import numpy as np # Import de la librarie numpy sous le nom np
from cmath import exp, phase # Utilisation de la librairie cmath pour disposer du calcul sur les nombres complexes
# Par exemple
z = 1 + 2j # permet de disposer du nombre complexe z = 1 + 2 * i. Remarquer la notation xj pour avoir une partie imaginaire x * i
print(z)
z = exp(np.pi*1j/2)
print(z)

## Ttransformée de Fourier discrète
def TFD(s) : # retourne la transformée de Fourier discrète de la liste s

## Fonction spectre qui reçoit la liste des dates d'échantillonages régulièrement espacées, et des valeurs des échantillons associées
# Bien penser à fabriquer un nouveau signal par interpolation linéaire de manière à se ramener à un nombre de points qui soit une puissance de 2 (prendre la plus proche par
#    p = round(np.log(n)/np.log(2)) # n est le nombre d'échantillons
#    N = 2 ** p # puissance de 2 la plus proche de n

def spectre(temps, signal) :

## Tests sur signaux classiques
# Générer des échantillonnages de signaux classiques (sinnusoïdal, triangulaire, rectangulaire, sinusoïdal redressé, et faire afficher les spectres