CodraFT - en to fr translation catalogue (34 entries)

en: "Processing" menu
fr: Menu "Traitement"

en: Normalize
fr: Normaliser

en: Create a new signal which is the normalization of each selected signal by maximum, amplitude, sum or energy:
fr: Crée un signal à partir de la normalisation de chaque signal sélectionné (normalisation par le maximum, en amplitude, en somme ou en énergie) :

en: Parameter
fr: Paramètre

en: Normalization
fr: Normalisation

en: :math:`y_{1}= \dfrac{y_{0}'}{max(y_{0}')}` with :math:`y_{0}'=y_{0}-min(y_{0})`
fr: :math:`y_{1}= \dfrac{y_{0}'}{max(y_{0}')}` avec :math:`y_{0}'=y_{0}-min(y_{0})`

en: Sum
fr: Addition

en: Energy
fr: Energie

en: Derivative
fr: Dérivée

en: Create a new signal which is the derivative of each selected signal.
fr: Crée un signal à partir de la dérivée de chaque signal sélectionné.

en: Integral
fr: Intégrale

en: Create a new signal which is the integral of each selected signal.
fr: Crée un signal à partir de l'intégrale de chaque signal sélectionné.

en: Linear calibration
fr: Étalonnage linéaire

en: Create a new signal which is a linear calibration of each selected signal with respect to X or Y axis:
fr: Crée un signal à partir de l'étalonnage linéaire (par rapport aux axes X et Y) de chaque signal sélectionné.

en: X-axis
fr: Axe des X

en: Y-axis
fr: Axe des Y

en: Gaussian filter
fr: Filtre gaussien

en: Compute 1D-Gaussian filter of each selected signal (implementation based on `scipy.ndimage.gaussian_filter1d <https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.ndimage.gaussian_filter1d.html>`_).
fr: Calcule le résultat du filtre gaussien 1D de chaque signal sélectionné (implémentation basée sur `scipy.ndimage.gaussian_filter1d <https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.ndimage.gaussian_filter1d.html>`_).

en: Moving average
fr: Moyenne mobile

en: Compute moving average on :math:`M` points of each selected signal, without border effect:
fr: Calcule le résultat de la moyenne mobile sur :math:`M` points de chaque signal sélectionné, sans effet de bord :

en: Moving median
fr: Médiane mobile

en: Compute moving median of each selected signal (implementation based on `scipy.signal.medfilt <https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.medfilt.html>`_).
fr: Calcule le résultat de la médiane mobile de chaque signal sélectionné (implémentation basée sur `scipy.signal.medfilt <https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.medfilt.html>`_).

en: Wiener filter
fr: Filtre de Wiener

en: Compute Wiener filter of each selected signal (implementation based on `scipy.signal.wiener <https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.wiener.html>`_).
fr: Calcule le résultat du filtre de Wiener sur chaque signal sélectionné (implémentation basée sur `scipy.signal.wiener <https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.wiener.html>`_).

en: Create a new signal which is the Fast Fourier Transform (FFT) of each selected signal.
fr: Crée un signal à partir de la transformée de Fourier rapide (FFT) de chaque signal sélectionné.

en: Inverse FFT
fr: FFT inverse

en: Create a new signal which is the inverse FFT of each selected signal.
fr: Crée un signal à partir de la transformée de Fourier rapide inverse (FFT inverse) de chaque signal sélectionné.

en: Lorentzian, Voigt, Polynomial and Multi-Gaussian fit
fr: Ajustements lorentzien, Voigt, polynomial et multi-gaussien

en: Open an interactive curve fitting tool in a modal dialog box.
fr: Ouvre une boîte de dialogue permettant de réaliser des ajustements de courbe de manière interactive.

en: Model
fr: Modèle

en: Gaussian
fr: Gaussienne

en: Lorentzian
fr: Lorentzienne

en: :math:`y = y_{0}+A.\dfrac{Re(exp(-z^2).erfc(-j.z))}{\sqrt{2\pi}.\sigma}` with :math:`z = \dfrac{x-x_{0}-j.\sigma}{\sqrt{2}.\sigma}`
fr: :math:`y = y_{0}+A.\dfrac{Re(exp(-z^2).erfc(-j.z))}{\sqrt{2\pi}.\sigma}` avec :math:`z = \dfrac{x-x_{0}-j.\sigma}{\sqrt{2}.\sigma}`

en: Multi-Gaussian
fr: Multi-gaussien
