500ml Toutes les marques Il existe des produits 29. Affichage 1-12 de 29 article(s) Dark and Lovely Lotion... Cette lotion nourrissante de Dark and lovely est un soin au quotidien parfait pour obtenir de beaux cheveux soyeux et brillants. 250ml ELIXIR KARITÉ SOIN POINTES... Keralong à été spécialement formulé cette Elixir Karité, qui est un soin pour les pointes et longueurs des cheveux secs et frisés. Il offre ses bienfaits adoucissants et protecteurs pour aider la chevelure à retrouver la brillance. 100ml LAIT CAPILLAIRE HYDRATANT... Ce Smoothie Ananas est un lait capillaire hydratant et nourrissant qui est composé de beurre de mangue, jojoba, et amande douce. Ce lait contient des provitamines qui réparent la fibre capillaire et protéines pures de jojoba pour maintenir l'hydratation des longueurs jusqu'aux pointes. Sans paraben, sans sulfate, sans colorant, sans alcool, sans silicone, sans huile minérale. Lait coiffant BIO qui définit et soigne les cheveux crépus 5 en 1. Ce Smoothie vanille ylang-ylang est un lait capillaire hydratant et nourrissant qui est composé de l' Aloe vera, huile de jojoba, et d' amande douce.
309g Pack PACK ROUTINE HYDRATATION -... Vos cheveux crépus ont besoin d'hydratation c'est pour cela que vous propose le pack routine hydratation cheveux crépus. IC FANTASIA hair Polisher... Hair Polischer Mister de IC FANTASIA à créer une formule pour les cheveux colorés, défrisés et chimiquement abîmés. Répare et redonne vie aux cheveux crépus, secs, frisés et bouclés. 178ml SHAMPOING PURIFIANT CHEVEUX... Le Shampoing purifiant pour cheveux gras BIO de la marque AVRIL pour les cheveux à tendance grasse qui nécessitent des soins adaptés face aux agressions extérieures accélérant la sécrétion de sé Shampoing purifiant cheveux gras BIO est composé de base lavante douce aux huiles essentielles de thym et de citron qui purifie le cuir chevelu sans l'irriter. Activilong Spray Démêlant... Démêlage express et efficace. Lait capillaire hydratant bio et bien être. Sans rinçage. Sans rinçage, le SPRAY DEMELANT EXPRESS NATURAL TOUCH est l'allié des cheveux rebelles difficiles à coiffer. Grâce à sa texture biphasée et non grasse, sa formule hydrate le cheveu en profondeur, le rendant plus souple et plus facile à maîtriser.
[Sans paraben - sans silicone - sans vaseline] SKIN WHITE CREME... La Crème active hydratante éclaircissante active de Skin White agit efficacement sur les taches brunes de l'épiderme et éclaircit graduellement le teint de la peau. 50g APRÈS-SHAMPOING RÉPARATION... Avec cet après-shampoing réparation cheveux secs abîmés certifié bio-AVRIL, offrez à vos cheveux un soin est enrichi en aloe Vera bio et l'huile de ricin pour apporter souplesse, éclat et brillance aux cheveux les plus secs et abîmés. 200ml Fabriqué en France activilong Shampoing... Le shampoing Activilong actiliss est prolongateur de lissage à l 'huile d'argan bio, Kératine et de protéines de lait bio, ce Shampoing Prolongateur de Lissage Actiliss, nettoie en douceur la fibre capillaire et la protège durablement de l'humidité. Dès la première utilisation, les effets du lissage sont accentués, les cheveux sont disciplinés et assouplis. [Sans paraben - sans sulfate] 250 ml Spray Revitalisant sans... Lait capillaire hydratant bio 86. Le spray revitalisant sans rinçage aux lait de coco et du miel, regénère l'humidité, ajoute de la brillance de vos cheveux.
Leurs soins capillaires ont été développés par Fétia, une Guadeloupéenne qui vit à Lyon et qui a à cœur d'offrir aux cheveux ondulés, bouclés, frisés à crépus une gamme de soins adultes et enfants qui répond aux exigences de ces cheveux souvent oubliés et malmenés. Avec Noireônaturel, dites adieu au diktat du cheveu raide et embrassez votre vraie Nature avec nos soins biologiques, made in France et éco-conçus.
Lüderitz, l'alliance de la science et de la nature La marque porte le nom de sa créatrice, le Dr. Lait capillaire hydratant bio serum. Lüderitz, doctorante en physique chimie. Elle créa sa marque après avoir constaté le manque de produits naturels pour cheveux bouclés. Havana Curls, une gamme pour les cheveux frisés, bouclés et secs La ligne de produits Havana Curls allie la recherche scientifique aux ingrédients naturels et répond aux besoins des cheveux bouclés, frisés et secs. Le premier produit de cette ligne est un soin capillaire qui leur apporte hydratation, douceur et force.
1. Transformée de Fourier Ce document introduit la transformée de Fourier discrète (TFD) comme moyen d'obtenir une approximation numérique de la transformée de Fourier d'une fonction. Soit un signal u(t) (la variable t est réelle, les valeurs éventuellement complexes). Sa transformée de Fourier(TF) est: Si u(t) est réel, sa transformée de Fourier possède la parité suivante: Le signal s'exprime avec sa TF par la transformée de Fourier inverse: Lors du traitement numérique d'un signal, on dispose de u(t) sur une durée T, par exemple sur l'intervalle [-T/2, T/2]. D'une manière générale, un calcul numérique ne peut se faire que sur une durée T finie. Une approximation de la TF est calculée sous la forme: Soit un échantillonnage de N points, obtenu pour: Une approximation est obtenue par la méthode des rectangles: On recherche la TF pour les fréquences suivantes, avec: c'est-à-dire: En notant S n la transformée de Fourier discrète (TFD) de u k, on a donc: Dans une analyse spectrale, on s'intéresse généralement au module de S(f), ce qui permet d'ignorer le terme exp(jπ n) Le spectre obtenu est par nature discret, avec des raies espacées de 1/T.
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.
ylabel ( r "Amplitude $X(f)$") plt. title ( "Transformée de Fourier") plt. subplot ( 2, 1, 2) plt. xlim ( - 2, 2) # Limite autour de la fréquence du signal plt. title ( "Transformée de Fourier autour de la fréquence du signal") plt. tight_layout () Mise en forme des résultats ¶ La mise en forme des résultats consiste à ne garder que les fréquences positives et à calculer la valeur absolue de l'amplitude pour obtenir l'amplitude du spectre pour des fréquences positives. L'amplitude est ensuite normalisée par rapport à la définition de la fonction fft. # On prend la valeur absolue de l'amplitude uniquement pour les fréquences positives X_abs = np. abs ( X [: N // 2]) # Normalisation de l'amplitude X_norm = X_abs * 2. 0 / N # On garde uniquement les fréquences positives freq_pos = freq [: N // 2] plt. plot ( freq_pos, X_norm, label = "Amplitude absolue") plt. xlim ( 0, 10) # On réduit la plage des fréquences à la zone utile plt. ylabel ( r "Amplitude $|X(f)|$") Cas d'un fichier audio ¶ On va prendre le fichier audio suivant Cri Wilhelm au format wav et on va réaliser la FFT de ce signal.
import as wavfile # Lecture du fichier rate, data = wavfile. read ( '') x = data [:, 0] # Sélection du canal 1 # Création de instants d'échantillons t = np. linspace ( 0, data. shape [ 0] / rate, data. shape [ 0]) plt. plot ( t, x, label = "Signal échantillonné") plt. ylabel ( r "Amplitude") plt. title ( r "Signal sonore") X = fft ( x) # Transformée de fourier freq = fftfreq ( x. size, d = 1 / rate) # Fréquences de la transformée de Fourier # Calcul du nombre d'échantillon N = x. size # On prend la valeur absolue de l'amplitude uniquement pour les fréquences positives et normalisation X_abs = np. abs ( X [: N // 2]) * 2. 0 / N plt. plot ( freq_pos, X_abs, label = "Amplitude absolue") plt. xlim ( 0, 6000) # On réduit la plage des fréquences à la zone utile plt. title ( "Transformée de Fourier du Cri Whilhelm") Spectrogramme d'un fichier audio ¶ On repart du même fichier audio que précédemment. Le spectrogramme permet de visualiser l'évolution des fréquences du signal au cours du temps. import as signal import as wavfile #t = nspace(0, [0]/rate, [0]) # Calcul du spectrogramme f, t, Sxx = signal.
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.
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append ( f, f [ 0]) # calcul d'une valeur supplementaire z = np. append ( X, X [ 0]) Exemple avec translation ¶ x = np. exp ( - alpha * ( t - 1) ** 2) ( Source code)