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3 Questions à ... par Delphine Chareyron, publié le 01/09/2012

Un dossier qui regroupe des articles sous la forme d'entretiens avec des chercheurs.

De l'intérêt de passer dans le monde numérique par Mathilde Glenat, Delphine Chareyron, publié le 29/06/2012

Cet article permet de faire un point sur la place des informations numériques dans le monde qui nous entoure. Il présente les intérêts et les limitations du tout numérique.

Principe du passage de l'analogique au numérique par Mathilde Glenat, Delphine Chareyron, publié le 29/06/2012

Cet article présente les différentes étapes de la numérisation, notamment l'influence des paramètres de la conversion tels que la fréquence d'échantillonnage et le pas de quantification.

Comment convertir un signal analogique en signal numérique au laboratoire par Mathilde Glenat, Delphine Chareyron, publié le 29/06/2012

Cet article détaille de façon expérimentale les étapes qui permettent la conversion analogique numérique au laboratoire. Dans la première partie de l'article, on explique le fonctionnement du convertisseur qui reçoit en entrée un signal analogique continu pour le convertir en sortie en un signal numérique composé d'une succession de 0 et de 1. Puis dans une deuxième partie, on convertit un signal sinusoïdal délivré par un générateur. Cette opération permet de détailler le choix des paramètres et notamment le choix de la fréquence d'échantillonnage et ses effets sur le signal de sortie.

Less is more : représentations parcimonieuses des sons musicaux par Laurent Daudet, publié le 15/05/2009

Une conférence de Laurent Daudet, chercheur à l'Institut Jean le Rond D'Alembert, Université Pierre et Marie Curie Paris 6, présentée dans le cadre de "Physique au Printemps" 2009. Les sons musicaux sont des signaux qui, bien qu'aisément identifiables à l'oreille, présentent une grande richesse structurelle. Laurent Daudet présente les représentations les plus courantes des signaux audio, puis des méthodes récentes, non-linéaires, dites de « parcimonie » qui dépassent certaines limitations des représentations classiques. Applications : reconnaissance automatique d'instruments, codage audio bas-débit.