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COURS de
PHYSIQUE
Mohamed Chetouani
Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR)
Université Pierre et Marie Curie-Paris 6
CNRS FRE 2507
France
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Plan• Introduction
• Quelques définitions
• Représentation des sons
• Mouvements Vibratoires
• Phénomènes liés à la propagation
• Prise de sons: Quelques conseils
• Qualités physiologiques des sons
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Introduction
• Utilité d’un cours de Physique en Orthophonie?– Représentation des signaux– Compréhension de phénomènes physiques
tels que la propagation des sons– Estimation de la « qualité » d’un son– Accessoirement (?): améliorer la prise de
son lors des séances orthophoniques
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Introduction
• Module 1:– Audition
• Module 2:– Phonation– Acoustique
• Module 5:– Phonétique
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Définitions
• Définition d’un son :– Tout événement perçu par nos oreilles (?).– Le son est la vibration mécanique d’un
support gazeux, liquide ou solide.
• L’élasticité du milieu permet au son de rayonner depuis la source sous forme d’ondes.
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Définitions• Production d’un son:
– Le son est la conséquence d’une interaction mécanique particulière entre deux structures.
– Les vibrations causent des variations de pression atmosphérique dans l’air.
– Les variations se propagent dans l’air (à la vitesse du son).
• Propagation dans un milieu sous forme d’ondes sonores.
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Définitions• Les éléments matériels qui produisent un son
sont appelés source sonore.• La source sonore vibre.• L’événement sonore se développe dans tout
l’espace l’environnant (difficulté de représentation de la totalité de cet événement).
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Définitions• Lors de la propagation d’un son, seule la
variation de pression se déplace et non l’air.• Pas de propagation dans le vide
• Les ondes sonores sont des variations de pressions entre les molécules de l’air.
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Principe
• Eléments nécessaires pour l’existence d’un son:– Une source qui produit un son (haut-parleur,
diapason, …) – Un milieu qui transmet le son (air, gaz, eau,
…)– Un récepteur (oreille, microphone, …)
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Cas de la production humaine• Propagation d’un son voisé (voyelle par
exemple):– Une source (excitation)
• Cordes vocales pour les sons voisés.
– Un milieu• L’air: propagation à 340m/s
– Une cavité de résonance (amplification de certaines fréquences):
• Conduit vocal
• Modèle Source-Filtre
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Signal Sonore• L’acquisition par un microphone ne donne
qu’une « image » ponctuelle de l’événement sonore.
• Cette représentation ponctuelle est appelée signal sonore.
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Quelles sont les informations présentes dans le signal?
• Prenons l’exemple d’un signal de parole
• Le signal de parole contient plusieurs informations:
Entraînant une grande variabilité du signal.
Informationlocuteur
Contenu linguistique: phonème, langue
Environnementsonore
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Caractérisation d’un signal
• Critères d’appréciation:– Intelligibilité:
• Capacité à percevoir correctement l’information sonore.
– Gêne occasionnée:• Son trop fort, dure trop longtemps,…
– Esthétique:• Harmonie, nature de la voix, des instruments,…
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Caractérisation d’un signal
• Exemple de l’intelligibilité:– Un locuteur A parle à un locuteur B dans un
environnement bruité:• Transmission de la moitié des mots
• Transmission du sens (B comprend l’ensemble de la communication)
• Mesure de l’intelligibilité?– Tests de perception– Relation avec des phénomènes physiques:
localisation de la source, durée des sons, …
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Caractérisation d’un signal
• Babble Noise: 100 personnes à la cantine
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Caractérisation d’un signal
• Exemple de sons:
Voiture à l’arrêt
Voiture à 33 mpH (fenêtre ouverte)
Voiture à 55 mpH (fenêtre ouverte)
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Caractérisation d’un signal
• On a toujours tendance à essayer de se faire comprendre….
QuickTime™ et undécompresseur
sont requis pour visionner cette image.
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Caractérisation d’un signal• Gêne occasionnée
– Facile à percevoir mais dépend des personnes.– Son trop fort, trop long– Son agressif:
• Par exemple: bip sonore aléatoire
– Son désagréable (?): des sons vraiment pas esthétiques…
• Exemple: bruit de la craie crisse contre le tableau.
• Relation avec des phénomènes physiques: localisation de la source, intensité, durée, hauteur,…
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Caractérisation d’un signal
• Esthétique– Difficile à définir mais on reconnaît très
rapidement des sons qui nous déplaisent…– Harmonie: parfois tout simplement un
équilibre entre son et silence…– Bien-être auditif.– La musique comporte pleinement une
dimension esthétique.
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Caractérisation d’un signal• Objectifs du cours:
– Comprendre la relation entre les phénomènes physiques et ce que nous percevons, qualifions, produisons, …
• Besoins:– Représentation du signal sonore
– Principales caractéristiques auditives d’un signal
– Propagation d’un signal sonore
– Qualités physiologiques des sons (psycho-acoustique)
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Caractéristique d’un signal sonore• Son périodique:
– Répétition d’un motif
• Son apériodique:– Pas de motif mais pas forcément aléatoire
• Exemple: exponentielle, droite, …
• Bruit:– Vibration aléatoire– La notion peut-être différente de que l’on perçoit
(gêne)• Exemple: certains phonèmes sont modélisés par des
bruits.
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Sons périodiques
• Un son périodique peut-être simple ou complexe:– Un son périodique simple est composé
d’une seule sinusoïde – Relation avec l’onde périodique simple:
• Une seule onde sinusoïdale
• Exemple: Le diapason
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Sons périodiques
• Une onde périodique complexe est composée d’une somme d’ondes sinusoïdales simples.
• Les sons de la parole sont des ondes complexes.
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Analyse d’un son pur
• Exemple le plus simple d’un signal périodique:– La sinusoïde
• Caractéristiques physiques:– Période– Fréquence– Amplitude
€
y(t) = Asin 2πf1t( )
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Analyse d’un son pur
• Période:– Le signal se reproduit identiquement à lui
même à un intervalle temporel régulier.• Cet intervalle régulier est appelé période, notée
T et mesurée en secondes.
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Analyse d’un son pur
• Fréquence:– La fréquence d’un signal représente le
nombre d’oscillations par seconde.– L’unité de la fréquence est le Hertz – C’est l’inverse de la période:
• f=1/T
€
y(t) = Asin 2πf1t( )
⇒ y(t) = Asin2πt
T1
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
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Analyse d’un son pur
• Amplitude :– Souvent mesurée en décibels – Dépend de « l’intensité » du son
€
y(t) = Asin 2πf1t( )
⇒ y(t) = Asin2πt
T1
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
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Analyse d’un son pur• Spectre:
– Le spectre permet d’étudier le « contenu fréquentiel » d’un signal
– Même contenu mais sous une forme différente
• Exemple de représentation:
Représentation temporelle
Représentation fréquentielle
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Relation avec l’onde pure• Rappels:
– Le son est une vibration:• Propagation d’une onde sonore
– Le signal sonore est une « image ponctuelle » de l’onde
Relation temps-distance (partie propagation des sons):
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Analyse d’un son pur• Interprétation de la notion de fréquence:
– Plus la fréquence est basse, plus le son est grave
– Plus la fréquence est haute, plus le son est aigu
Son avec une fréquence de 220Hz
Son avec une fréquence de 1100Hz
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Modification des paramètres d’un signal pur
• Modification de l’amplitude:
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A2 sin 2πf1t( )
Doublement de l’amplitude=> Son deux fois plus fort
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Modification des paramètres d’un signal pur
Est-ce que l’on peut faire la différence?
Son avec une amplitude A
Son avec une amplitude 2*A
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Modification des paramètres d’un signal pur
• Modification de la fréquence:
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf2t( )
Doublement de la fréquence=> Son plus aigu
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Modification des paramètres d’un signal pur
• Notion d’octave
– L’octave est l’intervalle entre deux fréquences tel que f2=2*f1
Doublement de la fréquence=> Son plus aigu
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Modification des paramètres d’un signal pur
• Perception d’une octave
Son à 220Hz
Doublement de la fréquence=> Son plus aigu
Son à 440Hz
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Modification des paramètres d’un signal pur
• Perception de 2 octaves
Son à 220Hz
Son à 440Hz
Son à 880Hz
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Modification des paramètres d’un signal pur
• Changement de fréquences
Son à 220Hz
Son à 440Hz
Son à 660Hz (ce n’est pas une octave!!!)
Son à 880Hz
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Analyse sons complexes
• Association de sons purs:– Attention la somme des ondes simples sont
émises par la même source sonore.
• Superposition:– Lorsqu’un point reçoit au même instant t
deux oscillations X1(t) et X2(t), la résultante est la somme des deux oscillations:
– X(t) = X1(t) + X2(t)
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Analyse sons complexes
Superposition:– Signaux avec f1=220Hz et f2=440Hz
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf2t( )
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Analyse sons complexes
Sinus 220Hz
Sinus 440Hz
Somme des 2 sinusoïdes
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Analyse sons complexes
Sinus 220Hz
Sinus 440Hz
Somme des 2 sinusoïdes
![Page 42: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/42.jpg)
Analyse sons complexesReprésentation
temporelle
Représentationfréquentielle
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Analyse sons complexes
Déphasage entre deux sons purs:– Superposition de deux signaux
• f1=440Hz (même fréquence)• Mais qui ne démarrent pas en même temps
L’angle est la phase à l’origine (en radians).
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf1t −ϕ( )
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Analyse sons complexesDéphasage entre deux sons purs:
est la pulsation (rad/s)– (t- ) représente la phase instantanée (radians)– L’angle est la phase à l’origine.
– Décalage temporel à l’origine (s)
Avec T période du signal.
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf1t −ϕ( )
€
ϕ =2πτ
T (en radians)
ϕ =360τ
T (en degrés)
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Analyse sons complexes
Déphasage entre deux sons purs:
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf1t −ϕ( )
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Déphasage-Retard
Différence entre un signal retardé et déphasé:
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Déphasage-RetardDifférence entre un signal retardé et déphasé:
Le signal n’est pas périodique!!!!!
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Analyse sons complexes
Déphasage entre deux sons purs:Déphasage de 0 rad (=0 rad) :
Les deux signaux sont superposés (pas de décalage)€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf1t −ϕ( ) = A1 sin 2πf1t( )
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Analyse sons complexes
Déphasage entre deux sons purs:Déphasage de rad :
Les deux signaux sont en opposition de phase€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf1t −ϕ( ) = A1 sin 2πf1t −π( )
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Analyse sons complexes
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf1t −ϕ( ) = A1 sin 2πf1t −π( )
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Analyse sons complexes
Déphasage entre deux sons purs:Déphasage de /2 rad :
Les deux signaux sont en quadrature de phase€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf1t −ϕ( ) = A1 sin 2πf1t −π
2
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
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Analyse sons complexes
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf1t −ϕ( ) = A1 sin 2πf1t −π
2
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
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Analyse sons complexes
Déphasage entre deux sons purs:– Déphasage de 2 ?
• Equivaut à un déphasage d’une période
– Démonstration
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Analyse sons complexes
Superposition de deux sons purs:Fréquence différente
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf2t( )
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Analyse sons complexes
Sinus 220Hz
Sinus 440Hz
Somme des 2 sinusoïdes
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Analyse sons complexes
Superposition de deux sons purs:Que se passe-t-il si les fréquences sont proches?
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf2t( )
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Analyse sons complexesSuperposition de deux sons purs:
Démonstration:Applet
http://www.walter-fendt.de/ph14f/beats_f.htm
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf2t( )
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Analyse sons complexesSuperposition de deux sons purs:
Si on effectue la somme de 2 sons purs de fréquence très voisines qui débutent en phase, il se produit à la fin de la période un petit décalage.
Après un certain nombre de périodes, le décalage augmente pour atteindre une opposition de phase: la somme des signaux est nulle.
Le décalage continue à augmenter, l’amplitude redevient peu à peu maximale..
On parle alors de battement
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Analyse sons complexes
Phénomène de battement:f1=440Hzf2=442Hz
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf2t( )
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Analyse sons complexes
Phénomène de battement:f1=440Hzf2=442Hz
Quelle est la fréquence des battements? => Combien de battements par seconde
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf2t( )
![Page 61: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/61.jpg)
Analyse sons complexes
Phénomène de battement:Fréquence des battements:
différence entre les deux fréquences des signaux purs
Ex: f1=440Hz et f2=442HzFréquence des battements:
fb=442-440=2Hz
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Analyse sons complexes
Modélisation mathématique:Somme de deux sinus:
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A1 sin 2πf2t( )
€
y(t) = y1(t) + y2(t)
= A1 sin 2πf1t( ) + A1 sin 2πf2t( )
= 2A1sin 2πf1 + f2
2t
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟cos 2π
f1 − f22
t ⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
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Analyse sons complexesModélisation mathématique:Somme de deux sinus:
La résultante est la multiplication de deux signaux:
• Sinus de fréquence (f1+f2)/2 – Fréquence moyenne: (440+442)/2 = 441Hz
• Cosinus de fréquence (f2-f1)/2 – Demi-différence des fréquences: (442-440)/2=1Hz
€
y(t) = y1(t) + y2(t)
= 2sin 2πf1 + f2
2t
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟cos 2π
f2 − f12
t ⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
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Analyse sons complexes
Phénomène de battement:
fb=|f2-f1|fm=fb/2 fm est appelée fréquence de modulation
C’est l’enveloppe basse fréquence
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Analyse sons complexes
Superposition de plusieurs sons simples (ou purs) :
• Les fréquences sont différentes (pas de battements)
• Pas de déphasage
€
y1(t) = A1 sin 2πf1t( )
y2(t) = A21 sin 2πf2t( )
€
y3(t) = y1(t) + y2(t)
y3(t) = A1 sin 2πf1t( ) + A2 sin 2πf2t( )
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Analyse sons complexes
Généralisation: Somme infinie de termes:
Un son complexe est une association de sons purs
€
y3(t) = A1 sin 2πf1t( ) + A2 sin 2πf2t( ) +K + An sin 2πfn t( )
y3(t) = Ai sin 2πf it( )i=1
∞
∑
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Analyse sons complexesGénéralisation:
Somme infinie de termes:
Un signal périodique se décompose en somme de sinusoïdes élémentaires appelées harmoniques.
€
y3(t) = A1 sin 2πf1t( ) + A2 sin 2πf2t( ) +K + An sin 2πfn t( )
y3(t) = Ai sin 2πf it( )i=1
∞
∑
![Page 68: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/68.jpg)
Application
€
y1(t) = cos 2πf1t( )
€
y2(t) = cos 2πf1t( ) −1
3cos 2π 3× f1t( )
![Page 69: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/69.jpg)
Application
€
y3(t) = cos 2πf1t( ) −1
3cos 2π 3× f1t( )
+1
5cos 2π 5 × f1t( )
![Page 70: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/70.jpg)
Application
€
y3(t) = cos 2πf1t( ) −1
3cos 2π 3 × f1t( )
+1
5cos 2π 5 × f1t( ) +K −
1
19cos 2π19 × f1t( )
+1
21cos 2π 21× f1t( )
![Page 71: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/71.jpg)
Application
Le signal carré périodique T0 et d’amplitude x0 peut être décomposé en une somme de termes:
€
x(t) =x0
2n +1cos 2n +1( )πf0t( )
n=1
∞
∑
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Application
Influence du nombre d’harmoniques
2 harmoniques
5 harmoniques
![Page 73: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/73.jpg)
Application
Influence du nombre d’harmoniques
10 harmoniques
50 harmoniques
![Page 74: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/74.jpg)
Fourier
Théorème de Fourier:Une fonction périodique de fréquence f0 peut s’écrire sous la forme d’une somme de fonctions sinusoïdales de fréquences multiples de la fréquence fondamentale f0.
La série obtenue s’appelle la série de Fourier.
La fréquence la plus grave est appelée la fréquence fondamentale.
Les sinusoïdes élémentaires sont des harmoniques.
![Page 75: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/75.jpg)
Fourier
Théorème de Fourier:
Démonstration: http://www.univ-lemans.fr/enseignements/physique/02/divers/syntfour.html
Vous pouvez appliquer le théorème de Fourier:Synthèse de sons.
![Page 76: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/76.jpg)
Les sons composés
Selon la composition des sons, on distingue:• Les sons harmoniques:
• relation entre les harmoniques et la fréquence fondamentale.
• Les sons inharmoniques: • pas de relation spécifique entre les harmoniques et la fréquence fondamentale.
• Les sons bruités (bruit) : • aléatoire
![Page 77: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/77.jpg)
Son Harmonique
On appelle son harmonique, un son dont le régime sonore peut être considéré comme la superposition de sinusoïdes pures dont les fréquences ont un rapport entier avec une fréquence particulière : la fréquence fondamentale.
![Page 78: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/78.jpg)
Son Harmonique
Exemple le signal en dents de scie:
Les amplitudes des harmoniques diminuent avec le rang:10/n
La fréquence fondamentale (100Hz) a une amplitude de 10.L’harmonique de rang 2 (200Hz) a une amplitude de 10/2=5…L’harmonique de rang 10 (1000Hz) a une amplitude de 1.
€
x(t) =10
nsin 2π100nt( )
n=1
10
∑
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Son Harmonique
Exemple :
€
x(t) = 9sin(118t) +12.5sin(3*118t)
+8sin(5*118t) + 8sin(7*118t)
![Page 80: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/80.jpg)
Son Inharmonique
On appelle son inharmonique, la superposition de sinusoïdes pures dont les fréquences n’ont pas de rapport particulier entre elles.
Exemple:
€
x(t) = 9sin(118t) +12.5sin(146t)
+8sin(292.6t) + 8sin(617t)
![Page 81: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/81.jpg)
Son InharmoniqueExemple:
€
x(t) = 9sin(118t) +12.5sin(146t)
+8sin(292.6t) + 8sin(617t)
![Page 82: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/82.jpg)
Bruit
La distribution spectrale d’un bruit ne révèle pas de structure harmonique.
La distribution spectrale est continue dans une bande plus ou moins large.
La largeur de bande est une caractéristique très importante:
Exemple:Un bruit de largeur de bande [800-2000Hz]Un signal de diapason (LA de 440Hz)
![Page 83: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/83.jpg)
Bruit Blanc
La distribution spectrale d’un bruit blanc est uniforme:La densité spectrale est uniforme.
Analogie avec la lumière (toutes les fréquences).
![Page 84: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/84.jpg)
Bruit Rose
Analogie avec la lumière (toutes les fréquences). La largeur de bande est différente
![Page 85: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/85.jpg)
Caractéristiques auditives d’un signalsonore harmonique
Nous avons définis plusieurs caractéristiques physiques du signal:
• Fréquence fondamentale• Harmonique
Comment relier ces caractéristiques physiques à ce que l’on perçoit (à savoir des caractéristiques auditives)?
![Page 86: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/86.jpg)
La Hauteur
La sensation de hauteur d’un son est directement liée à la fréquence.
Un son peut très bien ne pas avoir de hauteur ou de fréquence bien définie.
Exemple d’un son pur:Caractéristiques: sinusoïdal, périodique.
Où fi est la fréquence.Plus fi est élevée plus le son est aigu et inversement plus fi est basse plus le son est grave. €
y(t) = Asin 2πf it( )
![Page 87: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/87.jpg)
La Hauteur
Hauteur d’un son complexe:De manière subjective, nous classons les sons
complexes dans des catégories graves ou aigus selon la hauteur de la fréquence fondamentale f0.
En cas d’absence de la fondamentale, nous sommes sensibles à la périodicité du signal.
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Le timbre
Le timbre est caractérisé d’une part par le type d’harmoniques présents dans le son et d’autre part par les amplitudes de ces harmoniques:
• Ensemble des harmoniques ou seulement les impairs.• Amplitude de chacun des harmoniques.
Le timbre est la qualité physiologiques qui nous permet de de distinguer deux sons de même hauteur et de même niveau sonore
Un son simple a un timbre sans caractère: vibration à une seule fréquence.
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Le timbre
Le timbre est une caractéristique subjective qui nous permet de différencier à l’oreille deux sons (même note) générés par deux instruments de musique différents.
Le LA d’un violon est différent de celui d’un piano
Le timbre dépend de la décomposition spectrale: répartition en énergie des différents harmoniques.
=> « Coloration » d’un son
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Le timbre
Exemple:LA 440 d’un violonLA 440 d’une flûte
Flûte
Violon
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Le timbre
La densité spectrale d’un son n’explique pas totalement cette grandeur physiologique:
L’évolution temporelle des différents harmoniques joue un rôle important.
Plus la durée d’un son est grande, plus l’analyse des caractéristiques (timbre, hauteur) sera aisée.
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Intensité d’un son
L’intensité permet de distinguer les sons forts ou faibles.
L’intensité d’un son dépend de plusieurs critères:• L’amplitude des variations de pression de l’air au voisinage du tympan.• La distance à la source.• La sensibilité: nous n’avons pas tous la même oreille
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Intensité d’un son
Le son est une vibration de l’air qui se propage.
Vibration de l’air: variation pa de la pression P de l’air que l’on appelle pression acoustique.
Les divers organes de l’oreille externe, moyenne et interne captent ces vibrations périodiques de pression et les transforment en signaux bio-électriques qui sont ensuite transmis au cortex pour y être traités et perçus en tant que son (musique, parole, …)
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Intensité d’un son
Le tympan est l’organe qui sert de liaison entre le milieu extérieur et les parties moyennes et internes de l’oreille dans lesquelles les sons sont transformés et transmis au cerveau.
Il permet de percevoir les variations de pression.
Comment lier la pression à l’intensité?
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Pression
DéfinitionLa pression P qui s’exerce sur la surface S est définie comme le rapport entre le force F et la valeur de la surface:
P=F/SLa pression est mesurée en pascals (Pa).Une pression de 1 Pa correspond à une force F de 1 N (newton) appliquée sur une surface de 1m2.
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Pression
Pression atmosphérique:L’air autour de nous exercent une pression appelée pression atmosphérique. Elle existe en permanence (avec ou sans son).Elle est notée P0
P0=1.013 105 Pa ≈ 105 Pa
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Pression
Pression acoustique:En présence d’une onde sonore, la surface S située sur le trajet de l’onde se met à vibrer:
• Elle est soumise à une force variable qui s’ajoute à celle exercée par l’atmosphère.• Il s’ensuit une pression qui s’ajoute à la pression atmosphérique.
La variation de pression par rapport à la pression atmosphérique P0 est appelée pression acoustique.
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Pression
Seuil d’audition et de douleur:
Le seuil d’audition correspond au son le plus faible que l’oreille humaine est capable de percevoir.
La pression acoustique correspondante, appelée pression au seuil ou pression de référence vaut:pref=2 10-5 Pa pour une fréquence de 1000Hz.
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Pression
La pression au seuil est 1010 fois plus petite que la pression atmosphérique (P0≈ 105 Pa).
Au seuil d’audition, l’amplitude des vibrations du tympan est très petite ≈ 0.3 à 0.4 10-10m.
On appelle seuil de douleur la pression maximum que l’oreille humaine puisse supporter sans dommage.
≈ 20 Pa
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Relation entre l’intensité et la pression
L’intensité sonore est mesurée en W/m2: unité énergétique.Puissance reçue par unité de surface.
On démontre que l’intensité est proportionnelle au carré de l’amplitude de vibration (pression acoustique):
I p2
L’intensité au seuil d’audition est: Iref=10-12 W/m2
Au seuil de douleur, elle vaut environ 1 W/m2
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Niveau Sonore
A l’oreille, nous savons distinguer un son « fort » d’un son « faible ».Sensibilité:
La sensibilité augmente-elle linéairement avec la puissance de la source?
Si on double la pression acoustique, le son paraît-il deux fois plus fort?Tests d’écoute:Les tests d’écoute montrent que la sensation subjective varie selon le logarithme de l’excitation.
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Niveaux de Pression et d’Intensité
Pour traduire l’augmentation logarithmique de la sensation, une unité a été définie: le décibel.
Le décibel permet de mesurer le niveau sonore:C’est une mesure objective contrairement à la
sensation de niveau sonore (tests d’écoute).
La sensation ne dépend pas seulement du niveau en décibels, mais aussi de la fréquence et du type de son.
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Niveaux de Pression et d’Intensité
Définition du niveau de pressionPour un son de pression acoustique p avec une pression de référence (au seuil d’audition) pref=2 10-5 Pa.
Le niveau de pression est défini par:
Lp se mesure en décibels (que l’on note dB ou dB SPL pour Sound Pressure Level).€
Lp = 20logp
2.10−5
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
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Niveaux de Pression et d’Intensité
Le niveau de pression au seuil d’audition au seuil d’audition est obtenu en remplaçant p par la pression de référence:
Au seuil de douleur, la pression acoustique est d’environ 20 Pa; le niveau de pression est donc:
€
Lp = 20log2.10−5
2.10−5
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟= 20log 1( ) = 0dB
€
Lp = 20log20
2.10−5
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟= 20log 2.106
( ) =120dB
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Niveaux de Pression et d’Intensité
Définition du niveau d’intensité:Du fait de la relation entre l’intensité et la pression, il est possible de définir des niveaux d’intensité.
L’intensité au seuil d’audition est Iref=10-12 W/m2.
Le niveau d’intensité est donc défini par:
€
LI =10logI
10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
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Niveaux de Pression et d’Intensité
Comment retrouver la pression à partir du niveau?
Méthode:
€
Lp = 20logp
2.10−5
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
€
logp
2.10−5
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟=Lp20
⇒p
2.10−5=10
L p20
p = 2.10−510L p20
€
log a( ) = b⇒ a =10b
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Niveaux de Pression et d’Intensité
Exemple:Pour un niveau de pression de 80 dB, calculer la pression acoustique correspondante:
€
20logp
2.10−5
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟= 80
logp
2.10−5
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟=
80
20⇒
p
2.10−5=10
80
20
p = 2.10−51080
20 = 2.10−5104
p = 0.2Pa
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Echelle des niveaux
Le décibel est défini par rapport à l’audition humaine.
On ne peut entendre des sons inférieurs à 0dB. ATTENTION: Il existe des sonsinférieurs à 0dB.
De la même manière, les sons supérieurs à 120 dB détériorent le système auditif mais ils existentnéanmoins.
![Page 109: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/109.jpg)
Seuil différentiel
Définition:On appelle seuil différentiel de niveau la plus petite variation de niveau que l’oreille humaine puisse percevoir. Sa valeur est d’environ 1 dB.
Une variation de 1dB peut-être perçue dans des conditions de laboratoire.
Il n’est donc pas utile de chercher une grande précision dans l’estimation de la valeur (au mieux une décimale).
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Sensibilité auditive en fonction de la fréquence
La sensibilité auditive dépend de la fréquence.
![Page 111: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/111.jpg)
Sensibilité auditive en fonction de la fréquence
Considérons un son S1 de 60dB à 1000Hz.Si on se reporte sur la courbe, on définit une sensation en phone.
=> 60 phones.
Isosonie
Phone
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Sensibilité auditive en fonction de la fréquence
Gardons le même niveau sonore de 60dB, et diminuons la fréquence à 100Hz.
Pour garder la même sensation que le son S1, il faut augmenter le niveau de 6dB.
Isosonie
![Page 113: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/113.jpg)
Sensibilité auditive en fonction de la fréquence
Courbes d’isosonie de Fletcher et Munson: Elles correspondent à une sensation d’égale intensité
Isosonie
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Sensibilité auditive en fonction de la fréquence
Courbes d’isosonie de Fletcher et Munson:
Elles traduisent comment les sons graves demandent à être entendus à un niveau sonore plus élevé que les sons aigus pour être perçus avec la même intensité.
Les courbes d’isosonie montrent que l’oreille perçoit à un même niveau sonore un son de fréquence 20Hz émis à 80dB et un son de fréquence 500 Hz émis à 35dB.
![Page 115: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/115.jpg)
Sonie
La sensation de niveau (subjectif) n’augmente pas linéairement avec le niveau en décibel:
Un son de 80dB ne paraît pas 2 fois plus fort qu’un son de 40db.
Pour exprimer linéairement la sensation de niveau, une autre unité a été proposée: le sone.
La valeur de 1 sone est attribué arbitrairement au niveau subjectif d’un son de 1000Hz qui possède un niveau physique de 40dB, soit 40 phones.
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Sonie
Un son de 2 sones semble deux fois plus fort qu’un son de 1 sone.
4 sones deux fois plus fort qu’un son de 2 sones.
Les tests d’écoute montrent que la sensation auditive double à chaque fois que le niveau sonore augmente de 10dB.Un son de 50dB paraît 2 fois plus fort qu’un son de 40dB: on dit qu’il a une sonie 2 sones.Le son audible le plus fort (120dB) semble 500 fois plus fort que le bruit de fond d’une ambiance calme (30dB) et non 4 fois…
![Page 117: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/117.jpg)
Relation Phone-SoneLa relation n’est pas linéaire
La sonie double lorsque
l’on augmente de 10 phones
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RésuméSonie: Qualité physiologique qui nous permet de dire qu’un son est for ou faible.
Phone:Unité permettant de mesurer la sonie.Le phone est étalonné sur l’échelle des dB par rapport à un son de 1000Hz.
à 1000Hz (uniquement)n Phones <=> n dB
Sone:Unité de sensation de la sonie (mesure linéaire).Une sonie de 1 sone est produite par un son pur de fréquence 1000Hz et de niveau 40 phones.
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Utilisation pratique des échelles
Addition de 2 sources:
Les deux sources émettent des sons de même intensité:IA=IB
=> Itot=IA+IB=2IA
Quel est le niveau sonore d’intensité total?
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Utilisation pratique des échelles
Addition de 2 sources:Les deux sources émettent des sons de même intensité:IA=IB
=> Itot=IA+IB=2IA
Quel est le niveau sonore d’intensité total?
€
LI tot =10logItot
10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟=10log
IA + IB10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
=10log2IA
10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟=10log
IA10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟+10log 2( )
LI tot = LI A + 3dB
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Utilisation pratique des échelles
Addition de 3 sources différentes:IA,IB, IC
Il faut déterminer les niveaux sonores correspondants:
€
LI A =10logIA
10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
€
LI B =10logIB
10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
€
LIC =10logIC
10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
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Utilisation pratique des échelles
Addition de 3 sources différentes:
€
LI tot =10logItot
10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟=10log
IA + IB + IC10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
≠10logIA
10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟+10log
IB10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟+10log
IC10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
≠ LI A + LI B + LIC
ATTENTION:
Par contre:
€
log a+ b( ) ≠ log a( ) + log b( )
€
log a×b( ) = log a( ) + log b( )
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Utilisation pratique des échelles
Addition de n sources de même niveau:Itot=IA+IB + … + In=n IA
Le niveau total est donc:
€
LI tot =10logItot
10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟=10log
IA + IB + ...+ In10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
=10lognIA
10−12
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟= LI A +10log(n)
![Page 124: COURS de PHYSIQUE Mohamed Chetouani mohamed.chetouani@upmc.fr Institut Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR) Université Pierre et Marie Curie-Paris](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022051614/551d9d8e497959293b8c42f5/html5/thumbnails/124.jpg)
Et pour les niveaux de pression?
Addition de 2 sources identiques:
€
ptot = pA + pB = 2pA
€
LPtot = 20logptot
2.10−5
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟= 20log
PA + PB2.10−5
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟
= 20log2PA
2.10−5
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟= 20log
PA2.10−5
⎛
⎝ ⎜
⎞
⎠ ⎟+ 20log 2( )
LPtot = LPA + 6dB