Traitement du signal

Dans le cadre d’un TP de traitement du signal, j’ai travaillé, avec trois camarades, sur l’analyse d’un signal audio pour retrouver un numéro de téléphone composé par un agent. Après avoir importé et visualisé le signal avec le logiciel MATLAB, nous avons généré un spectrogramme pour identifier les fréquences associées à chaque chiffre. En utilisant une règle de trois pour faire correspondre les fréquences du spectrogramme avec celles d’un fichier indice, nous avons pu déchiffrer manuellement le numéro.

Ensuite, pour automatiser le processus, ous avons découpé le signal en blocs, appliqué une transformée de Fourier pour extraire les fréquences dominantes, puis comparé les différences entre ces fréquences avec les données du fichier indice.

Ce projet m’a permis de comprendre l’importance de la précision dans l’analyse spectrale et l’automatisation des tâches de décodage.

Durant un autre TP, nous avons travaillé sur l’analyse de signaux EEG enregistrés sur 20 sujets, avec 16 électrodes échantillonnées à 512 Hz. L’objectif était de valider deux hypothèses :

- la quantité d’ondes alpha (8-12 Hz) est plus élevée lorsque les yeux sont fermés

- cette différence est plus marquée dans les régions pariétales et occipitales.

En utilisant la transformée de Fourier (FFT), toujours sous MATLAB, nous avons extrait et normalisé l’énergie des ondes alpha pour chaque électrode et chaque condition.

Les résultats ont confirmé les deux hypothèses, avec une différence significative dans les régions ciblées. Nous avons également identifié l’électrode la plus discriminante (n°13) pour distinguer les deux conditions, tout en expliquant l’origine d’un pic à 50 Hz (lié au courant alternatif français).