déphasage 2 sinus résolution inférieure à fs/(2n)

[herrmattoon]

Bonjour,

J'ai deux signaux sinusoïdaux qui sont échantillonnés à la même fréquence. L'un d'eux est déphasé par rapport à l'autre. Il y a peu de bruit et leur FFT me donne un joli pic "sans aucune information utile autour". Je veux dire par là pas ou très très peu de bruit, pas ou très très peu d'harmoniques. J'obtiens de très bons résultats en complétant par des zéros mes deux tableaux de valeurs, ce qui a pour effet d'augmenter la résolution en fréquence de ma FFT, mais c'est pas élégant du tout et ça prend une peu plus de temps à l'exécution...

Y-a-t'il un moyen d'avoir une meilleure résolution en fréquence que celle déterminée par le nombre d'échantillons sur lequel est calculée la FFT?

J'ai trouvé un post très intéressant ici : [URL="https://www.dsprelated.com/showarticle/26.php"]

Cependant, il me semble que cela ne soit utile que si le signal possède plusieurs bandes de fréquences.

Merci d'avance pour vos réactions!

Herrmattoon
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[gg0]

Bonjour.

Si tes deux signaux sont de même fréquence, tu n'auras toujours qu'un seul pic (leur somme est sinusoïdale). C'est d'ailleurs le principe de l'intercorrélation. Même chose si les fréquences sont très proches et que ton échantillon n'est pas très long.

Quel est le but de la manœuvre ?

Cordialement.

[herrmattoon]

Salut,
Merci pour cette réaction rapide!

Le but de la manoeuvre est d'estimer au plus près le déphasage des deux signaux.

Étant donné que la fréquence de mes signaux a peu de chances de se trouver exactement sur un multiple de fs/(2n) , le déphasage que je calcule ne sera pas suffisamment précis pour moi (calcul de la tangente delta ou loss factor sur des alternateurs) ce que je veux, c'est trouver la phase "entre deux samples".

Actuellement, je soustrais les deux phases de chacune des représentations fréquentielles de ces deux signaux. Ça marche très bien à condition de calculer la FFT sur un a grand nombre d'échantillons. Le but serait de réduire leur nombre en utilisant une méthode similaire à celle décrite dans le lien que j'ai partagé plus haut.

[herrmattoon]

Voilà voilà, j'ai trouvé un peu de lecture très intéressante pour résoudre mon problème. Plutôt que d'augmenter le nombre d'échantillons avant de calculer la DFT pour améliorer la résolution fréquentielle, ce qui augmente la taille mémoire requise pour cette opération, la méthode nommée SWFR (sinusoidal waveform fits ...?... ) dans le document suivant fonctionne très bien : http://metrology.pg.gda.pl/full/2005/M&MS_2005_427.pdf

[A voir en vidéo sur Futura]