Densité spectrale de puissance

Calculons ${\displaystyle \Gamma (\omega )}$ la transformée de Fourier de l'autocorrélation, soit

$${\displaystyle \Gamma (\omega )=\iint _{\mathbb {R} ^{2}}x^{\ast }(t)x(t+\tau )\mathrm {e} ^{-\imath \omega \tau }\ \mathrm {d} t\mathrm {d} \tau ,}$$

où ${\displaystyle \imath }$ désigne l'unité imaginaire. Cette expression peut se mettre sous la forme

$${\displaystyle \Gamma (\omega )=\int _{\mathbb {R} }\left(\int _{\mathbb {R} }x\left(t+\tau \right)\mathrm {e} ^{-\imath \omega \left(t+\tau \right)}\ \mathrm {d} \tau \right)x^{*}(t)\mathrm {e} ^{\imath \omega t}\ \mathrm {d} t.}$$

On effectue dans l'intégrale centrale le changement de variable ${\displaystyle u=t+\tau }$ et il vient

$${\displaystyle \Gamma (\omega )=\int _{\mathbb {R} }\left(\int _{\mathbb {R} }x(u)\mathrm {e} ^{-\imath \omega u}\ \mathrm {d} u\right)x^{*}(t)\mathrm {e} ^{\imath \omega t}\ \mathrm {d} t,}$$

soit encore

$${\displaystyle \Gamma (\omega )={\widehat {x}}(\omega )\int _{\mathrm {R} }x^{\ast }(t)\mathrm {e} ^{\imath \omega t}\ \mathrm {d} t.}$$

On effectue le changement de variable ${\displaystyle u=-t}$ et on obtient

$${\displaystyle \Gamma (\omega )={\widehat {x}}(\omega )\int _{\mathbb {R} }x^{\ast }(-u)\mathrm {e} ^{-\imath \omega u}\ \mathrm {d} u.}$$

On reconnaît, dans le deuxième terme, la transformée de Fourier de ${\displaystyle x^{\ast }(-u)}$. Or la transformée de Fourier de ${\displaystyle x^{\ast }(u)}$ vaut ${\displaystyle {\widehat {x}}^{\ast }(-\omega )}$, et la transformée de Fourier de ${\displaystyle x(-u)}$ vaut ${\displaystyle {\widehat {x}}(-\omega )}$ donc la transformée de Fourier de ${\displaystyle x^{\ast }(-u)}$ est ${\displaystyle {\widehat {x}}^{\ast }(\omega )}$. On obtient ainsi ${\displaystyle \Gamma (\omega )={\widehat {x}}(\omega ){\widehat {x}}^{\ast }(\omega )}$ et finalement

$${\displaystyle \Gamma (\omega )=\left\vert {\widehat {x}}(\omega )\right\vert ^{2}.}$$

La densité spectrale de puissance du signal ${\displaystyle \left\vert {\widehat {x}}(\omega )\right\vert ^{2}}$ est bien aussi la transformée de Fourier de l'autocorrélation (voir Analyse spectrale pour des considérations élémentaires).

En traitement d'images, on traite souvent avec des signaux aléatoires. La densité spectrale de puissance nous permet de caractériser les différents bruits présents sur l'image et d'estimer leur puissance. La suppression du bruit est impossible mais les méthodes de filtrage permettent d'en diminuer les effets.

La densité spectrale de puissance qui est utilisée représente des fréquences spatiales et non temporelles et elle est à deux dimensions. Elle présente toujours les mêmes propriétés que la densité spectrale de puissance à une dimension sous certaines adaptations.

En télécommunications, on doit fréquemment traiter des signaux aléatoires. Cependant, on ne peut calculer la transformée de Fourier d’un signal non entièrement connu. En revanche, on peut calculer l’autocorrélation d’un signal aléatoire connu par ses propriétés statistiques. La densité spectrale de puissance est donc fréquemment utilisée en télécommunications.

Considérons, par exemple, le « bruit blanc ». Le bruit est un exemple type de signal aléatoire. La valeur du bruit, à un instant donné, n'est absolument pas corrélée avec la valeur du bruit aux autres instants. Cela se traduit par une fonction d'autocorrélation du bruit égale à une impulsion de Dirac (c'est-à-dire égale à l'infini en 0, et 0 ailleurs). La transformée de Fourier d'une impulsion de Dirac est la constante unité (le module vaut 1 quelle que soit la fréquence). On définit alors, par « bruit blanc », un bruit dont la densité spectrale est constante suivant la fréquence. En télécommunications, on considère souvent les bruits comme étant blancs, tout du moins dans les bandes passantes des systèmes étudiés.

Pour les pièces soumises à des sollicitations vibratoires aléatoires (équipements aéronautiques, satellite monté sur son lanceur, siège/habitacle d'une voiture roulant sur une route imparfaitement lisse, etc.), le chargement est généralement exprimé sous la forme d'une courbe de densité spectrale de puissance. Les niveaux de vibration sont alors exprimés en g²/Hz, unité homogène à une puissance massique décrivant l'énergie injectée par les vibrations à une fréquence donnée. La racine de l'aire sous la courbe de densité spectrale de puissance correspond alors à la valeur RMS ("root mean square"), ou valeur efficace du niveau de vibration. Les vibrations aléatoires correspondent au cas où toutes les fréquences sont excitées en même temps.

Diverses normes aéronautiques (RTCA DO-160, Eurocae ED-14, DoD Military standard, etc.) spécifient des courbes typiques de densité spectrales de puissance (par exemple les courbes C/C1, les courbes D/D1, etc.) pour définir les sollicitations vibratoires aléatoires auxquelles sont soumis des équipements montés sur des avions turboréacteurs, en fonction de leur position (moteur, mât réacteur et aile, fuselage, etc.). Ces courbes sont souvent utilisées pour qualifier un équipement lors d'essais sur pot vibrant, avant les premiers vols.

Pour les avions équipés de turbopropulseurs, le requis est plutôt exprimé sous la forme d'un niveau d'accélération en fonction de la fréquence (balayage sinus déterministe).

Pour les hélicoptères, le requis est généralement exprimé par des courbes dites sinus sur bruit, la composante sinus correspondant aux raies sinus générées par les pales de l'hélicoptère, et le bruit étant défini par une courbe de densité spectrale de puissance (généralement, un créneau de 5 à 2 000 Hz).