Traitement du signal numérique

Théorème de
Shannon

fe ≥ 2 · fmax

Pour reconstruire parfaitement un signal continu à partir de ses échantillons discrets, la fréquence d'échantillonnage doit être au moins deux fois supérieure à la fréquence maximale du signal.

EXPLORER

01 — Théorie

Comment ça fonctionne ?

L'échantillonnage transforme un signal continu en une suite de valeurs discrètes. La reconstruction inverse est parfaite si et seulement si le critère de Nyquist-Shannon est respecté.

✦ Shannon respecté

Quand fe ≥ 2·fmax, les spectres des copies ne se chevauchent pas. Un filtre passe-bas idéal peut isoler et restituer exactement le signal d'origine, sans perte d'information.

fe ≥ 2·fmax → reconstruction parfaite

✗ Violation — Aliasing

Quand fe < 2·fmax, le spectre se replie sur lui-même. Les hautes fréquences sont confondues avec de fausses basses fréquences : c'est le phénomène d'aliasing. Irréversible.

fe < 2·fmax → aliasing, distorsion irréversible

⚙ Règle pratique

Le strict minimum théorique (×2) est insuffisant en pratique. Pour les systèmes de contrôle (PID, asservissements), on choisit fe ≥ 10·fsignal, soit Te ≤ τ/10.

Te ≤ τ / 10 → règle d'or asservissement

📐 Reconstruction sinc

La reconstruction parfaite utilise l'interpolation de Whittaker-Shannon : chaque échantillon est pondéré par une fonction sinc. C'est l'analogue discret de la convolution par un filtre passe-bas.

x(t) = Σ x[k] · sinc(fe(t − k/fe))

02 — Shannon respecté

Reconstruction parfaite

Ajuste la fréquence du signal et la fréquence d'échantillonnage. Tant que fe ≥ 2·fsignal, la courbe reconstruite suit parfaitement l'original.

3 Hz
30 Hz
Shannon respecté — reconstruction parfaite
Signal original Signal reconstruit Échantillons prélevés
f signal
3 Hz
fe min requis
6 Hz
Ratio fe/fsignal
10.0×

03 — Violation de Shannon

Aliasing — le signal
fantôme

Dès que fe < 2·fsignal, le signal reconstruit devient une fréquence fantôme complètement différente de l'original. L'information est perdue de façon irréversible.

12 Hz
8 Hz
Violation de Shannon — aliasing détecté
Signal original Signal reconstruit (faussé !) Échantillons (trop rares)
f signal
12 Hz
fe min requis
24 Hz
Fréquence fantôme
4 Hz

CALCUL DE LA FRÉQUENCE FANTÔME

f_alias = |f_signal − fe| = |12 − 8| = 4 Hz
Le signal reconstruit oscille à 4 Hz au lieu de 12 Hz.


04 — Applications

Dans quels systèmes ?

Le théorème de Shannon gouverne tout système qui numérise un signal analogique.

🎵

Audio CD

fe = 44 100 Hz pour couvrir les 20 kHz de l'audition humaine (×2,2).

44.1 kHz
⚙️

PID / Asservissement

Te ≤ τ/10. Moteur drone (τ≈100ms) → Te = 10 ms.

100 Hz
🎬

Vidéo

24 fps capture des mouvements jusqu'à 12 Hz — roues qui semblent reculer.

24 fps
🏥

ECG médical

fe = 500–1000 Hz pour capter les transitoires à 250 Hz du signal cardiaque.

1 kHz
📡

Radar / LiDAR

Fréquence d'impulsion ≥ 2× la vitesse maximale de la cible (Doppler).

GHz
🔬

Oscilloscope

Bande passante = fe/2. Un oscillo 1 GHz échantillonne à ≥ 2 Géch/s.

GSa/s