Simulateur d’Analyse Spectrale avec Détection de Pics

# Fiche Produit : Simulateur d’Analyse Spectrale avec Détection de Pics

Ce script Python simule la génération, la visualisation et l’analyse de données spectrales pour plusieurs objets, avec une fonctionnalité avancée de détection de pics spectraux à l’aide de la bibliothèque SciPy. Il est conçu pour modéliser et analyser des signaux spectraux dans une plage de fréquences définie, avec des résultats clairs et visuellement accessibles.

## Caractéristiques du script :

**1. Génération des données spectrales :**
– Création de données simulées pour un nombre configurable d’objets (par défaut : 3).
– Plage de fréquences personnalisable (par défaut : 0 à 1000 Hz, 1000 points).
– Amplitudes spectrales générées aléatoirement via une distribution uniforme, avec une échelle croissante par objet (facteurs 1 à 3) pour différenciation.

**2. Visualisation des spectres :**
– Génération d’un graphique (via Matplotlib) affichant les spectres de chaque objet.
– Tracé des amplitudes en fonction des fréquences, avec des courbes distinctes pour chaque objet.
– Graphique clair avec titre, légendes, axes labellisés (fréquence en Hz, amplitude) et grille pour une interprétation facile.

**3. Analyse des données spectrales :**
– Calcul pour chaque objet :
– Amplitude moyenne sur l’ensemble des fréquences.
– Amplitude maximale.
– Fréquence correspondant à l’amplitude maximale.
– Résultats affichés dans un rapport textuel concis, avec une précision de deux décimales.

**4. Détection de pics spectraux :**
– Utilisation de `scipy.signal.find_peaks` pour identifier les pics significatifs dans les spectres normalisés.
– Normalisation des amplitudes (division par l’amplitude maximale) pour une détection cohérente.
– Seuil de détection configurable (par défaut : 0,8, soit 80 % de l’amplitude maximale).
– Affichage des fréquences des pics détectés pour chaque objet, avec un message explicite si aucun pic significatif n’est trouvé.

**5. Flexibilité et extensibilité :**
– Paramètres ajustables : nombre d’objets, nombre de fréquences, plage de fréquences, seuil de détection des pics.
– Modèle de données spectrales basé sur une distribution uniforme, facilement modifiable pour d’autres distributions (ex. gaussienne, sinusoïdale) ou données réelles.
– Structure modulaire permettant l’ajout de nouvelles fonctionnalités, comme l’analyse statistique avancée ou la sauvegarde des résultats.

## Utilisation :

Le script s’exécute directement et génère des données spectrales pour 3 objets sur une plage de 0 à 1000 Hz (1000 points). Il produit :
– Un graphique comparant les spectres des objets.
– Un rapport textuel détaillant l’amplitude moyenne, l’amplitude maximale et la fréquence associée pour chaque objet.
– Une analyse des pics spectraux avec un seuil par défaut de 0,8.

**Paramètres par défaut :**
– Objets : 3
– Fréquences : 1000 points, de 0 à 1000 Hz
– Amplitudes : aléatoires (distribution uniforme), multipliées par un facteur croissant (1 à 3) par objet
– Seuil de détection des pics : 0,8

– **Sortie :**
– Graphique des spectres avec courbes différenciées.
– Rapport textuel des analyses (amplitudes moyenne/maximale, fréquence maximale).
– Liste des pics détectés par objet, avec fréquences précises.
– **Dépendances :** Python 3.x, `numpy`, `matplotlib`, `scipy` (pour `find_peaks`).
– **Personnalisation :** Ajustement du nombre d’objets, de la plage de fréquences, du seuil de détection ou du modèle de génération des amplitudes.

**Licence :** MIT