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Gabou de l aide!;)

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Sujet de la discussion Gabou de l aide!;)
Bon Gabou on m a dit que tt hyper calé en informatique.
Et il se trouve que je suis en premiere S et avec un pote(Renzi en l occureence) on doit faire un TPE physique math


bon on se dirige vers la compression sonore(par ex le format mp3)

est ce que vite fai tu peux me dire deux mots sur son principe de fonctionnement? Des algos? T as des formules?

je sais je n demande ptetre trop mais bon si tu est calé autant nous apprendre des choses hein :mdr: :clin:

Merci d avance
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Non, les maths, c'est un peu mon dada... Puis justement, j'en ai bouffé pendant deux ans, de ces saloperies ! (j'ai fait prépa).

Puis là, j'ai arrêté, pour recommencer depuis deux ans... 4 ans de maths post bac, ça donne un gabou. Mais bon, je tripe les maths, j'adore ça, je me demande encore des fois si je devrais pas tout abandonner pour faire que des maths (mais voir la tronche des mathématiciens célèbres ne me donne pas envie... Puis les maths, c'est comme la zik, si tu commences pas tôt, tu fais rien de beau).
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Mouais ss doute..... je suis pas trop compétent pour te dire si tu sera grand matheux, mais deja bon t'es quand meme bien parti.... je suis encore en train de méditer :)
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N'hésite pas si qqch te paraît pas clair ;)
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Je sais pas si t'es fort en math ,mais en tous cas sois tu t'es pris la tete pour taper tout ca sois tu metrise grave le clavier d'ordi... :oops:
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Donc gabou me revoila, regarde cette page : http://cas.ensmp.fr/~chaplais/Wavetour_presentation/transformees/Fourier/Fourier_(presentation).html

j'aimerai que tu m'explique cette equation en particculer ( detailel stp je suis en premiere pas bac +4 ;-) )

http://cas.ensmp.fr/~chaplais/Wavetour_presentation/transformees/Fourier/fourier.gif


voila encore merci de ton aide
renzi
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Gabou un autre truc :
est-ce que tu connais des softs qui a partir d'un spectre te font l'analyse de fourier ?
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Bon, pour le soft, le truc utilisé très souvent, c'est matlab. Tu dois avoir ça peut être dans un ordi de ton lycée. Sinon, tu fasi comme tu l'entends pour te le procurer, sachant qu'il existe une version étudiante pas très chere.

Matlab te donne un environnement de calcul matriciel, numérique. En gros, tu manipules que des vecteurs et matrices (matrice = tableau de nombres, en gros, avec N lignes et M colonnes). Je me rends pas trop compte si c'est utilisable par qqn en première. En tout cas, importer un wave et faire son spectre, c'est totalement faisable, c'est qqs lignes de code.

Sinon, chope une démo d'audiophile sur le site d'adobe (audiophile = ex cool edit). Il est suffisament précis dans ses calculs pour faire des choses valables scientifiquement parlant, et tu peux faire des spectrogrammes et spectres sans probleme. (spectrogramme = spectre au cours du temps: tu vois le spectre au cours du temps, c'est localisé en temps, contrairement à la TF de base, qui te donne une représentation globale du signal.)

Pour le reste de l'explication, tu vas devoir attendre un peu, je dois rendre internet qqs instants...
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Bon, "l'équation", maintenant :



Il s'agit en fait de la définition de la transformée de Fourier d'une fonction de L2, ie des fonctions de carré intégrable. On va reprendre dans l'ordre:

Le signe qui ressemble vaguement à un S est une intégrale (S pour somme). Pour faire simple, c'est l'inverse de la dérivation. Ainsi, avec la convention que la formule du dessus peut s'écrire "f chapeau" = S(f(t)*e(-2*i*omega*t), t=-oo..oo), pour une fonction continue, on peut écrire que f(x) = dérivée de S(f(t), t=0..x) par rapport à la variable x (on écrit par rapport à la variable x car il y a plusieurs variables ici, même si formellement, la variable t n'a aucune importante ici... Dériver une fonction de par exemple deux variables x et t par rapport à t, c'est tout simplement considérer la dérivée de la fonction en x, et considérer alors que t est constant: si f(x,t) = t.x^2, alors f dérivé par rapport à x, c'est 2x.t, et f dérivée par rapport à t, c'est x^2).

Bon, on sait en général dériver les fonctions, quand c'est possible (souviens toi, toutes les fonctions ne sont pas dérivables, même si elles sont continues). Les "intégrer", plus difficilement: comme ça, de tête, t'auras du mal à me dire quelle est la fonction g tel que g' soit 1/x. C'est tellement difficile qu'on a du "l'inventer", et c'est la fameuse fonction logarithme ln : ln' = x->1/x.

L'autre vision de l'intégrale est plus géométrique, et c'est d'ailleurs celle qui prévaut en mathématiques modernes, car permettant une extentionà une classe très large de fonctions (ça a mis plus d'un siècle et demi, entre 1750 et début du XXe, avec la théorie de l'intégration de Lebesgue, capitale dans la compréhension mathématique de la transformation de Fourier). Bref, l'intégrale d'une fonction entre deux bornes a et b pour une fonction positive, c'est l'aire de la surface entre le "dessin" de f, l'axe des abscisses, entre les nombres a et b. Ainsi, l'intégfrale de la fonction x->x entre 0 et 1, c'est 1/2. En fait, l'intégrale, c'est donner un nombre à une fonction, bref, la mesurer (mesurer qqch, ça veut bien dire lui assigner un certain nombre, et dire qu'une chose est plus grosse qu'une autre si sa mesure est plus grande qu'une autre: on sait pas dire qu'une fonction est plus grande qu'une autre en général, mais on peut comparer leurs intégrales, car on sait comparer tous les nombres réels. Mesurer, c'est essentiel en physique, et d'ailleurs, la théorie de la mesure a déjà été faite en philosophie au temps des grecs, c'était d'ailleurs un point d'achoppement fondamental entre Socrate et les sophistes, mais on fait plus vraiment des maths, là ;) ).

Bon, coup de bol, quand la fonction est continue (je noterais C0 pour dire continue, maintenant), ben les deux visions, "inverse de la dérivation" et "géometrique" sont identiques.

Maintenant, revenons à la formule. Ici, les bornes sont +oo et -oo. Et la fonction intégrée est f, multipliée par une fonction "bizarre", que tu connais pas a priori. En fait, c'est simple: i, c'est le nombre complexe tel que i^2=-1, et w est la pulsation, et si on note w = 2*pi*f, ben f est la .... fréquence ! e^(i*w*t) = cos(w*t)+i*sin(w*t) par définition, et en fait, t'as qu'à te dire, comme tu connais pas les nombres complexes, je pense, que e^(i*w*t) = cos(w*t) (même si c'est complètement faux, ça te permettra quand même de comprendre la suite, sans te faire chier avec les nombres complexes, dont la compréhension n'est pas vraiment fondamentale ici).

Donc on mesure la fonction f multipliée avec la fonction cos(w*t). Je t'ai dit que l'intégrale, c'était une manière de "mesurer" la fonction à l'intérieur de l'intégrale, donc ici de mesurer f.cos(w*t). Donc "f(w) chapeau", que je note g(w) ici, est d'autaut plus grand que la mesure de f.cos(wt) est grand. Et en fait, ça revient à dire que f et cos(w*t) sont "proches". Pour mieux comprendre ça, il faudrait que tu saches ce qu'est le produit scalaire de deux vecteurs, mais je crois que ça se fait en terminale et pas en première. Mais bon, dis toi que l'intégrale mesure à quel point f et cos(w*t) sont proches (on dit aussi fortement corrélées).

Du coup, tu vois peut être le rapport entre la définition et celle que je t'ai donnée auparavant: pour w fixé, disons w0, ben g(w0) est grand (on va dire non nul ici pour simplifier) si f et cos(w0*t) sont proches, donc que les graphes de f et cos(w0*t) sont plus ou moins superposables. Du coup, quand ça se passe bien, tu peux écrire f comme intégrale de g(w) et cos(w*t), ie une somme sur tous les omega de g.cos(w*t). Donc f contient les fréquences w, là ou g(w) est non nulle; finalement, ça dit la même chose que la somme à l'infini de mon précédent post: tu écris f comme somme de cos(w*t), avec certains coefficients, et la fonction qui donne ces coefficents en fonction de w, c'est le spectre, donnée par la formule tout en haut.

Mathémtatiquement, la formle en haut, et surtout son inversion ( ie écrire f à partir d'une formule proche de celle là avec f chapeau à l'intérieur de l'intégrale) pour L2 est pas évidente du tout. En effet, pour des questions assez complexes, on est obligé d'utiliser une intégrale différente que celle "de base", dite de Riemann, qui est celle que tu verras en terminale. De plus, obtenir la formule d'inversion demande des critères assez subtiles sur la régularité de certains opérations dans des espaces assez théoriques. Moi même, je n'ai vu la définition "propre" au sens mathématique du terme de la TF que cette année, alors tu vois...
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Citation : audiophile = ex cool edit).



exusez pour l'intrusion mais Gabou tu veux dire qu' Adobe Auditon = ex Cool Edit Pro
non ? :clin:
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Ben oui. D'ailleurs, si tu as utilisé cool etdit et que tu utilises audition, tu verras que les interfaces sont exactement pareils. Je d'ailleurs pas s'ils ont rajouté" grand chose par rapport au logo adobe au produit pour l'instant. On peut s'attendre quand même à une meilleure et plus jolie interface graphique pour une prochaine version, j'imagine.
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Exact mais tu as tapé "Audiophile" au lieu de Adobe Audition :clin:
ne ferais tu pas de la pub déguisée subliminale pour les cartes sons MAudio :mdr:
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:!: Alerte Geek sponsorisé

Bon Gaboo on attend ton mail hein, fais pas l'con :mrg:

I'm Back

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Oui, je sais :oops:
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HOHO :mdr: Enfin je dissa passke qd je te vois étaler un post de 100 lignes et qu'on n'a pas un piti mail de 2, y'a comme qui dirait une alerte vexationitude tu voués :mrg:
'Spèsse de keeuuuuuuukine va :bave:

I'm Back

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K merci de ta réponse, je rétudie ca ce soir
merci encore
renzi
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Tain, Gabou, c'est beau comme tu parles :mdr:

Piaz

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Me revoila apres beaucoup d'absence,

gabou, je voulais te demander pour le mp3 c'est bien la FFT qui est utilisée, ou plutot la transformée rapide de fourier ? en quoi differe t-elle de l'originale ? qu-est'ce qu'elle approrte ? quel son principe général ( en un paragraphe ;-) ) ?

J'ai aussi entendu parler de la DCT ? ca ne concerne pas le mp3 n'est-ce pas ? je crois bien que c pour le jpg...

merci encore de ton aide :lol:
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En attendant un réponse plus complète de gabou (qui assure :bravo2: un max!)...
si je comprends bien ta question: la transformée de fourier ne diffère en rien de l'original, ou plutôt elle ne transforme pa ton fichier wav par exemple si tu l'as appliqué dessus...c'est juste une manière fréquentielle de voir le son..

pour le mp3, comme gabou l'as dit ds son 1er post, la transformée de fourier sert à voir de quelles frequences est composé le son et donc deceler quelles frequences sont masquées par notre physiologie...

je suis pas sur ke c t bien la question posé mais bon j'aimerai faire péter mon compteur! ;)
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Citation : la transformée de fourier ne diffère en rien de l'original, ou plutôt elle ne transforme pa ton fichier wav par exemple si tu l'as appliqué dessus...c'est juste une manière fréquentielle de voir le son..



je commence a être au courant, non c pas vraiment la question, en fait ca porte plutot sur le FFT et sur la decomposition en série de fourier que sur la transformée en elle même...
la FFT est la fast fourier transform...en gros une variante de TFD, ou plutot un moyen de faire de la TFD ( Transformation de Fourier Discrete )....

enfin voila, j'ai besoin de gabou ou d'un jedi pour m'aider la....
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Bon, en pratique, on agit toujours sur des signaux discrets finis: on lieu de faire une transformée à temps discret, on fait une tranformée discrète: Sur N échantillons, on calcule une transformée de fourier inversible, de N échantillons ( N fréquences, donc, puisque dans domaine de Fourier): pour ça, on prend la transformée de fourier périodique, c'est à dire qu'on rend le signal de taille N 'infini' en périodisant tous les N le signal original.

Ca, ça prend N² opérations environ: la formule de la transformée de fourier discrete, pour le signal x[n]

X[k] = sum{n=0;N-1; x[n]exp(-2*j*n*k/N)}

Pour une fréquence k, il faut calculer N additions et N multiplications (les exponentielles sont dans une table, en pratique).

La FFT, c'est juste un algorithme pour calculer X[k]: on remarque que pour calculer X[k], il suffit de calculer 2 transformées de fourier discrète de taille N/2. On obtient alors N*logN opérations, globalement. C'est ça, la FFT

la DCT, c'est pour transformée discrète en cosinus: l'interet est double. D'abord, la transformation est réelle (alors que FFT est complexe pour n'importe quel signal réel), et elle est plus "régulière", ce qui est mieux en compression. Par contre, comme c'est réel, on a l'information de phase et d'amplitude mélangé, ce qui n'est pas très pratique en son.

Le MP3 utilise une MDCT, où le M signifie modified. Je peux t'expliquer vite fait pourquoi si tu veux...
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Citation : Le MP3 utilise une MDCT, où le M signifie modified. Je peux t'expliquer vite fait pourquoi si tu veux...



bah allons y soyons fou... :|
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Autre chose qu'apelle tu un signal discret fini ? une signal assez régulier avec un nombre fini de discontinuités et un nombre fini d'extremums ?
j'ai rien compris ?
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:oo: Il est temps d'aller faire un gros dodo... :mdr:
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Pourquoi t'es pas d'accord avec ma vision de la chose ?

Une autre question pour toi gabou ou pour tout autre jedi qui traine quelle sont les grosses différences entre une TFD et le reste....


moi g prévu de faire une explication sur la décomposition en série de fourier ( avec lees coefficient an bn et la constante... ) après dire un truc du genre le mp3 utilise ce principe avec un algo nommé la mdct qui en gros consiste à faire....


ca va passer ? parce que je me sens pas de reeexpliquer la MDCT, et bon de toute facon c'est le principe qui compte, ils vont pas aller vérifier
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Citation : Pourquoi t'es pas d'accord avec ma vision de la chose


Oh si Renzi... j'admire les mecs comme toi qui se penchent sur ces choses là! Moi j'étais plutôt abonné aux extra-terrestres de Littéraire (ah, souvenirs... :aime: ) et je voyais la zik et ses dérivés comme un art et non une science. Pourtant, pour bon nombre d'entre nous, ces deux notions sont devenues inter-dépendantes.
C'était juste une petite boutade en passant. Moi je suis utilisateur, pas chercheur.
BIG UP Renzi. :bravo: Tu nous diras comment tu les as tous pourris! :clin:
Sur ce, je vais me coucher.@+