Discussion :

[samtheh]

Bonjour à tous,

Je travail actuellement sur du traitement du signal. Je cherche à réaliser une opération de convolution sur un signal "infini". Pour cette opération de convolution je transforme mon signal d'entrée ( f ) (selon une fenetre de taille fixe) dans le domaine fréquentiel via une FFT. Et je transforme mon impulse ( h ) dans le domaine fréquentiel. Puis une multiplication entre les deux et enfin une FFT inverse sur le résultat avant de resortir le son.

Le principe utilisé est celui du fenetrage. Imaginons une fenetre de taille 2048.
Je me pose des questions sur la mise en place de l'algorithme. Si mon impulse est plus petite que 2048 qu'est ce que je fais ? Si elle est plus grande ?

Je suis ouvert à toute l'aide que vous pourrez me founir, tous les documents.
Merci beaucoup.

[kromartien]

On note souvent h(t) la réponse impulsionnelle et H(f) la réponse fréquentielle.

Est-ce ce que vous voulez dire en parlant de h l'impulse ?

[Matthieu Brucher]

Quelques pistes : http://miles.developpez.com/tutoriels/algo/fft/
Donc si tu regardes bien, si tu as un signal fenêtré de taille 1024, ton impulsion ne devrait pas être plus grande que 1025 échantillons.

[samtheh]

On note souvent h(t) la réponse impulsionnelle et H(f) la réponse fréquentielle.

H(f) = FFT ( h(t) ) ?

Je ne suis pas sur du vocabulaire employé en fait ?

Après reflexion je pense que la meilleure solution est de mettre une fenetre relativement grande de telle facon que les impulses soient toujours plus courtes et compléter par des 0 jusqu'a atteindre la taille de la fenetre.

Merci pour le tuto. Je vais le décortiquer.

[kromartien]

H(f) = FFT ( h(t) ) ?

Je ne suis pas sur du vocabulaire employé en fait ?

Oui c'est tout à fait ça. A une multiplication dans le domaine des fréquences correspond une convolution dans le domaine des temps.

Mais il vaut mieux pratiquer une convolution, la réalisation de la FFT rajoute du temps de calcul car il faut ensuite revenir dans le domaine des temps.

[samtheh]

Seulement,

f O g (t) = IFFT( FFT (f (t)) * FFT(g(t)) )

Et le calcul coté fréquentiel est moins complexe que coté temporel. D'un point de vue algorithmie en tout cas.