Exercices sur machine#
Comme la séance précédente, ce TP est un rappel des notions de première année.
Ouvrez JupyterLab en tapant dans un terminal :
jupyter lab
puis créez un nouveau notebook dans lequel vous pourrez donner un titre (en définissant la cellule courante en markdown, et y tapant par exemple # TP 1
).
Tapez Shift + Entrée
pour exécuter la cellule courante et en créer une nouvelle.
Représentation d’un signal#
Représentez entre 0 et 10 s la sinusoïde amortie
où
Transformée de Fourier discrète#
On considère le signal créneau suivant de période
Créez et affichez le signal
sur 100 échantillons. Une porte discrète peut être générée avec la fonctionnumpy.where
(voir sa syntaxe).Tracez la transformée de Fourier discrète (TFD)
de entre et (scipy.fft.fft
).Centrez la TFD pour la représenter entre
et (scipy.fft.fftshift
).Modifiez les abscisses pour représenter la TFD en fonction des fréquences (et non des échantillons). On suppose que
ms.
Analyse spectrale#
Le signal consommation.csv contient la consommation horaire en gaz (deuxième colonne, en MW) et en électricité (troisième colonne, en MW) en France métropolitaine (hors Corse) de 2012 à 2021.
Chargez (
numpy.loadtxt
) et affichez la consommation électrique en fonction des indices des échantillons (inutile de graduer en fonction du temps).Affichez la TFD du signal.
Déterminez les valeurs des principales fréquences.
Identifiez quelles phénomènes correspondent aux principales fréquences.
Produit de convolution#
Représentez le produit de convolution
Pour définir