Discussion :

[sone47]

Bonjour,
Je recherche des informations concernant les bruits blancs gaussiens.
En effet sous matlab quand je genere un signal aleatoire

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

x=randn(1,1024)

et que j'affiche sa Densite Spectrale de puissance, je ne peux utiliser ce signal car il n'est pas aasez lisse (beaucoup trop de pic).
J'ai essayer avec pwelch mais le resultat est similaire.
Comment fare alors pour générer un bruit blanc dont sa DSP balaye toutes les frequences sans avoir les pics ?
Merci d'avance

[rostomus]

Bonjour,

Le bruit blanc gaussien n'existe pas en réalité, ce n'est qu'un aspect theorique (signal qui possede un spectre constant sur tout l'axe de frequense), donc en matlab (traitement de signal) on considere que la fonction randn() genere un bruit blanc de moyenne nulle est de puissance egal à 1. il y a une autre fonction aussi est: y=wgn(n_ligne,n_colonne, p_db)

[sone47]

Est il donc impossible de generer un bruit blanc dont le spectre est lisse?

[rostomus]

Je ne peux pas dire que c'est impossible, mais je pense que c'est impossible
ben, j'ai essayé de faire l'invrese càd je crée un spectre constant et faire la transformeé inverse pour trouver le signal:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
X=exp(j*2*pi*rand(1,1024));
x=ifft(X,'symmetric');

[sone47]

il existe la fonction "chirp" qui permet de balayer une plage définie de fréquence avec une amplitude totalement constante

[rostomus]

Bonjour,
j'aurai aimé savoir comment vous avez fait.
j'ai essayé avec chirp mais je n'ai pas pu realiser un tel bruit

[progfou]

Générer un BBG est simple si l'on s'arrête à sa définition "classique".
Quel intérêt de vouloir balayer tout le spectre de fréquence ?

Ceci dit, plus tu mets de points, plus tu auras une population de VA proche du BBG.
Autrement dit :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

y = randn(1,4096);

[sone47]

je me suis servi de chirp avec ce code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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2
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fe=4096;
t=0:1/fe:10;             
fo=500; f1=2000; 
x=chirp(t,fo,10,f1,'logarithmic');
x=x/max(x);
tailey=size(x,2);
pas=[-fe/2:fe/tailley:(fe/2)-fe/tailley];
plot(pas,20*log(abs(fftshift(fft(x)))));

[ZouzouTS]

Essaye la fonction normpdf qui génère une loi normale. La gaussienne est générée ensuite en mettant la moyenne à 0 et la variance ce qu'on veut