Le tsunami fashion de l'hiver? Le look boyish. C'est la déferlante cette saison, sur toutes les épaules, des filles les plus pointues à celles qui gardent toujours une certaine distance avec les tendances. Vous pensiez tout savoir sur l'allure masculin/féminin ou vous hésitez encore? Pour vous aider à mieux vous y retrouver dans les vestes XXL de votre homme, on vous décrypte le phénomène. Quid du masculin/féminin A chaque période son appellation, pourtant le boyish n'est pas né de la dernière pluie. Le boyish? Un mot connoté 2011, comme tomboy, littéralement "garçon manqué" en anglais. Plus branché. Coiffure garçon manqueé . Lorsque le look masculin/féminin est arrivé sur le devant de la scène fashion, le mot employé était "androgyne", du grec [andros] et [gunê], qui signifient "homme" et "femme". Facile à comprendre donc, un mélange de féminin et de masculin. Cependant, ce qu'on considère légèrement aujourd'hui comme une simple attitude fashion a mis du temps à rentrer dans les mœurs. En 1966, Yves Saint Laurent choque son assistance à son défilé à l'automne-hiver 1966 lorsqu'il propose un smoking pour femme.
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Coiffure Garçon Manqué
Pour un effet plus naturel, on laisse dépasser les mèches de devant. Plus c'est court, plus on aime. Finies les heures passées devant le mirroir à se coiffer. un léger coup de sèche-cheveux par ci par là et le tour est joué. On surfe sur la tendance des cheveux "mouillés". Un petit coup de spray salé pour des beachy waves et des longueurs brillantes. On ramène sur le haut de la tête les cheveux de devant avec une petite pince. Un carré légèrement plongeant, lissées à la perfection. Le parfait look "working woman". PHOTOS. Transformation : une artiste passe du look de garçon manqué à celui de lolita | Le HuffPost. Séchez vos cheveux tête en bas pour obtenir ce joli carré savamment décoiffé. Un look sage avec ce carré aux pointes légèrement dégradées. Le petit tie and dye, le petit + pour donner du peps à une coiffure. Chic et moderne, le carré plongeant légèrement asymétrique avec de légères ondulations aux pointes. Sobre mais tendance, on se fait la raie sur le côté et on laisse quelques mèches dépasser sur le côté. Qui a dit qu'on ne pouvait pas attacher nos cheveux courts? Une petite queue de cheval et quelques mèches détachées ça et là.
Pour les plus sages, un carré aux boucles travaillées tout en douceur à la "Blair Waldorf"
Pour les plus audacieuses, le carré très court. Idéal pour les visages ovales! Un carré romantique avec des boucles laches, on dit oui! Un carré ébouriffé si vous êtes audacieuse, le must! La raie au milieu et des boucles floues, on adore! Le carré maxi volumineux en bas, on adore! Un carré à peine gauffré, on dit oui! Et si on tentait le carré graphique? Lisse et asymétrique. On se lance dans le carré court, lisse dont seules les mèches de devant sont brushées. Si vous êtes rock, on vous conseille le carré maxi volume "coiffé décoiffé". Si vous aimez la coupe d'"Alexa Chung", pourquoi pas la tenter? Une frange et des boucles vagabondes. Le parfait look "preppy". Si vous manquez de temps le matin, adoptez le carré ébouriffé. Passez vous la main dans les cheveux ou bien crépez légèrement à l'aide d'un peigne. Au quotidien, la jeune femme a quitté son style garçon manqué pour être plus tendance tout en gardant son identité rock - Puretrend. Voici le résultat. Pour un résultat branché, on opte pour ce look aux boucles travaillées.
La transformée de Fourier permet de représenter le spectre de fréquence d'un signal non périodique. Note Cette partie s'intéresse à un signal à une dimension. Signal à une dimension ¶ Un signal unidimensionnel est par exemple le signal sonore. Il peut être vu comme une fonction définie dans le domaine temporel: Dans le cas du traitement numérique du signal, ce dernier n'est pas continu dans le temps, mais échantillonné. Le signal échantillonné est obtenu en effectuant le produit du signal x(t) par un peigne de Dirac de période Te: x_e(t)=x(t)\sum\limits_{k=-\infty}^{+\infty}\delta(t-kT_e) Attention La fréquence d'échantillonnage d'un signal doit respecter le théorème de Shannon-Nyquist qui indique que la fréquence Fe d'échantillonnage doit être au moins le double de la fréquence maximale f du signal à échantillonner: Transformée de Fourier Rapide (notée FFT) ¶ La transformée de Fourier rapide est un algorithme qui permet de calculer les transformées de Fourier discrète d'un signal échantillonné.
show ()
Cas extrême où f=Fe ¶ import numpy as np
Te = 1 / 2 # Période d'échantillonnage en seconde
t_echantillons = np. linspace ( 0, Durée, N) # Temps des échantillons
plt. scatter ( t_echantillons, x ( t_echantillons),
color = 'orange', label = "Signal échantillonné")
plt. title ( r "Échantillonnage d'un signal $x(t$) à $Fe=2\times f$")
Calcul de la transformée de Fourier ¶ # Création du signal
import numpy as np
f = 1 # Fréquence du signal
A = 1 # Amplitude du signal
return A * np. pi * f * t)
Durée = 3 # Durée du signal en secondes
Te = 0. 01 # Période d'échantillonnage en seconde
x_e = x ( te)
plt. scatter ( te, x_e, label = "Signal échantillonné")
plt. title ( r "Signal échantillonné")
from import fft, fftfreq
# Calcul FFT
X = fft ( x_e) # Transformée de fourier
freq = fftfreq ( x_e. size, d = Te) # Fréquences de la transformée de Fourier
plt. subplot ( 2, 1, 1)
plt. plot ( freq, X. real, label = "Partie réel")
plt. imag, label = "Partie imaginaire")
plt. xlabel ( r "Fréquence (Hz)")
plt.
C'est un algorithme qui joue un rôle très important dans le calcul de la transformée de Fourier discrète d'une séquence. Il convertit un signal d'espace ou de temps en signal du domaine fréquentiel. Le signal DFT est généré par la distribution de séquences de valeurs à différentes composantes de fréquence. Travailler directement pour convertir sur transformée de Fourier est trop coûteux en calcul. Ainsi, la transformée de Fourier rapide est utilisée car elle calcule rapidement en factorisant la matrice DFT comme le produit de facteurs clairsemés. En conséquence, il réduit la complexité du calcul DFT de O (n 2) à O (N log N). Et c'est une énorme différence lorsque vous travaillez sur un grand ensemble de données. En outre, les algorithmes FFT sont très précis par rapport à la définition DFT directement, en présence d'une erreur d'arrondi. Cette transformation est une traduction de l'espace de configuration à l'espace de fréquences et ceci est très important pour explorer à la fois les transformations de certains problèmes pour un calcul plus efficace et pour explorer le spectre de puissance d'un signal.
Introduction à la FFT et à la DFT ¶
La Transformée de Fourier Rapide, appelée FFT Fast Fourier Transform en anglais, est un algorithme qui permet de calculer des Transformées de Fourier Discrètes DFT Discrete Fourier Transform en anglais. Parce que la DFT permet de déterminer la pondération entre différentes fréquences discrètes, elle a un grand nombre d'applications en traitement du signal, par exemple pour du filtrage. Par conséquent, les données discrètes qu'elle prend en entrée sont souvent appelées signal et dans ce cas on considère qu'elles sont définies dans le domaine temporel. Les valeurs de sortie sont alors appelées le spectre et sont définies dans le domaine des fréquences. Toutefois, ce n'est pas toujours le cas et cela dépend des données à traiter. Il existe plusieurs façons de définir la DFT, en particulier au niveau du signe que l'on met dans l'exponentielle et dans la façon de normaliser. Dans le cas de NumPy, l'implémentation de la DFT est la suivante:
\(A_k=\sum\limits_{m=0}^{n-1}{a_m\exp\left\{ -2\pi i\frac{mk}{n} \right\}}\text{ avec}k=0, \ldots, n-1\)
La DFT inverse est donnée par:
\(a_m=\frac{1}{n}\sum\limits_{k=0}^{n-1}{A_k\exp\left\{ 2\pi i\frac{mk}{n} \right\}}\text{ avec}m=0, \ldots, n-1\)
Elle diffère de la transformée directe par le signe de l'argument de l'exponentielle et par la normalisation à 1/n par défaut.
absolute(tfd)
freq = (N)
for k in range(N):
freq[k] = k*1. 0/T
plot(freq, spectre, 'r. ') xlabel('f')
ylabel('S')
axis([0, fe, 0, ()])
grid()
return tfd
Voyons le spectre de la gaussienne obtenue avec la TFD superposée au spectre théorique:
T=20. 0
fe=5. 0
figure(figsize=(10, 4))
tracerSpectre(signal, T, fe)
def fourierSignal(f):
return ()*(**2*f**2)
f = (start=-fe/2, stop=fe/2, step=fe/100)
spectre =np. absolute(fourierSignal(f))
plot(f, spectre, 'b')
axis([-fe/2, fe, 0, ()])
L'approximation de la TF pour une fréquence négative est donnée par:
S a ( - f n) ≃ T exp ( - j π n) S N - n La seconde moitié de la TFD ( f ∈ f e / 2, f e) correspond donc aux fréquences négatives. Lorsque les valeurs du signal sont réelles, il s'agit de l'image de la première moitié (le spectre est une fonction paire). Dans ce cas, l'usage est de tracer seulement la première moitié f ∈ 0, f e / 2. Pour augmenter la résolution du spectre, il faut augmenter T. Il est intéressant de maintenir constante la fréquence d'échantillonnage:
T=100.
array ([ x, x])
y0 = np. zeros ( len ( x))
y = np. abs ( z)
Y = np. array ([ y0, y])
Z = np. array ([ z, z])
C = np. angle ( Z)
plt. plot ( x, y, 'k')
plt. pcolormesh ( X, Y, C, shading = "gouraud", cmap = plt. cm. hsv, vmin =- np. pi, vmax = np. pi)
plt. colorbar ()
Exemple avec cosinus ¶
m = np. arange ( n)
a = np. cos ( m * 2 * np. pi / n)
Exemple avec sinus ¶
Exemple avec cosinus sans prise en compte de la période dans l'affichage
plt. plot ( a)
plt. real ( A))
Fonction fftfreq ¶
renvoie les fréquences du signal calculé dans la DFT. Le tableau freq renvoyé contient les fréquences discrètes en nombre de cycles par pas de temps. Par exemple si le pas de temps est en secondes, alors les fréquences seront données en cycles/seconde. Si le signal contient n pas de temps et que le pas de temps vaut d:
freq = [0, 1, …, n/2-1, -n/2, …, -1] / (d*n) si n est pair
freq = [0, 1, …, (n-1)/2, -(n-1)/2, …, -1] / (d*n) si n est impair
# definition du signal
dt = 0. 1
T1 = 2
T2 = 5
t = np. arange ( 0, T1 * T2, dt)
signal = 2 * np.
spectrogram ( x, rate)
# On limite aux fréquences présentent
Sxx_red = Sxx [ np. where ( f < 6000)]
f_red = f [ np. where ( f < 6000)]
# Affichage du spectrogramme
plt. pcolormesh ( t, f_red, Sxx_red, shading = 'gouraud')
plt. ylabel ( 'Fréquence (Hz)')
plt. xlabel ( 'Temps (s)')
plt. title ( 'Spectrogramme du Cri Whilhem')
Spectrogramme d'une mesure ¶ On réalise une mesure d'accélération à l'aide d'un téléphone, qui peut mesurer par exemple les vibrations dues à un séisme. Et on va visualiser le spectrogramme de cette mesure. Le fichier de mesure est le suivant. import as plt
import as signal
# Lecture des en-têtes des données avec comme délimiteur le point-virgule
head = np. loadtxt ( '', delimiter = ', ', max_rows = 1, dtype = np. str)
# Lecture des données au format float
data = np. loadtxt ( '', delimiter = ', ', skiprows = 1)
# print(head)
# Sélection de la colonne à traiter
x = data [:, 3]
te = data [:, 0]
Te = np. mean ( np. diff ( te))
f, t, Sxx = signal. spectrogram ( x, 1 / Te, window = signal.