FR 2606157 A1 19880506 FR 8615250 A 19861031 Système de traitement de signaux noyés dans un bruit et son application en vélocimétrie laser à franges DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention concerne un dispositif permettant d'extraire d'un bruit des signaux périodiques de courte durée se succédant a intervalles aléatoires. Le dispositif trouve une application en vélocimétrie laser à franges pour mesurer la vitesse instantanée d'écoulements gazeux ou liquides en utilisant comme traceurs des particules portées par le fluide, ces particules ayant une dimension de l'ordre du micron et étant le plus souvent introduites artificiellement. Plus généralement, l'invention concerne un système de traitement de signaux permettant d'effectuer, en temps réel, la détection et l'analyse en fréquence de tout signal périodique de courte durée noyé dans un bruit et dont les instants d'apparition sont imprévisibles. Pour effectuer une mesure de vitesse d'écoulement d'un fluide par vélocimétrie laser à franges, on forme à un endroit donn5 de l'écoulement appelé "volume de mesure", un réseau de franges d'interférence grâce P l'intersection de deux faisceaux laser. Une particule passant dans le volume de mesure rencontre successivement les parties claires et obscures des franges et diffuse de la lumière dans toutes les directions. Un photomultiplicateur visent le volume de mesure reçoit donc un flux modulé sinusoldalement ô la fréquence: (1) f = Z5 o v est la vitesse de la particule et i le pas d'interfrange. Ce signal modulé a une enveloppe gaussienne significative de la répartition de l'intensité du flux lumineux dans le volume de mesure. Après filtrage passe-haut, le signal recueilli par le photomultiplicateur peut être modélisé sous la forme: (2) s(t) = a.cos wt.exp (-t'/2a2) 2rv avec = --- et o: écart type de l'enveloppe gaussienne. - 2 - Au signal s(t) est généralement superposé un bruit b(t) plus ou moins intense suivant la position du volume de mesure par rapport aux parois guidant l'Vcoulement, et suivant la façon dont le photomultiplicateur reçoit le flux lumineux (diffusion avant ou rétrodiffusion...). DESCRIPTION DE L'ART ANTERIEUR Il existe deux grandes classes de moyens de mesure de vitesse fournissant des résultats de nature sensiblement différente: 1) les moyens de mesure fournissant globalement, sur un grand nombre de particules, une estimation statistique de la vitesse moyenne et de son écart type caractérisant la turbulence; 2) les moyens de mesure fournissant la vitesse instantanée de chaque particule avec éventuellement la datation correspondante. Ces deuxièmes moyens sont évidemment plus performants car, outre la vitesse moyenne et son écart type qu'il est toujours possible de calculer, ils permettent d'accéder à d'autres grandeurs (moments d'ordre supérieur, spectre de turbulence, etc...). Seuls ces moyens permettent, en outre, d'accéder au vecteur vitesse instantané en mode bi ou tri-dimensionnel. Le système de l'invention appartient à cette deuxième catégorie de moyens d'analyse. Dans les systèmes analysant globalement un échantillon de N particules, on peut distinguer ceux qui analysent analogiquement, bande de fréquence par bande de fréquence, le signal fourni par le photomultiplicateur. Le bruit blanc se traduit, sur le spectre ainsi obtenu, par un signal continu tandis que le signal utile se traduit par un pic plus ou moins large suivant l'énergie de la turbulence de l'écoulement. Cette méthode, robuste vis-a-vis du bruit, est peu rapide et peu précise. On peut également procéder à une analyse spectrale numérique. L'analyse est effectuée en numérique soit à l'aide d'un filtre passebande è balayage, soit à l'aide d'une batterie de filtres mis en parallèle. Le système devient plus précis mais reste lent (si l'on n'utilise qu'un filtre), ou coûteux (dans le cas de la batterie de filtres). On peut utiliser un corrglateur numérique en temps réel pour extraire de la somme "signal utile + bruit blanc", la partie utile -3- périodique. En effet, le bruit blanc n'affectant que le premier coefficient de la fonction d'autocorrélation du signal, il suffit de ne prendre en compte que les coefficients de corrélation C #O n pour extraire le signal du bruit. Vitesse moyenne et intensité de turbulence peuvent se déduire directement de la fonction d'autocorrélation, mais il est plus facile d'en faire d'abord la transformée de Fourier et de déterminer ces grandeurs à partir du spectre de puissance. Le corrélateur commercialisé par la firme MALVERN utilise ce principe en numérisant le signal sur 1 bit seulement. Pour mesurer les vitesses instantanées, il est nécessaire au préalable de détecter, dans le signal, les instants correspondants au passage d'une particule dans le volume de mesure. Les différents systèmes de la deuxième catégorie se distinguent donc, d'une part, par la façon d'effectuer cette détection et, d'autre part, par la méthode d'estimation de la fréquence du signal utile, donc de la vitesse de la particule. La méthode la plus couramment utilisée en vélocimétrie à laser de ce type est une méthode dite "par comptage". La détection du signal utile s'effectue par comparaison de son amplitude à un seuil et la mesure de fréquence s'effectue par comptage d'une horloge rapide sur un certain nombre de périodes de la fréquence à mesurer. Cette méthode est relativement précise (quoique limitée par la fréquence maximale de l'horloge de comptage: 500 MHz) mais elle ne fonctionne plus dès que le niveau de bruit s'élève. En effet, les passages par zéro du signal ne sont plus significatifs. Une méthode par analyse s -ctrale sur déclenchement est connue dans l'art antérieur et fait _ objet de l'article de Dieter Pallek du DFVLR "Fast digital data acquisition and analysis of LDA signals by means of a transient recorder and an array processor" paru dans ICIASF'85 Record. Lorsque l'amplitude du signal dépasse un certain seuil, on acquiert, en mode prédéclenché, une tranche de signal dont la durée correspond approximativement au temps - de passage de la particule dans le volume de mesure. On effectue ensuite une transformée de Fourier du signal et le calcul de son 2 606157 -4- spectre de puissance grâce à un calculateur parallèle (terme anglo-saxon "array processor"). Cette méthode est relativement robuste vis-à-vis du bruit mais nécessite, quand même, que la présence du signal utile se traduise par une augmentation de niveau global détectable à l'aide d'un seuil. Cette méthode est donc difficilement applicable lorsque le rapport du signal au bruit est très dégradé. D'autre part, le système n'est pas très rapide et il est relativement coûteux. Une autre m5thode d'analyse spectrale, par déclenchement sur l'énergie du signal à analyser et par filtrage, fait l'objet de l'article de James F. Meyers - de la NASA - "Frequency domain laser velocimeter signal processor", paru dans les proceedings du "Third International Symposium on Applications of Laser Anemometry to Fluid Mechanic". Elle est plus performante car au lieu de détecter le signal à l'aide d'un seuil sur l'amplitude (sensible au bruit), elle le détecte par un seuil sur l'énergie. Le système effectue en continu et sur une tranche de durée constante T, le calcul de l'énergie du signal. Si cette énergie dépasse un certain seuil, alors on admet qu'on a détecté le passage d'une particule. Le signal correspondant est mémorisé puis appliqué à l'entrée d'une batterie de filtres passe-bande pour en déterminer la fréquence. Pour le calcul de l'énergie, le signal est numérisé sur 1 bit. Pour le filtrage, il est numérisé sur 2 bits. Le nombre de filtres passe-bande n'étant pas très élevé, on agit de manière itérative sur la fréquence d'échantillonnage pour obtenir un maximum d'énergie sur le filtre central. Il faut donc un certain nombre de particules à la même vitesse pour converger. La méthode de NEYERS décrite ci-dessus présente deux inconvénients: a) le "seuillage" effectue sur l'énergie contenue dans une tranche temporelle T du signal est meilleur que celui effectué sur l'amplitude. Toutefois, il suppose que l'énergie du bruit sur cette même tranche soit relativement constante,- ce qui n'est pas forcément le cas. D'autre part, en présence d'un bruit fort, la différence entre l'énergie du bruit et celle du "bruit + signal" peut être faible ce qui rend délicat le "seuillage". b) le système nécessite une période d'apprentissage pour adapter la cadence d'échantillonnage a la fréquence du signal afin de caler, la courbe de réponse du filtre par rapport à cette même fréquence. Ce qui fait que la mesure n'est pas strictement instantanée. SOMMAIRE DE L'INVENTION Le nouveau traitement proposé remédie è ces deux inconvénients dans le cas o le bruit peut être supposé blanc: - Le critère de détection n'est plus une comparaison à un seuil sur l'énergie mais a un seuil sur la fonction d'autocorrélation du signal, qui présente des valeurs non nulles pour des retards différents de zgro alors que celle du bruit est nulle pour ces mêmes conditions; l'estimation de la fréquence s'effectue par transforme de Fourier discrète (DFT) en balayant une plage de fréquence restreinte estimée grossièrement à l'aide du premier passage 3 zéro de la fonction d'autocorrélation. La vitesse de chaque particule peut ainsi être calculée. JUSTIFICATION THEORIQUE Un moyen pour detecter un signal périodique s(t) noyé dans un bruit blanc est d'en effectuer la fonction d'autocorrelation + C(T) = /s(t).s(t-Z)dt limite pratiquement a t + T CT(Z) = s(t).s(t-t)dt t o du fait de la durée d'analyse limitée à T. Dans le cas considéré s(t) peut être en première approximation modélisé par: s(t) = b(t) + a.coswt. exp (-t /2a2) pour une particule. avec b(t: bruit blanc w: pulsation du signal utile exp (-t /2a2): enveloppe gaussienne du signal utile. -6- En fait, s(t) représente la sortie du photomultiplicateur après filtrage passe-haut. La fonction d'autocorrélation de s(t) s'écrit: C(%) = k6(O) + aa Vi. exp (- /2(Vla)2).cosz d(o) est une impulsion de Dirac centrée à l'origine (autocorrélation du bruit). On voit ici que C(Z) a une composante périodique coswz qui a la même pulsation que celle de s(t). Sur C(B), la mesure de w sera plus précise car tout le bruit est ramené à l'origine sous la forme d'une impulsion de Dirac. Cette méthode est déjà utilisée (voir le paragraphe sur l'analyse par corrélation) mais en intégrant dans le calcul de C(B), un grand nombre de "bursts" (1 "burst" = signal correspondant au passage d'une particule). La transformée de Fourier de C(t)qui est le spectre de puissance de s(t), fournit alors la répartition des vitesses en terme de densité de probabilité. Mais toute notion de vitesse instantanée et de simultanéité (en bi et tridimensionnel) est perdue. Le but de l'invention est d'utiliser la méthode par corrélation mais en la modifiant de façon à pouvoir restituer les vitesses instantanées. Pour cela, on calcule une fonction d'autocorrélation glissante avec le temps et dont la durée d'intégration T est constante et de l'ordre de grandeur de la durée d'un "burst". On prendra par exemple T = 2eM avec aM écart-type moyen de l'enveloppe gaussienne du "burst". t Soit: (3) CT(t,%G) = (t).s(t-)dt / t-T Si t désigne une origine des temps arbitraire, antérieure au début O de la mesure on a t t-T CT (t, Z) = s(t).s(t- Z) dt -i s(t).s(t- ?)dt t t o o t t = s(t).s(t- T)dt -Js(t-T). s(t-T-Z5)dt t t +T o o et comme on suppose que s(t-T) = 0 pour t O O signifie que le signal et le bruit sont nuls pour les temps précédant l'instant t = 0), alors, t (4) CT(t, T) i[s(tls(t-Z) - s(t-T),s(t-T-1S)] dt ot En échantillonné, cette relation devient: i (5) c (i,k) = - (x.xi ik - n. Xi-n-k) n i=0 C (i,k) est le coefficient de corrélation actuel pour un n retard kAt, calculé sur une tranche temporelle de signal de durée nAt l'origine de cette tranche tant i-nAt avec xi E 0 pour i premiers coefficients de corrélation (C(o) n'est pas calculé). Pour effectuer les calculs correspondants, la relation (5) montre que l'on a besoin de disposer de xi, dernière valeur échantillonnée, et des 2n échantillons précZdents. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES L'invention va être maintenant décrite en détail en relation avec les dessins annexes dans lesquels: - la Fig.1 représente un dispositif de vélocimétrie laser è franges du type conforme à l'ir -ention; - la Fig.2 illustre ie principe de l'autocorrélation glissante; - la Fig.3 représente l'autocorrélateur glissant; - la Fig.4 représente une variante de l'autocorrelateur glissant de la Fig.3; - la Fig.5 donne un exemple de critère de détection d'un burst impliquant trois coefficients de correlation; - la Fig.6 représente un dispositif de détermination de la fréquence d'un "burst"; - la Fig.7 représente un autre corrélateur glissant; -8 - - la Fig.8 représente la mise en parallèle de plusieurs corrélateurs pour passer d'une corrélation à 4x1 bit c une corrélation à 4x2 bits; - la Fig. 9 représente la mise en série de deux corrélateurs pour doubler le nombre de coefficients de corrélation. DESCRIPTION DE DETAIL En se référant à la Fig.1 le vélocimètre à laser a franges comprend une source laser 1 produisant un faisceau cohérent 2. Ce faisceau est divisé en deux faisceaux 3 et 4 qui sont mis en interférence dans le volume de mesure 5. Le flux lumineux émis par le volume de mesure 5 est reçu sur un miroir 6 qui le projette sur un photomultiplicateur 7. La sortie du photomultiplicateur 7 est reliée à une unité de traitement de signal 100. L'invention concerne la structure de cet unité de traitement. Sur la Fig. 2, on a représenté quatre "bursts" 101 à 104. La durée d'intégration T va de (t-T) à t et elle se termine 2 l'instant actuel t. Cette durée T peut s'écrire (t0- t) - t0- (t - T)L ou: - (t0- t) - (t0+T) -t La Fig.3 représente sous la forme d'un diagramme de blocs, un corrélateur pour le calcul de la relation (5). Un convertisseur analogique numérique 10 échantillonne et numérise le signal sur q bits. Soit xi sa sortie à l'instant iAt (At période d'échantillonnage). Un registre à décalage 11 initialement remis à zéro et comprenant 2n étages 111 à 1i2n stocke tous les échantillons retardés. n multiplieurs 121 à 12n calculent les produits xi.xi k pour k=l,n. (xi: échantillon actuel; xik échantillon retardé de k= 1, n périodes d'échantillonnage). Les n multiplieurs suivants 12n+1 a 122n calculent les produits Xi-n. XinkPour k = 1, n ((xin échantillon acutel retard5 de nat, Xink: échantillon retardé de (n+k) périodes d'échantillonnage). n soustracteurs 13 à 13 effectuent le calcul de 1 n - 9 - (xi.xik) - (x_ Xink) pour k = 1, n. La sortie 130 de chacun de ces soustracteurs 131 à 13 est 1n intégrée numériquement par des intégrateurs 141 à 14. La sortie des intégrateurs fournit en temps réel l'estimation des coefficients C1 à Cn de la fonction d'autocorrélation glissante sur la durée T = n.At. L'originalité de l'autocorrglateur de la Fig. 3 est l'existence des étages 11 n+l à 112n du registre 11, des multiplieurs 12n+1 à 122n et des soustracteurs 131 à 13n. Le critère de détection de la présence d'un "burst" est le suivant: Si le bruit est blanc et le rapport du signal au bruit élevé il suffit, pour détecter le passage d'une particule, de choisir un des coefficients de corrélation C # 0 tel que n > 1, sachant que la quasi totalité du bruit est contenue dans C. En général, on o choisira Cl, pour le comparer dans un comparateur 15 3 un seuil S préprogrammF. Si C1 > S, le comparateur 15 déclenchera la mise en mémoire dans la mémoire 16 des n coefficients de corrélation. On attendra que C1 soit redescendu sous le seuil pour réarmer le système. En pratique, dans les cas o le bruit est très important par rapport au signal, sa fonction d'autocorrélation, calculée sur un temps limité, ne pourra plus être assimilée 2 une impulsion de Dirac centrée sur l'origine et présentera un "bruit" résiduel. Pour augmenter le rapport du signal au bruit au niveau de la détection du "burst", on pourra alors comparer au seuil S non plus simplement C1 mais la somme des modules des premiers coefficients (par exemple |Cll + C21 ou 1C21 + JC31 ou encore iCIl + lC2 + \C3\. Dans Ma Fig.5, on a représente de nouveau les fils de sortie 140 des intégrateurs 141 à 14 et le registre de 1 3 stockage 16 des coefficients de corrélation. Les fils 140 sont reliés ô des détecteurs d'amplitude 171, 172, 173 et les sorties de ces détecteurs sont reliées à un circuit d'addition 18 lui-même relié au comparateur 15. Le comparateur commande la lecture du registre 16 comme dans la Fig.3. L'estimation de la fréquence - partir des n coefficients de corrélation s'effectue de la façon suivante, (Fig.6): - 10 - On mesure le temps T au bout duquel la fonction de o corrélation passe la première fois par 0. Une estimation grossière de la fréquence recherchée est f = /2 O (cette estimation o O peut également se faire en utilisant plusieurs passages à zéro de C(T). On recherche le maximum de la fonction n P (f) 5= k. C (k). cos 2 efkAt k=l en effectuant un balayage sur f autour de f et avec le pas o fréquentiel souhaité (f = f + mAf). o Le système décrit par la Fig.6 permet d'effectuer rapidement cette estimation. Les n coefficients de corrélation C1 à C sont stockés dans la mémoire 16 (Fig.3). Une table 21 contient les valeurs des cos 2irfkAt pour k variant de 1 à n et f variant de fl a f2 par pas de Af (fl et f2 sont les fréquences limites correspondant aux vitesses limites contenues dans l'écoulement et Af la résolution fréquentielle que l'on désire obtenir). Appelons "sous-mémoire" une zone de n valeurs pour lesquelles f est constant. Une logique 22 de sélection d'adresse de la table 21, initialisée par f =1/2 0 va sélectionner un certain nombre o 0 de sous-mémoires dont les fréquences encadrent f. o Pour chacune de ces sous-mémoires, on va effectuer le produit intégral n -- C(k).cos(27r.fk.At) k=l à l'aide d'un multiplieur 23, et d'un intégrateur numérique 24. Le maximum de P(f) correspondra à la valeur de f cherchée. La durée de cette recherche dépend évidemment du pas fréquentiel -3 adopté mais pour une résolution en fréquence de l'ordre de 103, une cadence en temps réel de l'ordre de quelques kHz est possible. L'intégrateur numérique 24 est relié à un circuit de recherche de maximum 25 qui, lui-même, est relié à la logique 22 de sélection des adresses et à une porte 26 à la sortie de laquelle on trouve la fréquence recherchée. - 11 - Le corrélateur de la Fig.4 correspond au cas o il est suffisant, pour estimer une fonction de corrélation, de numériser le signal s(t) sur 1 bit soit, par exemple; 1 si s(t) > 0 s0 si s(t) horloge (voir Fig.4). La Fig. 7 représente un corrélateur q x 1 bits. Le signal s (t) est numérisé sur q bits et les échantillons sont stockés dans les différents éléments 111 à 112n du registre à décalage 11. Le bit avec lequel sont corrélés les q bits des échantillons du signal est le bit de poids le plus fort (signe) que l'on extrait à l'entrée 1101 de la mémoire 111 et à l'entrée 110 +1 de la mémoire 11n+1. La quantité à calculer est n 27- (Si xi-k Si-n Xi-n-k) i = 1 ou Si et Sin sont les bits de signe aux entrées 1101 et 110n+1. Suivant les valeurs de S. et S on aura donc à calculer: i i-n xik -xi__ Xik Xi-n-k xï-k + Xi-n-k -x k -X x-- -x + x i-k i-n-k Xik+Xink Les additionneurs-soustracteurs 301 à 30 sont positionnés en 1n addition ou en soustraction selon les signes des bits de signe Si et S. Les sorties de ces additionneurs soustracteurs sont reliés aux entrées des intégrateurs numériques 141 à 14 comme dans le cas de la Fig.3. - 12 - La table de vérité des additionneurs-soustracteurs est donnée sur la Fig. 7. La Fig. 8 représente deux corrélateurs 41 et 42 travaillant en parallèle à q x 1 bits avec q = 4. S Le bit unique corrélé dans le corrglateur 41 est prélevé sur le fil 51 correspondant au bit de poids le plus fort de la ligne 50 transmettant les q bits et le bit unique corrélé dans le corrglateur 42, est prélevé sur le fil 52 correspondant au bit de poids immédiatement inférieur de cette ligne. Les sorties du corrélateur 42 sont additionnées avec les sorties du corr5lateur 41 dans les additionneurs 43 après avoir été décalées de 1 bit dans le circuit 44; ce décalage correspondant à une multiplication par 2 des valeurs des mots de sortie du corrélateur 42. Cette disposition qui permet de réaliser une corrélation de qx2 bits avec deux corrélateurs qxl bit peut être étendue à qxp bits par mise en parallèle de p corrélateurs è qxl bit (p Dans une variante de réalisation de l'invention les échantillons retardés sont stockés dans-deux registres à décalage 61, 62 à n étages de q bits (fig. 9a pour n=4) interconnectés selon le schema de la figure 9b pour obtenir n coefficients d'autocorrélation (C1, C2, C3, C4 pour n = 4). La figure 9c représente deux corrélateurs 63, 64, à 4 coefficients d'autocorrélation C1, C2, C3, C4 et C5, C6, C7, C8, travaillant en série pour doubler le nombre de coefficients d'autocorrélation calculés. Chaque corrélateur comporte deux registres à dFcalage 611, 621 et 612, 622; les deux premiers registres 611, 612 et les deux seconds registres 621, 622 étant regroupés et connectés en série pour constituer deux registres de capacité double, stockant respectivement les échantillons retardés de At, 2At,... nAt et ceux retardés, de (n+l)At, (n+2)At... 2nAt. Cette disposition permet de réaliser des ensembles de corrélation fournissant px4 coefficients de corrélation, par une mise en série de p corrélateurs. - 13 - R E V E N D I C A T I 0 N S 1 - Dispositif pour détecter l'instant d'apparition et pour déterminer la fréquence d'un signal périodique noyé dans un bruit, comportant des moyens de calculer en temps réel la fonction d'autocorrélation de ce signal et de déduire sa fréquence de la valeur des coefficients d'autocorrélation, ledit dispositif comprenant un convertisseur analogique numérique transformant périodiquement le signal en échantillons de q bits, des moyens de retarder lesdits échantillons d'un temps At prédéterminé et de multiples de ce temps, des moyens de multiplier l'échantillon actuel fourni par ledit convertisseur par les échantillons précédents retardes et des intégrateurs numériques pour intégrer les produits obtenus, caractérisé par le fait que les moyens de retarder les échantillons fournis par le convertisseur comprennent des premiers moyens de retarder lesdits échantillons de Et, 2At... nAt et les seconds moyens de retarder lesdits échantillons de (n+1)At, (n+ 2)At... 2nAt afin d'obtenir des premiers produits de l'échantillon actuel par les échantillons retardes de Lt, 2At... nAt et des seconds produits de l'échantillon retardé de nat par les échantillons retardés de (n+1)àt (n+2)Lt... 2nAt et en ce que le dispositif comprend des moyens de soustraire terme è terme les seconds produits des premiers produits pour obtenir des différences de produits qui sont intégrées par lesdits intégrateurs numériques pour fournir, en temps réel, les coefficients d'autocorrélation calculés sur la durée nat. 2 - Dispositif conforme à a revendication 1 caractérisé en ce que lesdits échantillons sont des échantillons de 1 bit, en ce que les moyens d'obtenir les prer ers et seconds produits sont des portes "OU exclusif" et en ce que les moyens de soustraire les seconds produits des premiers produits ainsi que les intégrateurs sont constitués par des compteursdécompteurs déverrouillés par les signaux fournis par les portes "OU exclusif" et pilotés par une horloge. 3 - Dispositif selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'on applique à l'une des entrées des premiers et des seconds moyens de multiplication, respectivement le bit de poids le plus - 14 - fort de l'échantillon actuel et le bit de poids le plus fort de l'échantillon retarda de nAt. 4 - Dispositif selon la revendication 3 caractérisé en ce que les premiers et seconds moyens de multiplication sont des additionneurs soustracteurs. - Dispositif selon l'une des revendications 3 ou 4 caractérisé en ce qu'il comprend des premiers et des seconds moyens de calculer la fonction d'autocorrélation du signal périodique, ces deux moyens recevant des échantillons actuels à q bits identiques et des échantillons è 1 bit extraits desdits échantillons à q bits, les échantillons 1] bit étant différents et représentant respectivement le bit de poids le plus fort et le bit de poids immédiatement inférieur, des moyens de décaler le signal de sortie des seconds moyens par rapport au signal de sortie des premiers moyens, et des moyens d'additionner le signal de sortie des premiers moyens de calcul de la fonction d'autocorrélation, au signal de sortie décalé des seconds moyens de calcul de la fonction d'autocorrélation. 6 - Dispositif selon l'une quelconque des revendications 1 à 4 caractérisé en ce qu'il comprend des premiers et des seconds moyens de calculer la fonction d'autocorrélation, ces moyens comportant chacun un premier et un second registre à décalage stockant les échantillons retardés; les deux premiers et les deux seconds registresétant connectés en série pour constituer deux registres recevant respectivement les échantillons retardés de Et, 2At...nAt et ceux retardés de (n+l)At, (r--2)At...2nAt. 7 - Dispositif selon l'un- quelconque des revendications 1 à 6 caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de comparer l'un au moins des coefficients d'autocorrélation a un seuil préprogrammé, le franchissement du seuil déclenchant la mise en mémoire de tous les coefficients d'autocorrélation. 8 - Dispositif selon la revendication 7 caractérisé en ce que l'on compare au seuil préprogrammé la somme des modules des premiers coefficients de corrélation. 9 - Dispositif selon l'une des revendications 1 2 8 caractérisé en ce que les moyens de déduire la fréquence dudit signal périodique de la valeur des coefficients d'autocorrelation - 15 - comprennent des moyens de déterminer le maximum de la transformée de Fourier discrète desdits coefficients de corrélation. - Dispositif selon l'une des revendications 1 è 9 caractérisé en ce que le signal périodique est le signal de sortie du photomultiplicateur d'un vélocimètre laser à franges.