il
s'agissait. Et pourtant, depuis l'avènement de la microinformatique et
l'arrivée en masse du traitement du signal dans nos transceivers, ces
fameuses séries sont plus que jamais à l'ordre du jour. Nous les
utilisons sans le savoir, dans nos DSP (filtrage) , dans nos PC (carte
son et traitement du signal), sur nos écrans (images JPG), la liste
n'est pas exhaustive. Cette page est avant tout
une tentative de vulgarisation des séries de Fourier, il existe
tant en librairie que sur le net une abondante documentation que je vous
invite à consulter pour entrer plus concrètement dans le sujet.
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| Le concept
de base.
Le baron Fourier (jean Baptiste
Joseph 1768 - 1830) nous a appris que l'on pouvait créer des
formes d'ondes très complexes en ajoutant seulement entres elles des
courbes sinus et cosinus. A titre d'exemple voici un signal complexe
et sa décomposition.
Il s'agit d'un signal de fréquence fondamentale f auquel on ajoute un
signal 2f et 3f de mêmes phase et amplitude.
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| Aspect
temporel, aspect fréquentiel du signal

On peut observer un signal électrique sous
différents angles comme tente de le démontrer cette image. Si vous vous
placez face à l'axe du temps, vous observerez l'amplitude des signaux en
fonction du temps, c'est la vue que vous fournira un oscilloscope. Si vous
vous placez face à l'axe des fréquences, vous observerez l'amplitude du
signal en fonction de la fréquence, c'est la vue fournie par un analyseur
de spectre.
Si vous reprenez la vue précédente d'un signal complexe, vous comprenez
immédiatement que la vue en fonction du temps ne peut vous fournir aucune
indication sur les composantes spectrales du signal. C'est à partir de
maintenant que les séries de Fourier deviennent intéressantes.
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L'indispensable
rappel de trigonométrie
Il n'est pas indispensable d'avoir les
cheveux dressés sur la tête en lisant cette tête de chapitre, nous
sommes dans le cadre d'un loisir, l'émission d'amateur, pas d'un
examen. Essayons de reprendre quelques notions simples:
Les fonctions Sinus et Cosinus :
Prenez la calculatrice Windows (Démarrer
- Programmes - Accesoires - Calculatrice).
Tapez 0 puis
cliquez sur le bouton SIN, l'afficheur indique : 0
Tapez 30 puis cliquez sur le bouton SIN, l'afficheur indique : 0,5
Tapez 90 puis cliquez sur le bouton SIN, l'afficheur indique : 1
Vous voyez c'est simple quand même. La valeur minimum pour cette
fonction est 0 et la valeur max est 1. Il serait intéressant de
voir ce qui se passe quand on dépasse 90°. Testons :
Tapez 135 puis cliquez sur le bouton SIN, l'afficheur indique :
0,707
Tapez 180 puis cliquez sur le bouton SIN, l'afficheur indique : 0
Tapez 235 puis cliquez sur le
bouton SIN, l'afficheur indique : -0,81
Tapez 270 puis cliquez sur le bouton SIN, l'afficheur indique :
- 1
Tapez 330 puis cliquez sur le bouton SIN, l'afficheur indique :
-0,5
Tapez 355 puis cliquez sur le bouton SIN, l'afficheur indique :
-0,087 |
Méthode graphique
pour déterminer le sinus ou cosinus d'un angle.
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Et maintenant traçons la courbe avec les points obtenus, le résultat
est celui-ci :
La
courbe blanche représente les sinus tandis que la courbe bleue
représente les cosinus. La seule différence entre les deux, c'est le
décalage de 90°.
Eh bien quand vous mettez une porteuse sur 7,0 MHz pour régler votre
boîte de couplage, votre émetteur produit une suite de sinusoïdes, il
y en a même 7 millions par seconde !
Donc un signal alternatif pourra s'écrire dans sa forme la plus simple
comme suit :
b = a sin (wt)
ou
b = a sin (2 p
f t)
b est le signal périodique, a est un coefficient qui caractérise
l'amplitude, w
représente la pulsation et vaut 2 p
f, t représente le temps
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| Les
harmoniques
Au passage, signalons
que harmonique est un nom masculin, il faut donc écrire (et dire) un
harmonique. Donc un harmonique est un multiple entier d'une fréquence
f. Par exemple si f vaut 10 Hz, l'harmonique 2 de f vaut 20 Hz,
l'harmonique 3 vaut 30 Hz, h4 (harmonique de rang 4) vaut 40 Hz, h5 vaut
50 Hz et hn vaut n f (n fois la fréquence f).
On
peut écrire cela sous une forme quand même plus condensée comme
indiqué sur la figure ci-contre. Pas de panique, cette formule indique
simplement que le signal f est la somme du signal fondamental et des
harmoniques jusqu'au rang N. On peut développer en écrivant que c'est
équivalent à :
f(t) =
sin (1wt)
+ sin (2wt)
+ sin (3wt)
+ sin (Nwt)
Si vous aimez Excel,
vous pouvez vous amuser à entrer ces formule (n'oublier pas de faire
varier t) 4 fois par exemple , et ensuite d'ajouter les résultats. Vous
constaterez que le signal résultant est bien la somme de 4 sinusoïdes.
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Comment
tenir compte des amplitudes des harmoniques ?
Dans
l'exemple précédent il était admis implicitement que les harmoniques
avaient la même amplitude que le signal fondamental ce qui est aller un
peu vite en besogne. Nous constaterons fréquemment (et
heureusement) que l'amplitude des harmoniques décroît comme le rang
augmente. Ceci dit, il faut introduire un facteur dans la formule qui
permette de prendre cela en compte. Le coefficient "a" vient
d'être introduit suivi de l'indice n car à chaque harmonique de rang
"n" correspondra une amplitude "a". Si vous devions
réécrire la formule comme au-dessus, cela donnerait : f(t)
=
a1 sin (1wt)
+ a2 sin (2wt)
+ a3 sin (3wt)
+an sin (Nwt)
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Fonctions sinus et cosinus
Cette
image nous montre quelque chose de nouveau. Le signal ne démarre pas à
"0" à l'instant "0". La somme de fonctions sinus ne
permet pas cela car quand t=0, sin(0) vaut 0, on voit donc qu'il faut
trouver autre chose. Ce sera chose faite en pouvant additionner des
fonctions cosinus aux fonctions sinus. Bien naturellement, ceci va avoir
un effet sur la formule et comme il peut exister aussi une composante
continue, nous allons aussi rajouter un autre coefficient. Voici le
résultat:
Le
coefficient ao représente la composante continue quand
elle existe. Pour le reste, rien de bien nouveau si ce n'est que l'on
intègre la possibilité de travailler avec des fonctions cosinus. La
formule est maintenant complète et universelle.
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| Les
coefficients
Nous retiendrons que les a0,
an
et bn
sont appelés les coefficients des séries de Fourier.
an et bn représentent les
composantes d'amplitude de rang n du spectre. Pour un rang "n"
on calculera la valeur par la relation :
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Décomposition d'un signal composite
Nous venons de passer en
revue les principes généraux, ce qui nous intéresserait maintenant, ce
serait partant d'un signal complexe riche en harmoniques, de décomposer
celui-ci et de déterminer l'amplitude et la phase de chacun de ses
harmoniques, en un mot de réaliser un analyseur de spectre.
Pour ce faire, nous allons voir quelques propriétés extrêmement
intéressantes des fonctions trigonométriques.
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Une idée de
l'intégration
D'une
manière schématique, intégrer une fonction cela revient à calculer une
aire dans des limites données. Si nous observons cette sinusoïde et que
l'on calcule son aire sur une période, on va s'apercevoir que celle-ci
est nulle, la partie supérieure étant rigoureusement égale à la partie
inférieure, cette dernière étant de signe opposé, la somme vaut 0.
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Quelques
propriétés intéressantes
Voici
un signal périodique composé de deux signaux d'amplitudes égales et
contenant la fondamentale "f" et l'harmonique 2 (2f). Nous
allons maintenant multiplier ce signal par un autre signal sinusoïdal.
Pour les besoins de la démonstration graphique, on se contentera de
multiplier par un signal de fréquence f, 1,5 f et 2 f. Voyons le
résultat ci dessous.
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1
Sur la courbe
ci-dessus, nous avons multiplié le signal original par un signal
sinusoïdal de fréquence f. On note que si l'on intègre cette
fonction (on calcule la surface, l'aire), cette dernière est
différente de 0.
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2
Même principe, mais cette fois nous avons multiplié le signal f
par un signal 1,5 f, donc un signal qui n'est pas en relation
harmonique avec le signal d'origine ou ses harmoniques. On
constate que l'aire vaut 0, les surfaces au dessus de l'axe sont
identiques à celles en dessous. |
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3
Idem mais en multipliant f par un signal sinusoïdal 2f (soit
l'harmonique 2), l'aire est différente de 0. |
Nous en déduisons
quelques propriétés intéressantes :
- L'aire sur une période d'une
fonction sinus ou cosinus vaut 0 -
- L'aire sur une période d'une fonction (ou onde si vous
préférez) qui est le produit de deux fonctions sinus ou
cosinus qui ne sont pas en relation harmonique vaut 0 - voir
figure 2
- L'aire sur une période d'une fonction qui est le produit de deux sinus
ou cosinus de même fréquence ou en relation harmonique n'est pas égal
à 0 - figures 1 et 3
Donc d'une manière très schématique, pour déterminer les composantes
spectrales d'un signal, il suffira de multiplier le signal d'origine par
un autre signal, d'intégrer le résultat (calculer l'aire). Si cette
dernière est nulle, le signal multiplicateur n'est pas un signal
harmonique, on peut donc l'ignorer, si l'aire n'est pas nulle alors on
passera au calcul des coefficients. On prendra ensuite l'harmonique
suivant comme signal multiplicateur et on effectuera une nouvelle série
de calculs.
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Calcul
des coefficients
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La
transformée de Fourier discrète et la transformée rapide.
Vous la connaissez aussi
sous son appellation anglaise de DFT, elle va consister à déterminer les
composantes spectrales d'un signal en appliquant la méthode esquissée
ci-dessus. Ceci va nécessiter beaucoup (mais vraiment ) beaucoup de
calcul. La transformée inverse permettra partant des composantes
spectrales de recomposer le signal original.
Deux chercheurs d'IBM dans les années 60 ont inventé la Transformée de
Fourier Rapide ou FFT en anglais (Fast Fourier Transform), cette méthode
a considérablement réduit les temps de calcul, c'est elle que nous
retrouvons dans notre petit monde.
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En guise de
conclusion :
Nous venons de faire un
rapide tour des transformées de Fourier, juste de quoi comprendre le
processus. Saluons la mémoire de ce scientifique qui était loin de
posséder nos outils modernes et admirons son travail et son génie et
rappelons-nous qu'à chaque fois que nous enclenchons le DSP d'un
transceiver, nous le lui devons un peu.
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