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Typologie du bruit
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Une myriade de couleurs
• Bruit blanc: spectre constant
• Bruit rose: spectre en 1/f
• Bruit “brun” (brownien), parfois dit rouge: spectre en 1/f²
• Bruit bleu: spectre en f
• Bruit violet: spectre en f²
• bruit gris: bleu + rose
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... et de mécanismes générateurs...
• Bruit thermique (Johnson)
• Flicker noise
• Bruit de grenaille (shot noise)
• Burst noise
• Bruit d’avalanche
• Popcorn noise...
Popcorn noise (random telegraph signal) discrete modulation of the channel current caused by the capture and emission of a channel carrier
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Exemples
• Bruit blanc
2
x xS f
f
2
x
0
2
x xR
t
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Exemples
• Bruit blanc
2
x xS f
f
2t1t
4t3t
2
x !xP
2
x x eP F
temps continu
temps discret
0
2
x xR
t
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Exemples
• Bruit Brownien (processus non-stationnaire!)
2t
1t
4t
3t
2
22
x
xS ff
f
2
x
0
10log f
dB
0
!xP temps continu et temps discret
20dB par décade
2
1 2 1 2, min( , )x xR t t t t Non-stationnaire!!
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Exemples
• Bruit de grenaille (shot noise)
2
x xS f
f
2
x
!xP
2
x x eP F
temps continu
temps discret
0
t
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Exemples
• Bruit bande limitée
xS f
f
2
xP a B
t
1f
temps continu et temps discret
2f
B
0
t
2
x xR h h
1 B
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Exemples
• Sinusoïde à phase aléatoire
2
02
x
AS f f f
f0 0f 2
0cos 2xR A f
t
A
t0
212xP A temps continu
et temps discret
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Signaux « en 1/f »
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Introduction
• Intermédiaire entre bruit blanc et bruit brownien – processus à mémoire longue
• Beaucoup de signaux naturels présentent un spectre en 1/f – il s’agit d’une observation récurrente que l’on ne sait pas encore
entièrement justifier théoriquement
• ne résulte pas d’une équation différentielle
– la plus longue série d’observation de données est la mesure de la hauteur du Nil réalisée par les égyptiens sur une période de 3500 ans; elle suit une loi en 1/f
• Différentes terminologies – bruit rose, bruit (loi) en 1/f,
– bruit de Flicker 1/f (avec = 1)
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J.B. Johnson Phys. Rev. 26 (1925) 71”
bruit électronique
Bruit amplificateur sur 3 mois! M. A. Caloyannides, J. Appl. Phys. 45 (1974) 307.
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Exemples
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Exemple en acoustique
• Fluctuation du volume du son
R. F. Voss and J. Clarke, Nature 258 (1975) 317
a: Scott Joplin Piano Rags b: classical radio station c: rock station d: news and talk sation
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Bruit de Flicker
• Généralise le bruit rose
• Spectre en 1/f , 1/2 3/2
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Bruit thermique
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Bruit thermique de Johnson-Nyquist
• Bruit électronique ou « thermal noise » – bruit électronique observé pour la première fois par Johnson en 1926 et
expliqué par son collègue Nyquist
– résulte du mouvement brownien des électrons à température constante (thermalisation)
– dans sa forme générale, modèle stochastique élémentaire de bruit:
• bruit blanc
• bruit rose
• bruit brownien
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Modèle élémentaire
• Spectre du bruit thermique aux bornes d'un composant éléctronique (capacité) donné par la relation de Nyquist
• Spectre de bruit dans un circuit parallèle RC – spectre lorentzien
( ) BS f k T C
2
2( )
1 (2 )
Bk TRS f
fRC
C
C
R
T = température ambiente kB = constante de Boltzmann
ln f1 (2 )RC
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Signaux fractals (fractionnaires)
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Introduction
• Géométries fractales – latin fractus: «brisé»
– introduites dans les années 1970 par le mathématicien Benoît Mandelbrot
– géométrie non-euclidienne qui généralise la notion de dimension à des valeurs non-entières
– théorie du “rugueux”
– modélise de nombreux objects (flocons de neige, montages nuages, amas galactiques) et processus naturels (mouvement browniens, turbulence, procecess d’agrégation, percolation, marchés financiers...)
courbe de von Koch
chou romanesco (fractal broccoli)
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Signaux fractals
• Dimension fractale D = degré d’irrégularité ou de brisure d’un signal
• Un signal fractal est auto-similaire: son irrégularité est statistiquement identique quelle que soit l’échelle d’observation (invariance d’échelle)
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Propriétés
• Propriété spectrale – signal à homothétie interne (statistique)
avec D la dimension fractale
– implique
– et
– signal dit en « 1/f »
2 2
2 1 5 2( ) x x
x H DS f
f f
( ) ( ), 2Hx t b x bt H D
(2 1)( ) ( )H
x xS f b S f b
2( , ) ( , )H
x xR t s b R bt bs
H = exposant de Hurst
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Différents exposants
2 1 5 2
1 1 1( )x H D
S ff f f
bruit blanc = 1; H = 0; D = 2
bruit brownien = 2; H = ½; D = 3/2
= 3/2; H = 1/4; D = 7/4
= 5/2; H = 3/4; D = 5/4
= 3; H = 1; D = 1
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Mesure de la dimension fractale
• méthode des boites – compter le nombre N de boîtes de dimension d nécessaires pour couvrir le
signal
– on a N(d) d-D avec D la dimension fractale
• méthode spectrale – mesure de la pente de la DSP
ln ( ) (5 2 )lnste
xS f C D f