Cours - Pédago`Tech de l`INP Toulouse

Chapitre 1
Séries de Fourier
Les signaux électriques peuvent être représentés de deux manières différentes : soit par leur varia-
tions temporelles en amplitude et en phase, soit par leur spectre en fréquence.
Pourquoi utiliser la représentation spectrale alors que la représentation temporelle est naturelle ?
Il y a un argument technique (au sens technique mathématique) à cela : pour modéliser un signal se
propageant le long d’une chaîne électronique, l’approche temporelle nécessite d’effectuer des produits
de convolution (cours de la semaine 3) alors que l’approche fréquentielle permet de se limiter à des
multiplications ordinaires de fonctions de transfert en profitant des relations entre Transformée de
Fourier et Convolution, ce qui est beaucoup plus simple. Ainsi en Electronique, la fonction de transfert
d’un filtre, qui traduit la manière dont un signal est modifié par le passage au travers du filtre, est
exprimée en fréquence (le plus souvent sous forme de diagramme de Bode) donc au travers de la
modélisation spectrale.
Cette représentation en fréquence peut prendre deux formes différentes en fonction de la nature
des signaux. Si nous considérons un signal périodique, nous utiliserons la décomposition en Série de
Fourier et nous obtiendrons un spectre discret, composé d’une famille dénombrable de fréquences. Par
contre, dans le cas de signaux quelconques non périodiques, tels les signaux fournis par des capteurs,
il est nécessaire, d’utiliser la Transformée de Fourier, généralisation de la décomposition en Série de
Fourier. Dans ce cas nous obtenons un spectre continu.
La Transformée de Fourier sera l’objet de la troisième semaine de travail (après avoir effectué
quelques rappels sur l’intégration lors de la deuxième semaine) tandis que la décomposition en série
de Fourier est traitée dans ce chapitre.
1.1 Polynômes trigonométriques
Définition 1 Une fonction fde Rdans Cest dite périodique de de période a(a > 0) ssi
f(t+a) = f(t)∀t∈R
L’ exemple de base d’une fonction périodique de période aest la fonction e
n
(t) = e
2iπn
t
a
avec
1

Première Année à Distance - Module Analyse de Fourier - Série de Fourier 2
ndans Z(ensembles des entiers relatifs)
1
ou les fonctions sin 2πn
t
a
et cos 2πn
t
a
. Si, comme souvent,
a= 2π, la périodicité s’écrit : f(t+ 2π) = f(t)∀t∈Ret les exemples de base précédents sont les
fonctions : e
n
(t) = e
int
avec nentier ou encore : sin nt et cos nt. Pour ces fonctions sinus et cosinus
qui ont des propriétés de parité bien connues, on se limitera à ndans N(ensemble des entiers positifs)
puisque sin(−n)t=−sin nt et cos(−n)t= cos nt.
De façon générale, une fonction périodique de période aest définie sur un intervalle d’une période,
par exemple [0, a[ou −
a
2
,
a
2
puis est étendue sur Rpar translation. Il est clair que si
f(t+a) = f(t)∀t∈R
on a aussi
f(t+na) = f(t)∀t∈Ret ∀n∈Z
et donc fest aussi périodique de période na.On peut souvent trouver une plus petite période, on ne
rentre pas ici dans l’étude de ce problème. En théorie du signal la quantité
ν=1
aest une fréquence de f.
-14.1372-12.5664-10.9956-9.4248-7.854-6.2832-4.7124-3.1416-1.5708 0 1.57083.14164.71246.28327.8549.424810.995612.566414.1372
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0π
ππ
π2π
ππ
π3π
ππ
π4π
ππ
π
−
−−
−3π
ππ
π
−
−−
−4π
ππ
π −
−−
−2π
ππ
π −
−−
−π
ππ
π
période = 2π
ππ
π
période = 2π
ππ
π
-14.1372-12.5664-10.9956-9.4248-7.854-6.2832-4.7124-3.1416-1.5708 0 1.57083.14164.71246.28327.8549.424810.995612.566414.1372
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0π
ππ
π2π
ππ
π3π
ππ
π4π
ππ
π
−
−−
−3π
ππ
π
−
−−
−4π
ππ
π −
−−
−2π
ππ
π −
−−
−π
ππ
π
période = 2π
ππ
π
période = 2π
ππ
π
F. 1.1 — Exemple d’une fonction périodique de période 2π
Tous les calculs pourront se faire indifféremment sur n’importe quel intervalle de longueur la
période.
1
On utilisera abondamment dans ce cours les nombres complexes e
iθ
, il est donc essentiel d’avoir en tête - ou de
revoir- leur définition et propriétés. On utilisera ici e
2iπn
= 1 pour n∈Z.

Première Année à Distance - Module Analyse de Fourier - Série de Fourier 3
Définition 2 On appelle polynôme trigonométrique de degré inférieur ou égal à N(Nentier
positif), toute fonction qui s’écrit
p(t) =
n=N
n=−N
c
n
e
2iπn
t
a
∀t∈R
=c
−N
e
2iπ(−N)
t
a
+· · · +c
−1
e
2iπ(−1)
t
a
+c
0
+c
1
e
2iπ(+1)
t
a
+· · · +c
N
e
2iπ(N)
t
a
où les c
n
sont des nombres complexes. C’est donc une somme finie de fonctions périodiques de base et
c’est encore une fonction périodique.
On notera F
N
l’ensemble de ces polynômes (aétant fixé). On peut également écrire p(t)comme
une somme finie de sinus et de cosinus.
p(t) = a
0
+
N
n=1
a
n
cos 2πn t
a+b
n
sin 2πn t
a∀t∈R
Le lien entre les c
n
et les a
n
et b
n
est donné par les formules suivantes
a
n
=c
n
+c
−n
pour n≥1
b
n
=i(c
n
−c
−n
)pour n≥1
a
0
=c
0
(1.1)
et inversement
c
n
=
(a
n
−ib
n
)
2
pour n≥1
c
−n
=
(a
n
+ib
n
)
2
pour n≥1
c
0
=a
0
(1.2)
Exercice 1 Faire ce calcul dans le cas particulier N= 2.Pour cela, écrire
e
2iπn
t
a
= cos 2πn t
a+isin 2πn t a
et regrouper les termes associés à net à −n, grâce aux propriétés de parité rappelées plus haut.
Solution 1 Prenons N= 2 et considérons l’écriture développée du polynôme plutôt que son écriture
sous forme de sommation.
p(t) = c
−2
e
2iπ(−2)
t
a
+c
−1
e
2iπ(−1)
t
a
+c
0
+c
1
e
2iπ(+1)
t
a
+c
2
e
2iπ(2)
t
a
=c
−2
cos −4πt
a+isin −4πt a+c
−1
cos −2πt
a+isin −2πt a
+c
0
+c
1
cos 2πt
a+isin 2πt a+c
2
cos 4πt
a+isin 4πt a

Première Année à Distance - Module Analyse de Fourier - Série de Fourier 4
Grâce aux propriétés de parité et imparité respectivement du cosinus et du sinus, on peut regrouper les
termes et on obtient
p(t) = c
0
+(c
−1
+c
1
) cos 2πt
a+i(−c
−1
+c
1
) sin 2πt
a+(c
−2
+c
2
) cos 4πt
a+i(−c
−2
+c
2
) sin 4πt
a
à comparer à
p(t) = a
0
+a
1
cos 2πt
a+b
1
sin 2πt
a+a
2
cos 4πt
a+b
2
sin 4πt
a
On en déduit pour ce cas N= 2 , les formules (1.1)
a
1
=c
1
+c
−1
b
1
=i(c
1
−c
−1
)
a
0
=c
0
a
2
=c
2
+c
−2
b
2
=i(c
2
−c
−2
)
Ensuite, en combinant les deux première équations par exemple, on en déduit c
1
et c
−1
en fonction de
a
1
et b
1
.On a ia
1
+b
1
= 2ic
1
donc c
1
=
ia
1
+b
1
2i
=
a
1
−ib
1
2
et de même pour c
−1
.
Remarque : Il faut bien noter que les coefficients a
n
et b
n
sont, comme les c
n
,àvaleurs com-
plexes, même si le plus souvent dans nos exemples, on se limitera à des a
n
et b
n
réels ce qui nous
donne un pôlynome p(t)à valeurs réelles (voir plus bas) et autorise une représentation graphique
simple.
Par exemple, le polynôme trigonométrique 2π-périodique p(t) = 1+cos t+2 sin t−cos 2t+
sin 2tadmet la réprésentation suivante.
-1
0
1
2
3
4
5
0π
ππ
π 2π
2π2π
2π 3π
3π3π
3π−
−−
−2π
ππ
π−
−−
−3π
ππ
π −
−−
−π
ππ
π
-1
0
1
2
3
4
5
0π
ππ
π 2π
2π2π
2π 3π
3π3π
3π−
−−
−2π
ππ
π−
−−
−3π
ππ
π −
−−
−π
ππ
π
F. 1.2 — Graphe du polynôme trigonométrique p.

Première Année à Distance - Module Analyse de Fourier - Série de Fourier 5
Les notions qui suivent renvoient au module précédent d’Algèbre Linéaire. Il est indispensable de
revoir rapidement les notions de ce module et de s’y référer.
L’ensemble F
N
est un espace vectoriel sur Cde dimension 2N+1 admettant comme base naturelle
les fonctions e
n
(t) = e
2iπn
t
a
n∈[−N,N ]
.Cet espace vectoriel est muni du produit scalaire à symétrie
hermitienne
(p, q) = 
a
0
p(t)q(t)dt ∀p, q ∈ F
N
(où q(t)désigne le complexe conjugué de q(t)) et donc de la norme associée
p
2
= (p, p)
1
2
=
a
0
|p(t)|
2
dt
1
2
∀p∈ F
N
Avec ce produit scalaire, les fonctions e
n
(t)sont orthogonales et
(e
n
, e
m
) = 0 si n=m
(e
n
, e
n
) = a(1.3)
Exercice 2 Calculer ces produits scalaires (e
n
, e
m
)avec n=met calculer aussi (e
n
, e
n
).
Solution 2 Comme e
2iπm
t
a
=e
−2iπm
t
a
, on a
(e
n
, e
m
) = 
a
0
e
2iπn
t
a
.e
−2iπm
t
a
dt =
a
0
e
2iπ(n−m)
t
a
dt.
Si n=m, e
2iπ(n−n)
t
a
= 1 et l’intégrale vaut a. Si n=m, on utilise directement une primitive
a
0
e
2iπ(n−m)
t
a
dt =a
2iπ(n−m)e
2iπ(n−m)
t
a
a
0
=a
2iπ(n−m)[1 −1] = 0
puisque e
2iπ(n−m)
t
a
vaut 1pour t=aet t= 0.Bien noter que les expressions précédentes n’ont un
sens que parce que nous sommes dans le cas n−m= 0 et que c’est pour cette raison que nous avons
traité à part le cas n=m.
On souhaite avoir l’expression des coefficients c
n
en fonction de p. Les propriétés d’orthogonalité
de la famille e
n
fournissent un calcul simple
2
. On a
c
n
(p) = c
n
=1
a
a
0
p(t)e
−2iπn
t
a
dt ∀n∈[−N, N](1.4)
et donc grâce, aux formules précédentes
a
n
(p) = a
n
=
2
a
a
0
p(t) cos( 2πn
t
a
)dt pour 1 ≤n≤N
b
n
(p) = b
n
=
2
a
a
0
p(t) sin( 2πn
t
a
)dt pour 1 ≤n≤N
a
0
(p) = a
0
=
1
a
a
0
p(t)dt
(1.5)
2
C’est là tout l’intérêt d’avoir une structure de produit scalaire dans l’espace des fonctions dans lequel on travaille.