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Séance de cours

Compression des données et théorème de Shannon: Définitions

Dans cours

CS-119(d): Information, calcul, communication

L'objectif de ce cours est d'introduire les étudiants à la pensée algorithmique, de les familiariser avec les fondamentaux de l'Informatique et de développer une première compétence en programmation (langage C++). ...

Description

Cette séance de cours couvre les définitions des codes binaires, y compris les séquences finies de 0s et 1s, les codes binaires sans préfixe, et l'utilisation de codes binaires pour représenter des séquences de lettres d'un alphabet. Il explique également comment calculer la longueur moyenne du code en fonction des probabilités de lettres dans une séquence.

Enseignant·e

Jean-Cédric Chappelier

Jean-Cédric Chappelier est ingénieur diplômé et docteur de l'Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications de Paris. Il est actuellement collaborateur scientifique et chargé de cours à l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne où il participe à l'activité de recherche et enseigne, entre autres, dans le domaine du traitement automatique des langues.

Source officielle

Concepts associés (25)

Code préfixe

Un code préfixe (ou code instantané) est un code ayant la particularité de ne posséder aucun mot du code ayant pour préfixe un autre mot du code. Autrement dit, aucun mot du code (ou symbole) d'un code préfixe ne peut se prolonger pour donner un autre mot du code (ou symbole). C'est une propriété souvent recherchée pour les codes à longueur variable, afin de pouvoir les décoder lorsque plusieurs symboles sont concaténés les uns aux autres sans qu'il soit nécessaire d'utiliser des séparateurs (les séparateurs rendent préfixes des codes non préfixes).

Codage de Huffman

Le codage de Huffman est un algorithme de compression de données sans perte. Le codage de Huffman utilise un code à longueur variable pour représenter un symbole de la source (par exemple un caractère dans un fichier). Le code est déterminé à partir d'une estimation des probabilités d'apparition des symboles de source, un code court étant associé aux symboles de source les plus fréquents. Un code de Huffman est optimal au sens de la plus courte longueur pour un codage par symbole, et une distribution de probabilité connue.

Compression de données

La compression de données ou codage de source est l'opération informatique consistant à transformer une suite de bits A en une suite de bits B plus courte pouvant restituer les mêmes informations, ou des informations voisines, en utilisant un algorithme de décompression. C'est une opération de codage qui raccourcit la taille (de transmission, de stockage) des données au prix d'un travail de compression. Celle-ci est l'opération inverse de la décompression.

Lossy compression

In information technology, lossy compression or irreversible compression is the class of data compression methods that uses inexact approximations and partial data discarding to represent the content. These techniques are used to reduce data size for storing, handling, and transmitting content. The different versions of the photo of the cat on this page show how higher degrees of approximation create coarser images as more details are removed. This is opposed to lossless data compression (reversible data compression) which does not degrade the data.

Alphabet

thumb|Lettres de l'alphabet phénicien. Un alphabet (de alpha et bêta, les deux premières lettres de l’alphabet grec) est un système d'écriture constitué d'un ensemble de symboles dont chacun représente, par exemple, un des phonèmes d’une langue. Chacun des symboles d'un alphabet ou graphèmes, est appelé « lettre ». Dans les cas les plus simples, chaque lettre correspond à un phonème de la langue et inversement.

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Séances de cours associées (29)

Compression: Codes sans préfixe

Explique les codes sans préfixe pour une compression efficace des données et l'importance des codes décodables de manière unique.

Théorème de codage des sources

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Le théorème de Shannon MOOC: Information, Calcul, Communication: Introduction à la pensée informatique

Introduit le théorème de Shannon sur les codes binaires, l'entropie et les limites de compression des données.

Entropie et algorithmes : Applications au tri et à la pesée

Couvre l'application de l'entropie dans les algorithmes, en se concentrant sur le tri et les stratégies de prise de décision.

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Explore l'algorithme Shannon-Fano pour la compression des données et son efficacité dans la création de codes binaires uniques pour les lettres.

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