INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Il est connu que le gain complexe correspondant à un retard τ est H(f) = e –j2πf τ. Dès lors que l’on veut réaliser cette opération sur un signal échantillonné pour un retard différent d’un multiple de la période d’échantillonnage on se heurte au problème du repliement de la réponse fréquentielle qui par principe est nul quand f ECH τ n’est pas entier. On doit alors chercher à réaliser le filtre présentant un gain complexe périodique de période f ECH et de réponse H(f) = e –j2πf τ sur cette période.
Il peut être rappelé ici que, sur le plan du principe, décaler un signal numérisé x m d’un retard τ revient à interpoler le signal x par le filtre interpolateur de Shannon dont la réponse temporelle est sinc(f ECH t) où sinc(x) = sin(πx)/ (πx) et à remplacer l’échantillon numéro m de valeur x m par y m = x(m T ECH - τ). Mathématiquement cela s’écrit :
La réponse temporelle du filtre numérique assurant le retard τ est donc :
Par principe, ce filtre n’est pas réalisable puisque sa réponse temporelle s’étend de - à + . En tronquant et pondérant sa réponse entre –N et +N on réalise un jeu de coefficients correspondant à un filtre qui assure un retard différentiel τ par rapport à un retard de référence égal à N T ECH . La réponse fréquentielle de ce filtre est alors le repliement de la réponse fréquentielle de la pondération.
Quoiqu’il en soit la lenteur de la décroissance de h n avec l’indice n (h n ~1/n) conduit à des longueurs très importantes dès lors qu’à la fois sont recherchées large bande (proche de la bande de Nyquist) et grande dynamique (bonne suppression des bandes images).
Les équations présentées ci-dessus indiquent que cette lenteur est une conséquence directe du fait que le gain complexe associée à un retard est discontinu aux bornes de la bande d’échantillonnage dès lors que τ n’est pas un multiple de la période d’échantillonnage 1/f ECH . De la même façon, le gain complexe auquel correspondent les corrections d’égalisation des voies de réception n’est en général ni continu, ni continument dérivable aux bornes de la bande d’échantillonnage si bien que, là encore, la durée de la réponse temporelle de ce filtre de correction est d’autant plus grande que la bande dans laquelle on veut assurer cette correction avec précision est plus proche de la bande de Nyquist associée à l’échantillonnage.
Il résulte de toutes ces observations que ce filtre conduit à une réponse temporelle infinie h n décroissant lentement avec l’indice n du fait de la discontinuité en bord de bande.
Or il est connu que la pondération d’une réponse permet de limiter son extension dans l’espace dual ; il est en effet courant de pondérer une réponse temporelle pour en limiter l’encombrement spectral inhérent à la discontinuité aux bornes du domaine d’échantillonnage. De façon duale, la pondération dans le domaine spectral, qui correspond à un filtrage, permet quant à elle de limiter grandement l’extension temporelle associée à la réalisation d’un retard non entier (en termes de périodes d’échantillonnage), en réduisant par filtrage la bande dans laquelle le retard sera opérationnel.
Ainsi, plus la bande dans laquelle le retard est assuré de façon précise est large, plus la longueur de la réponse temporelle du filtre FIR le réalisant est grande.
Par ailleurs, il est possible d’échantillonner les signaux réels sur porteuse (et non plus en bande de base après démodulation I/Q analogique). Dans ce cas, par principe, les fréquences positives du signal utile sont strictement contenues dans une des bandes de Nyquist de l’échantillonnage (c’est-à-dire comprises entre k f ECH /2 et (k+1) f ECH /2 où k est arbitraire). Après échantillonnage, la reconstitution du signal analytique passe alors par un filtrage, dit de Hilbert, qui permet d’éliminer le spectre des fréquences négatives. Habituellement, comme l’indique la représentant la réponse temporelle d’un filtre de Hilbert (parties réelle et imaginaire), la réponse temporelle de ce filtre comprend une partie réelle limitée à un seul coefficient central et une partie imaginaire antisymétrique décroissant en 1/n et dont un échantillon sur deux est nul.
Ce faisant, comme indiqué sur la qui illustre la réponse fréquentielle d’un filtre de Hilbert, le gain complexe vaut -6 dB à la fréquence nulle et à la fréquence de Nyquist; par ailleurs le niveau de la réjection des fréquences négatives est d’autant plus élevé que la durée de la réponse est importante.
- le procédé comporte, pour chaque groupe de faisceaux, la formation de deux voies de calcul, le signal d’entrée de la première voie de calcul étant obtenu par la mise en œuvre du décalage du signal du faisceau de M points, M étant un entier supérieur ou égal à 2x pour obtenir un signal décalé et le calcul de la somme du signal du groupe de faisceaux et du signal décalé, et le signal d’entrée de la deuxième voie de calcul étant obtenu par la mise en œuvre du décalage du signal du groupe de faisceaux de M points pour obtenir un signal décalé et le calcul de la différence entre le signal du groupe de faisceaux et le signal décalé, cette différence étant translatée en fréquence par application multiplicative d’un signal e[+j floor(n/ π/( M/ )], n étant un entier allant de 0 à M-1 et la fonction floor désignant la fonction partie entière, M étant un entier supérieur ou égal à 2x .
- le passage dans le domaine spectral est réalisé sur chacune des voies de calcul par application d’une transformée de Fourier discrète à M/ points multiplexée par .
La description décrit également un calculateur, notamment circuit logique programmable, adapté pour mettre en œuvre les opérations d’un procédé de formation tel que précédemment décrit.
La description décrit aussi un système de formation de P voies d’émission multifaisceaux à partir de Q faisceaux multiplexés sur Q’ groupes de sous-faisceaux indexés par q’, q’ étant un entier variant entre 1 et Q’, Q’ étant un entier supérieur à 2, système de formation de faisceaux en émission comprenant P voies d’émissions munies chacune d’une antenne présentant une ouverture respective, Q et P étant deux entiers supérieurs ou égaux à 2, le système de formation comportant également un calculateur tel que précédemment décrit.
La description décrit également un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les opérations d’un procédé de formation de P voies d’émission multifaisceaux à partir de Q faisceaux multiplexés ou un procédé de formation de P voies d’émission multifaisceaux à partir de Q faisceaux multiplexés, le procédé étant tel que précédemment décrit.
La description décrit aussi un support lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les opérations d’un procédé de formation de P voies d’émission multifaisceaux à partir de Q faisceaux multiplexés ou un procédé de formation de P voies d’émission multifaisceaux à partir de Q faisceaux multiplexés, le procédé étant tel que précédemment décrit.
Les données de configuration sont utilisées lors de l’utilisation régulière de l’appli sur le téléphone intelligent, mais elles sont également transmises à une plateforme en nuage, qui peut être un dispositif serveur externe connecté à Internet.
L’utilisation effective de l’appli pour téléphone intelligent (2120) inclut la collecte de données environnementales basées sur la géolocalisation et leur combinaison avec un diagnostic de téléphone intelligent évaluant le teint de la peau de l’utilisateur. Bien que des procédés de détermination du teint de la peau d’un utilisateur pour faire correspondre un fond de teint soient connus dans l’art, un procédé ci-dessous lié à un procédé d'apprentissage profond sera discuté en détail. En fonction de l’affection de la peau de l’utilisateur, l’appli peut déterminer de fusionner des actifs de soin de la peau avec le fond de teint comme le FPS lorsque les conditions environnementales ne sont pas optimales. L’appli détermine, en fonction de la période de l’année et du niveau de bronzage de la personne, d’ajuster légèrement la couleur du fond de teint pour suivre l’évolution du teint de la peau. Lorsque la couleur n’est pas parfaite dans le processus de correspondance, l’utilisateur peut envoyer un retour d’information au nuage pour améliorer à distance les algorithmes. Dans certains cas, l’utilisateur peut vouloir utiliser le dispositif pour ajuster la couleur de la base afin de réaliser une stratégie de maquillage spécifique en superposant différentes couleurs.
La plateforme en nuage met en œuvre des fonctions montrées en 2130, telles qu’un flux de travail d’algorithmes à distance et un processus d’amélioration. Dans le flux de travail réalisé par la plateforme en nuage, sur la base des prévisions environnementales sur les UV, le pollen, la pollution, la température, des notifications spécifiques sont envoyées à l’utilisateur de l’appli pour ajuster la recette en ajoutant un FPS. La plateforme en nuage peut modifier la formule de teint de peau maîtresse de l’utilisateur qui est envoyée lorsque le niveau de bronzage du consommateur est différent du diagnostic initial.
Dans le processus d’amélioration réalisé par la plateforme en nuage et l’appli pour téléphone intelligent, l’utilisateur peut sauvegarder ses recettes favorites qui sont les plus efficaces au fil du temps ou procurent une meilleure sensation sur la peau. L’utilisateur peut également partager ses recettes avec la communauté. La plateforme en nuage peut en outre agréger tous les retours d’information des utilisateurs, et la plateforme peut envoyer aux nouveaux utilisateurs les formulations les plus tendance par zone de localisation.
La [Fig. 22A] montre un exemple de flux d’opérations dans l’écosystème décrit ci-dessus pour distribuer un fond de teint personnalisé du point de vue de l’appli. À l’étape 2210, l’utilisateur peut effectuer un diagnostic du teint de la peau comme discuté ci-dessus, qui peut être effectué en prenant une photo d’autoportrait à 360°, ou une série de photos à différents angles en utilisant la capacité de l’appareil photo du téléphone intelligent. À l’étape 2220, l’appli effectue une analyse de la peau de l’utilisateur pour détecter le teint de la peau et la teinte.
À l’étape 2230, l’appli peut présenter un fond de teint recommandé (« mélange ») qui correspond au teint de la peau de l’utilisateur tout en prenant en compte les conditions environnementales actuelles. Une fois que le fond de teint est finalement sélectionné par l’utilisateur, le fond de teint est décomposé en une combinaison des ingrédients disponibles contenus dans les cartouches du dispositif de distribution, puis la recette est transmise au dispositif de distribution pour être distribuée à l’étape 2240.
La [Fig. 22B] fournit plus de détails sur le procédé de réalisation du diagnostic de teint de peau décrit ci-dessus. À l’étape 2211, l’utilisateur effectue un enregistrement vidéo de lui-même jusqu’à ce que la détection du visage soit réalisée par l’appli pour téléphone intelligent. A l’étape 2212, la détection de visages est effectuée selon des procédés connus. Si aucun visage n’est détecté, un message d’erreur est affiché à l’utilisateur, et il peut être demandé de modifier l’angle ou la position de la caméra par rapport à l’utilisateur jusqu’à ce que la détection de visages soit réalisée. Une fois la détection du visage effectuée, un prétraitement est réalisé sur 10 images de données vidéo, où un processus de normalisation et un processus de zoom sont réalisés pour évaluer les particularités spécifiques du visage de l’utilisateur. La normalisation est un processus qui consiste à aligner toutes les images selon la même résolution, la même largeur d'orientation, le même éclairage, etc. La normalisation a pour but de rendre les images comparables entre elles et de s’assurer que l’algorithme principal fonctionnera dans les conditions/plages de fonctionnement validées et évitera tout point de données aberrant. Un modèle de prédiction du teint de la peau est ensuite exécuté à l’étape 2213 sur la base d’une valeur médiane du teint de la peau détectée dans les 10 images utilisées pour la prédiction. En outre, une évaluation de bruit de prédiction est effectuée en utilisant une approche médiane pour filtrer/moyenner le bruit. Si la prédiction de bruit est faible, une valeur LAB du teint de la peau est utilisée pour déterminer le mélange utilisé pour générer le fond de teint au niveau du dispositif de distribution. Cependant, si le niveau de bruit est élevé, alors un questionnaire de sauvegarde de sécurité est déclenché à l’étape 2214, qui demande un fond de teint précédent que l’utilisateur a utilisé. Ensuite, la couleur du fond de teint précédent est mise en correspondance avec une valeur LAB stockée qui est utilisée pour déterminer le mélange utilisé pour générer le fond de teint au niveau du dispositif de distribution.
Les figures 22C et D montrent des détails supplémentaires sur la façon dont l’apprentissage profond est effectué pour amener l’appli pour téléphone intelligent (ou la plateforme en nuage) à estimer un teint de peau dans une image. Le même processus peut également être utilisé pour amener un dispositif à estimer une affection de soin de la peau dans une image. Sur la [Fig. 22C], un entraînement est effectué pour le modèle d’apprentissage profond. Les entrées sont fournies à l’étape 2221, où les photos (qui peuvent être des autoportraits vidéo 360 ou des autoportraits photo) sont entrées avec des métadonnées associées à la photo d’entrée et des métadonnées externes. Les métadonnées associées à la photo peuvent inclure la date et l’heure (et/ou la saison) ainsi qu’une localisation GPS facultative et une indication si la photo a été prise à l’intérieur ou à l’extérieur. Les métadonnées externes peuvent être des données climatiques historiques. Un prétraitement est effectué sur les images d’entrée à l’étape 2222, qui peut inclure la détection de visages, le centrage et la mise à l’échelle, la reconnaissance de visages (selon la disponibilité de la bibliothèque) et la correction des conditions d’éclairage. À l’étape 2223, le modèle d’apprentissage profond effectue un entraînement par photo par l’apprentissage des particularités de l’estimation de teint de la peau. Le modèle d’apprentissage profond peut également effectuer une sélection d’images pour déterminer le poids scalaire de l’importance des images sélectionnées sur la base d’un groupe d’images du même utilisateur. La sortie du modèle d’apprentissage profond (2224) fournit une moyenne pondérée des couleurs de peau des images sélectionnées et des poids de la sélection des images et du post-traitement. Pour ajuster la précision du modèle, une couleur de peau mesurée est entrée dans le système pour l’utilisateur réel dans les images pour entraîner le modèle d’apprentissage profond.
La [Fig. 22D] montre l’utilisation du modèle d’apprentissage profond une fois que l’entraînement a atteint un niveau adéquat. C’est ce qu’on appelle le « temps d’inférence », puisque le teint de la peau (ou l’affection de la peau) sera inféré à partir des images sans pouvoir effectuer une mesure de vérité sur la peau réelle de l’utilisateur. On peut voir que les étapes de la [Fig. 22D] sont les mêmes, sauf qu’il n’y a pas de mesure de la couleur de la peau de l’utilisateur à l’étape finale.
Le dispositif de distribution décrit ci-dessus permet d’échanger les cartouches de consommables de manière intelligente et efficace. Les cartouches (consommables) utilisées dans le dispositif de distribution décrit ci-dessus sont de préférence gérées par ensembles (tels que des ensembles de trois cartouches). Par exemple, il pourrait y avoir des ensembles de cartouches distincts pour chacune des applications de rouge à lèvres, de soin de la peau et de fond de teint décrites ci-dessus. Dans le système, les ensembles de consommables sont équipés d'une puce intelligente ou d'un dispositif électronique configuré pour effectuer le stockage et la transmission/réception de données (tel que NFC, RFID, ou une puce de contact). Dans la description suivante, une étiquette NFC (communication en champ proche) sera mentionnée, mais non limitée à cet exemple. Chaque cartouche a des attributs cosmétiques différents et un identifiant de formule unique qui peut identifier des attributs tels que la teinte/la finition, la texture et les bénéfices pour la peau/les cheveux. Les attributs sont stockés sur le circuit intégré lors de la production et signés à l'aide d'un algorithme cryptographique asymétrique.
Comme évoqué en détail ci-dessous, l’étiquette NFC appliquée aux cartouches assure la gestion de l'univers de couleurs pour l'utilisateur, les cas d'utilisation multidispositifs et la traçabilité. L’étiquette aura deux zones de mémoire : une zone pour les données de production (encodées pendant le processus de remplissage) ; et une zone pour l'utilisation où le dispositif encodera les quantités d'utilisation et de suivi. En outre, les mécanismes de sécurité suivants ont été mis en œuvre : (i) garantir la non-modification des données de production : l'édition de secteurs est protégée par un mot de passe (mot de passe secret) ; (ii) garantir la non-duplication des données des cartouches en cas de détournement : ajout d'un mécanisme de signature utilisant l'UIID (identifiant unique de l'étiquette, les données encodées, la clé secrète de la fabrication). L'appli utilisant le dispositif pour lire la cartouche vérifiera alors que la signature provient de l'entité de fabrication avant d'autoriser la distribution.
La montre une structure de la cartouche 2300, qui est similaire à la cartouche décrite ci-dessus, mais qui inclut en outre une région 2310, qui est une zone où la métallisation n'est pas autorisée, et une étiquette NFC (puce intelligente) 2320 qui est mise à adhérer sur le dessous de la cartouche de manière à être plate et sans bords.
La montre un format de données des données stockées sur l'étiquette NFC de la cartouche. La colonne « OFF » correspond à un « décalage », qui représente les coordonnées des données codées en hexadécimal. La « Page » représente des blocs de données consécutifs car le système ne peut lire/écrire entièrement qu'une page à la fois. On peut voir que le format inclut un identifiant d’étiquette (identifiant d’étiquette) et plusieurs champs. La taille des données incluses dans l'étiquette NFC est de 56 octets dans le présent exemple non limitatif, mais elle peut aussi être supérieure ou inférieure. Le format des données montre qu'il y a des champs d'information orientés vers les informations de production et d'autres champs orientés vers le suivi de l'utilisation.
La montre un tableau qui inclut des descriptions évidentes des différents champs contenus dans le format de données de l'étiquette NFC. En outre, « type de base » signifie le type de données : par exemple : u8 signifie un entier non signé de 8 bits. « Ule16 » signifie un entier non signé de 16 bits. « Longueur » et « page » sont les coordonnées et l'allocation requises dans la page mémoire de l'étiquette NFC. Par exemple « u8 » est un entier non signé codé sur 8 bits, qui nécessitera un espace mémoire de 8 bits dans l'emplacement de la page 0.
Le module électronique de traitement 21 est apte à indiquer un état de fatigue de la structure mécanique 10 en fonction d'une évolution temporelle du coefficient de corrélation Corr(S1, S2) préalablement calculé. A cet effet, le module électronique de traitement 21 est configuré pour analyser l'évolution temporelle du coefficient de corrélation Corr(S1, S2) uniquement sur les périodes d'acquisition sur lesquelles l'écart type d'au moins un signal est supérieur à un seuil. Cela correspond aux périodes d'acquisition sur lesquelles une des pièces mécaniques 13, 14 est soumise à une charge mécanique variable.
En variante, le module électronique de traitement 21 pourra comporter un premier sous-module de traitement local 21.1 destiné à calculer le ou les indicateurs mathématiques, en particulier le coefficient de corrélation Corr(S1, S2). Le module électronique de traitement 21 comporte un deuxième sous-module de traitement déporté 21.2, tel qu'une plateforme logicielle distante. Suivant ce mode de réalisation, l'analyse précitée de l'évolution temporelle du coefficient de corrélation Corr(S1, S2) pour en déduire l'état de fatigue de la structure mécanique 10 pourra être effectuée par la plateforme logicielle distante 21.2 sur la base des indicateurs mathématiques calculés par le premier sous-module de traitement 21.1.
La montre l'évolution du coefficient de corrélation Corr(S1, S2) en fonction du nombre de cycles de fonctionnement Cyc de la structure mécanique 10. En début de vie de la structure mécanique 10, l’effort appliqué sur une des pièces mécaniques 13, 14 est transmis mécaniquement de façon optimale vers l'autre pièce mécanique 13, 14 via la chaîne de transmission d'effort 17. Le coefficient de corrélation Corr(S1, S2) est alors maximum.
Lorsque le module électronique de traitement 21 détecte, après un nombre de cycles de fonctionnement N1, que le coefficient de corrélation Corr(S1, S2) devient inférieur à un seuil limite de fatigue K1, cela signifie que l’effort ne se transmet plus de façon optimale et donc que la structure mécanique 10 commence à fatiguer. Cela induit ainsi un inconfort dans le cas où la structure mécanique 10 appartient à un meuble, tel qu'un siège ou un lit accueillant une personne.
Lorsque le module électronique de traitement 21 détecte, après un nombre de cycle de fonctionnement N2, que le coefficient devient inférieur à un seuil de casse K2, cela signifie qu'une pièce de la structure mécanique 10 est cassée. La casse peut se produire sur la première pièce 13, la deuxième pièce 14, ou le cas échéant une pièce intermédiaire 16 de la structure mécanique 10. Autrement dit, le système de mesure de la fatigue 11 permet de détecter le dysfonctionnement de toute pièce se trouvant dans la chaîne de transmission d'effort entre les deux pièces 13, 14 sur lesquelles sont disposés les capteurs d'effort 19.1, 19.2.
Le module électronique de traitement 21 pourra émettre un signal d'alerte, par exemple un signal lumineux et/ou un signal sonore, lorsqu'il détecte que le coefficient de corrélation Corr(S1, S2) passe en dessous du seuil limite de fatigue K1. Un signal d'alerte pourra également être émis lorsque le module électronique de traitement 21 détecte que le coefficient de corrélation Corr(S1, S2) passe en dessous du seuil de casse K2. Toutefois, l'intérêt de l'invention est d'alerter l'utilisateur avant la casse effective d'une pièce de la structure mécanique 10. Le seuil limite de fatigue K1, et le cas échéant le seuil de casse K2, sont prédéterminés lors de tests préalables de la structure mécanique 10 dont l'état de fatigue est à contrôler au cours du temps.
Les figures 3a et 3b illustrent l'intégration d'un système de mesure de la fatigue 11 selon l'invention sur un siège 23 destiné à être installé dans une cabine d'aéronef. Le siège 23 d'avion comporte au moins une assise 24 et au moins un dossier 25 définissant une place. En l'occurrence, le siège 23 comporte trois assises 24 et trois dossiers 25 définissant trois places. Ce nombre de places pourra bien entendu être adapté en fonction du besoin.
Les assises 24 et les dossiers 25 sont montés sur une structure de siège 27. Cette structure de siège 27 comporte des poutres de renforcement transversal 28. Des pieds de support 29 sont destinés à supporter l'assise 24. Ces pieds de support 29 sont munis de verrous 30 pour assurer la fixation par serrage du siège 23 sur des rails (non représentés) disposés sur le plancher de la cabine d'aéronef.
Des crosses 31 sont disposées entre les assises 24 ainsi qu'aux extrémités du siège 23. Ces crosses 31 présentent une forme de L et comportent des ouvertures 33 de passage des poutres de renforcement transversal 28, tel que cela est illustré par la . Ces crosses 31 portent des accoudoirs 32. Ces accoudoirs 32 pourront être montés mobiles en rotation par rapport aux crosses 31 entre une position relevée et une position abaissée.