Numériser et transmettre l'information

Chaines de transmission de l'information

Information à transmettre->encodeur->information codée->émetteur->information codée transportée->récepteur->information codée reçue->décodeur->information de départ récupérée

Convertisseur analogique-numérique (CAN)

Echantillonage

Animation d'un échantillonnage

Relation:

$fe = 1/{Te}$

fe: fréquence d'échantillonnage et Te: période d'échantillonnage

Le convertisseur relève une valeur toutes les Te seconde

➥Donc plus Te est petit, plus l'échantillonnage est de meilleur qualité

Résolution du CAN

On calcule la résolution d'un convertisseur avec la relation suivante:

Résolution du = $(\text "plage de mesure")/2^{n-1}$

Exemple: la plage de mesure peut être entre 0V et 10 V

La résolution est la plus petite valeur que peut utiliser le convertisseur, donc plus la résolution est petite, plus la précision est grande

REMARQUE: Pour retransformer le signal numérique en signal analogique, il faut utiliser un CNA (convertisseur numérique-analogique)

Numérisation

Numériser un son

ex: le CD audio

Les fréquences audibles sont comprises entre 20 et 20 000 Hz

On a: fe = 44,1 kHz

➥44 100 mesures en 1 seconde

Codage: 16 bits

REMARQUE: pour un son en stéréo, il y a 2 pistes, il faut donc 2x plus de mesures

➥88 200 mesures par secondes

On enregistre donc, pour un CD en stéréo: 88 200 ✕ 16 = 1,41 ✕ 10⁶ bits par seconde

➥ 176 400 octets ->0,176 Mo

Rappel: 1 octet = 8 bits

En moyenne un CD fait 700 Mo, on peut donc stocker 3977s (ou 1H6) de musique

Numériser une image

Sur un écran, chaque pixel est divisé en trois sous pixel

-Rouge

-Vert

-Bleu

➥ Couleurs (RVB)

Chaque sous pixel est codé en 8 bits ce qui fait qu'il peut avoir 256 valeurs différents

➨Pour 1 pixel, il faut donc 3 ✕ 8 = 24 bits

On a 256³ = 16 millions de teintes différentes pour chaque pixel

De (R;V;B):(0;0;0) = noir à (256;256;256)= blanc

REMARQUE: pour avoir un niveau de gris, il faut que R,V et B aient la même valeur

➥La taille du fichier est donc divisée par 3

La définition d'une image

La définition d'une mage c'est le nombre de pixel qui compose l'image

Exemple: une image qui fait 640 x 480 a 307200pixels

➥ 640: nombre de pixel en hauteur et 480: nombre de pixel en largeur

Et cette image pèse 307 200 ✕ 3 = 921 000 octets (sans compression)

➥24 bits = 3 octets

Transmission de l'information

Différents types de supports

Supports Physique:

-Câbles électrique, fil de cuivre (téléphone fixe, Internet...)

-Fibre optique (Internet, TV, téléphone...)

Transmission sans support Physique:

-Ondes électromagnétiques

-IR (infrarouge) (télécommande)

-Onde radio (FM, Wifi, GSM)

Atténuation du signal

Formule de l'atténuation du signale:

$A = 10 log({Pe}/{Ps})$

A: atténuation en décibel, Pe: puissance en entrée, Ps: puissance en sortie

Remarque: Ps ≤Pe

Formule du coefficient d'atténuation linéaire:

$α = A/L$

A: atténuation en décibel, L: distance parcourue en m et α: coefficient d'atténuation en dB.m^-1

Débit linéaire

Le débit linéaire est la quantité d'information numérique (bits) transmise par unité de temps

$D = n/{ΔT}$

D: débit numérique en bits.s^-1, n: nombre de bits transmit et ΔT: intervalle de temps en secondes

Cas de la fibre optique

La fibre optique utilise la lois de Descartes pour éviter la réfraction de la lumière (pertes car elle sort de la fibre)

Lois de Descartes: n1 ✕ sin(i1) = n2 ✕ sin(i2)

n: indice de propagation de la lumière dans le milieu,i: angle de réfraction

La fibre optique utilise cette règle:

-Si n1 > n2, alors: il y a de la réfraction

-Si n2 > n1:

Si i1>i2_limite alors: réflexion totale

Si i2_limite > i1: réfraction

➥Pertes

L'angle limite dépend de la fibre

Animation sur la réfraction

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