Optimisation Filtre passe-bas successifs
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Optimisation Filtre passe-bas successifs



  1. #1
    invitebe9de7d0

    Optimisation Filtre passe-bas successifs


    ------

    Bonsoir à toutes et à tous,

    Dans le cadre d'un projet j'ai eu à réduire le bruit d'une liste de mesures de positions effectuées par un radar. J'ai donc implémenté en python un filtre passe bas du premier ordre que j'ai itéré cinq fois. Cependant, j'ai eu vent de problèmes liés à cette méthode ( les erreurs successives liées aux approximations en autre ... ). Un de mes encadrant m'a informé qu'il avait entendu parler d'une méthode d'optimisation qui permettrait d'obtenir un résultat satisfaisant avec moins d'itérations du filtre en faisant varier les paramètres de celui-ci cependant je n'ai pas pu trouver ( ou pas su / pas compris ce que je lisais ) d'information à ce sujet.

    Je m'en remets donc à vous pour savoir si vous aviez des pistes à creuser à ce sujet.

    Merci d'avance

    Très bonne soirée à vous.

    -----

  2. #2
    Pio2001

    Re : Optimisation Filtre passe-bas successifs

    Bonjour,
    Tu parles de Python, j'en déduis qu'il s'agit d'un filtre numérique.

    Est-ce que tu filtres un signal à une ou deux dimensions ?

    Pour les signaux à une dimension (par exemple le son, avec filtrage sur les fréquences), les filtres numériques sont de deux types : IIR ou FIR. Le logiciel gratuit Rephase peut te générer des jeux de coefficients pour filtre FIR.
    Dans un espace vectoriel discret, les boules fermées sont ouvertes.

  3. #3
    invitebe9de7d0

    Re : Optimisation Filtre passe-bas successifs

    Bonjour,

    Il s'agit effectivement d'un filtre numérique de type FIR, les données correspondent à des triplet (X,Y,Z) j'applique donc à chaque fois le filtre aux trois composantes de mon triplet.

    Merci pour le lien je vais y jeter un coup d'œil.

  4. #4
    Pio2001

    Re : Optimisation Filtre passe-bas successifs

    Ok, donc Rephase est un logiciel audio.

    Il part du principe que l'on travaille sur des fréquences allant de 20 à 20000 Hz, sur un signal à une dimension. Il propose dans les diverses sections de définir des filtres passe-bas ou autres en choisissant leur profil.

    Ensuite, on peut exporter la réponse impulsionnelle du filtre, qui peut alimenter le module FIR. Là, il te demandera quelle est la fréquence d'échantillonnage à choisir. C'est là qu'il faudra transposer la relation entre les fréquences choisies et la fréquence d'échantillonnage pour avoir la correspondance avec tes données. Par exemple si tu demandes un passe-bas à 11025 Hz et que tu exportes à 44100 Hz, il te donnera un passe-bas qui élimine les fréquences supérieures à quatre échantillons de longueur d'onde, ou quatre pixels pour une image.
    Il produira ensuite un fichier wav. Il faudra le décortiquer pour en extraire les nombres.

    L'avantage, c'est que tu peux demander des filtres de n'importe quel genre de profil. Si tu as besoin de filtrer assez brusquement (je vois que tu empiles 5 filtres) ne vas pas jusqu'au filtre brickwall pur, laisse une pente progressive sur une largeur d'une centaine de Hertz, sinon, ton image va présenter des echos terribles à la fréquence de coupure (ringing, ou effet Gibbs).

    PS : si c'est pour filtrer dans le domaine spatial, et non temporel, laisse la phase plate. Ne filtre que l'amplitude (option "linear phase").
    Dernière modification par Pio2001 ; 18/01/2019 à 17h53.
    Dans un espace vectoriel discret, les boules fermées sont ouvertes.

  5. A voir en vidéo sur Futura

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