PSI Audio A25-M

[Ragnarsson]

Je pense que notre vision différente des choses provient de notre background. Toi et Jeff êtes plus électronicien qu'acousticien ou electro-acousticien. Moi, c'est le contraire.

Cela ne devrait rien changer à la vision.
Mon background (formations et expérience) couvre les deux branches citées. Les électroniciens étudient le traitement du signal dans leur formation, tout comme les acousticiens. Mais c'était moins poussé au début des années 80, où cela se trouvait principalement dans les formations en mathématiques. Ta remarque est donc peut être lié à l'âge.

Un signal électrique ou acoustique destiné à reproduire de la musique doit être très majoritairement linéaire à moins de vouloir absolument faire de la LowFidelity.

L'utilisation de Fourier sur des signaux contenant de la distorsion harmonique dans des proportions nécessaires pour être qualifié de HiFi ne pose aucun soucis. Une distorsion harmonique correspond à une modulation d'amplitude d'un signal, ce qui ne pose pas de problème à Fourier.

Pour les signaux qui sont fortement non linéaires par nature on utilise d'autres outils comme mentionné par etmo. En 2016 il a néanmoins été démontré qu'en décomposant une transformée de Fourier en bandes, les signaux non linéaires ne posaient aucun soucis. https://royalsocietypublishing.org/doi/1....2016.0871
" There has been a general understanding in the literature for many decades that Fourier methods are not suitable for the analysis of nonlinear and non-stationary data, and various reasons (e.g. linearity, periodicity or stationarity) are provided to support it. The FT is valid under very general Dirichlet conditions (i.e. the signal is absolutely integrable with finite number of maxima and minima, and finite number of finite discontinuities in any finite interval) and thus includes analysis of nonlinear and non-stationary signals as well. Therefore, in this study, we explore and provide algorithms to analyse nonlinear and non-stationary data by the Fourier method termed the Fourier decomposition method (FDM), which generates a set of a small number of band limited Fourier intrinsic band functions (FIBFs). It is already well established that Fourier theory-based methods are the best tool for spectrum analysis, and this study demonstrates that the Fourier methods are also the best tool for time–frequency analysis and processing of any signal."


Mais il faut bien des arguments marketing pour vendre des chimères... Le marketing étant une fonction fortement non linéaire, non stationnaire et fortement bruitée par nature, et non modélisable de façon scientifique.