Spectre de Fourier ?

[invite849a2c25]

Bonjour,
Pour mon TIPE j'ai besoin de tracer des spectres de Fourier à partir d'enregistrements audio pour déterminer la fréquence du son.
Du coup j'ai téléchargé Audacity (pour mac, je précise ^^') et j'ai utilisé la fonction pour tracer le spectre et j'obtiens le spectre ci-joint (en fenêtre rectangulaire, échelle des fréquences linéaire)



Mais est-ce un "vrai" spectre de Fourier ? Je n'en ai pas fait beaucoup cette année mais en cherchant sur internet, j'ai vu qu'en général on avait des pics un peu plus distinct et pas un espèce de paquet :/
de plus je ne comprends pas pourquoi en amplitude, il y a des décibels négatif, puisque normalement l'intensité devrait être positive

Si quelqu'un peut m'aider, merci beaucoup !
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[Antoane]

Hello,
A ton age, on pourrait penser que tu ne regardes plus les Bisounours, où qu'au moins, tu ne vis plus dans leur monde
Tu aurais un beau spectre de raies avec un signal d'entrée parfaitement périodique, une instrumentation parfaite, (un temps de traitement infini - mais ça je suis pas sûr)...
Ici, c'est vrai que le spectre est quand même assez moche. Tu peux essayer de diminuer le bruit sur le signal d'entrée (un schéma ?), et d'en augmenter l'amplitude. Tu peux aussi mesurer le plancher de bruit de l'instrument : quel résultat affiche-t-il lorsqu'il devrait mesurer 0 ? ça se fait tout simplement en reliant l'entrée à la masse. En superposant ce plancher de bruit à ta mesure, tu peux une bonne partie du bruit due uniquement à l'instrument.

Il est clair que l'amplitude est positive, mais son gain en db G=20log(A/A°) sera négatif pour A<A°. Le seuil A° n'a pas forcément de réalité physique pertinente, et le calculer n'est pas toujours aisé, la mesure est souvent plus simple.

PS : Au passage : la théorie de Fourier dit que (tu verras ça en école ) tout signal, y compris non-périodique peut se décomposer en une somme continue de sinus. Ca revient à remplacer le sigma de la formule que tu connais par une intégrale.

[invited9b9018b]

Bonsoir,

Peut être le bruit semble-t-il si important à cause de l'échelle logarithmique.

A+,