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17.6 : Transformée de Fourier à temps discret

La Transformée de Fourier à temps discret (DTFT) est un outil mathématique essentiel pour analyser les signaux à temps discret, en les convertissant du domaine temporel au domaine fréquentiel. Cette transformation permet d'examiner les composantes fréquentielles des signaux discrets, offrant ainsi un aperçu de leurs caractéristiques spectrales. Dans la DTFT, l'intégrale continue utilisée dans la transformée de Fourier à temps continu est remplacée par une sommation pour tenir compte de la nature discrète du signal.

L'une des propriétés notables de la DTFT est sa périodicité. Le spectre de Fourier X(Ω) est périodique avec une période de 2π. Cette périodicité implique que X(Ω) peut être représenté comme une série de Fourier, facilitant diverses techniques d'analyse et de calcul. La nature périodique de la DTFT permet également le calcul de son inverse, la Transformée de Fourier à temps discret inverse (IDTFT), qui reconstruit le signal à temps discret d'origine à partir de son spectre de fréquence.

Equation1

Ici, Ω représente la variable de fréquence, différenciée de la variable de fréquence continue généralement désignée par ω. Le résultat, X(Ω), est le spectre de Fourier du signal discret. L'existence et la convergence de X(Ω) dépendent de la sommabilité du signal discret x[n]. Si x[n] est absolument sommable, alors X(Ω) existe et converge.

Malgré la nature discrète du signal d'origine, X(Ω) est une fonction continue de la variable de fréquence Ω, soulignant le rôle de la DTFT comme pont entre les domaines discret et continu. Cette caractéristique est essentielle dans diverses applications pratiques, notamment dans la conception et l'analyse de filtres numériques utilisés dans le traitement audio et vidéo, les systèmes de communication et le traitement du signal biomédical.

En résumé, la DTFT est un outil fondamental dans le traitement du signal, permettant l'analyse et la manipulation de signaux à temps discret dans le domaine fréquentiel. Ses propriétés et ses applications soulignent son importance dans les aspects théoriques et pratiques de l'ingénierie et de la technologie modernes.

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Discrete Time Fourier TransformDTFTFrequency DomainDiscrete time SignalsFourier SpectrumPeriodicityInverse Discrete Time Fourier TransformIDTFTSignal ProcessingDigital FiltersAudio ProcessingVideo ProcessingCommunication SystemsBiomedical Signal Processing

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