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Dans la conception des systèmes de communication, l'émetteur et le récepteur canalisés sont deux composants clés utilisés pour diviser le signal en plusieurs bandes de fréquences indépendantes ou canaux afin d'améliorer l'efficacité spectrale et d'empêcher les interférences entre les différents signaux. Dans ce projet, Matlab est utilisé comme plateforme pour mettre en œuvre cette fonction en utilisant la technique du filtre polyphasé qui est une méthode efficace et flexible.

Le filtre multiphase est une technique de traitement des signaux numériques couramment utilisée pour le filtrage, la modulation et la démodulation des signaux. Son principe de base consiste à décomposer une structure de filtrage complexe en plusieurs phases de filtrage simples, chacune d'entre elles traitant une partie du signal d'entrée, et la sortie finale du filtre étant obtenue en combinant les résultats de chaque phase. Cette structure permet de réduire efficacement la quantité de calculs, d'améliorer le temps réel et de mettre en œuvre facilement une variété de caractéristiques de filtrage.

Pour implémenter un filtre polyphasé dans Matlab, vous devez d'abord définir les paramètres de conception du filtre, tels que l'ordre, le type de filtre (passe-bas, passe-haut, passe-bande, rejet de bande, etc.), la fréquence de coupure, la largeur de la bande de transition, etc. Ensuite, les coefficients du filtre peuvent être conçus en utilisant des fonctions intégrées telles que `fdesign` ou `firpm`. Par exemple, la fonction `fdesign.m` crée un objet de conception de filtre, tandis que la fonction `firpm` génère des coefficients de filtre FIR (réponse impulsionnelle finie) à phase linéaire basés sur une réponse en fréquence spécifiée par l'utilisateur.

Dans la section émetteur, le filtre polyphasé est utilisé comme modulateur pour convertir le signal en bande de base en un signal en bande adapté à un canal particulier. Cela implique généralement de discrétiser le signal analogique, puis de le suréchantillonner et de le filtrer à travers le filtre polyphasé. Dans Matlab, le processus de suréchantillonnage et de filtrage peut être mis en œuvre à l'aide de la fonction `upfirdn`, qui combine les opérations de suréchantillonnage et de filtrage et convient à la mise en œuvre des filtres polyphasés.

Du côté du récepteur, le filtre polyphasé agit comme un démodulateur pour récupérer le signal original en bande de base à partir du signal reçu avec du bruit et des interférences. Ce processus implique un sous-échantillonnage et un filtrage pour supprimer la distorsion introduite par le canal et réduire l'effet du bruit. Dans Matlab, la fonction `downsample` peut être utilisée pour le sous-échantillonnage et le signal sous-échantillonné est ensuite filtré par le filtre polyphasé.

Pour réaliser la canalisation, un ensemble de filtres polyphasés est généralement conçu, chaque banc correspondant à un canal. Ceci peut être réalisé en utilisant des banques de filtres, où la sortie de chaque filtre correspond à un canal. Dans Matlab, une telle banque de filtres peut être construite en utilisant la fonction `filterbank`, qui peut traiter plusieurs signaux d'entrée simultanément pour générer des sorties correspondant à différents canaux.

En outre, le système de communication réel prendra également en compte des facteurs tels que le codage des canaux, l'entrelacement et l'égalisation pour améliorer l'immunité du système aux interférences et à la correction d'erreurs. Dans Matlab, ces fonctions peuvent être réalisées par des boîtes à outils correspondantes telles que Communications Toolbox.

En résumé, ce projet met en œuvre la fonctionnalité des émetteurs et des récepteurs canalisés grâce à la technique des filtres polyphasés dans Matlab. Il démontre non seulement l'application des filtres polyphasés dans le traitement des signaux numériques, mais fournit également une plate-forme pratique pour la compréhension et l'étude des systèmes de communication. En étudiant le fichier zip, les lecteurs peuvent acquérir une compréhension approfondie de la conception et de la mise en œuvre des filtres polyphasés et de leur rôle dans les communications canalisées, jetant ainsi des bases solides pour la conception et l'optimisation des systèmes de communication.

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