--- title: Les signaux subject: Cours export: - format: pdf template: courstex kernelspec: name: python3 display_name: Python 3 --- # Définition :::{prf:definition} Signal :nonumber: true Phénomène ou grandeur physique variables dans le temps, donnant une information sur l’état du système qui les produit et que peut détecter un capteur. [Dictionnaire de l’Académie française, 9e édition](https://dictionnaire-academie.fr/article/A9S1603) ::: En d'autres termes, un signal est une grandeur physique (tension, courant, pression, etc.) variable qui transporte une information. Les flux de la chaîne d'information sont des signaux. On retrouve généralement en sortie du bloc _Acquérir_ un signal électrique. # Les différents types de signaux ## Les signaux logiques Un signal logique ne peut prendre que deux valeurs : un niveau **haut** ("High") et un niveau **bas** ("Low"). ````{figure} :label: fig:sig-logique ```{code-cell} python :tags: [remove-input] import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import ticker import numpy as np rng = np.random.default_rng(25) n = 16 t = np.arange(n+1) s = rng.choice([0, 1], n) fig, ax = plt.subplots() ax.stairs(s, t, lw=3, baseline=None) ax.set( xlim=(0, n), ylim=(-.5, 1.5), xlabel="Temps (s)", ylabel="Signal logique", ) ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1)) ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1)) ``` Exemple de signal logique ```` Le signal logique en @fig:sig-logique est par exemple à l'état haut entre 2 s et 3 s, et à l'état bas entre 3 s et 6 s. Lorsque le signal passe de l'état bas à l'état haut (comme à 2 s), on parle de **front montant**. Dans le cas contraire (comme à 3 s), on parle de **front descendant**. ## Les signaux analogiques Un signal analogique est un signal qui peut prendre un ensemble continu de valeurs. Un exemple de signal analogique est donné en @fig:sig-analogique. ````{figure} :label: fig:sig-analogique ```{code-cell} python :tags: [remove-input] import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import ticker import numpy as np from scipy.interpolate import CubicSpline from scipy.stats import qmc rng = np.random.default_rng(25) n = 20 t_max = 16 t_base = np.linspace(0, t_max, n) lhs = (qmc.LatinHypercube(d=n-2, rng=rng).random(1)[0] - .5) * t_max/n t = t_base + np.concatenate(([0], lhs, [0])) t = t_base s = 5 * rng.random(n) t_interp = np.linspace(0, t_max, 1024) s_interp = np.clip(CubicSpline(t, s)(t_interp), 0, 5) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(t_interp, s_interp, lw=3) ax.set( xlim=(0, t_max), ylim=(-.5, 5.5), xlabel="Temps (s)", ylabel="Signal analogique", ) ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1)) ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1)) ``` Exemple de signal analogique ```` ## Les signaux numériques Un signal numérique est un signal qui peut prendre un ensemble discret de valeur, c'est-à-dire un ensemble précis de valeurs distinctes (généralement des nombres entiers). Un exemple de signal analogique est donné en @fig:sig-numerique. ````{figure} :label: fig:sig-numerique ```{code-cell} python :tags: [remove-input] import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import ticker import numpy as np rng = np.random.default_rng(25) n = 16 t = np.arange(n+1) s = rng.integers(0, 16, n) fig, ax = plt.subplots() ax.stairs(s, t, lw=3, baseline=None) ax.set( xlim=(0, n), ylim=(-.5, 16.5), xlabel="Temps (s)", ylabel="Signal numérique", ) ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1)) ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1)) ``` Exemple de signal numérique ````