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Codes de correction d'erreurs : Codes de syndrome et d'hameçonnage

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Dans cours

COM-102: Advanced information, computation, communication II

Text, sound, and images are examples of information sources stored in our computers and/or communicated over the Internet. How do we measure, compress, and protect the informatin they contain? ...

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de codes de correction des erreurs, en se concentrant sur les syndromes et les codes de Hamming. Il explique comment calculer les syndromes, les propriétés des codes Hamming, et leurs matrices de générateur et de contrôle de parité. L'instructeur démontre comment corriger les erreurs à l'aide de syndromes et discute de la distance minimale des codes.

Enseignant·e·s (2)

Michael Christoph Gastpar

Michael Gastpar is a (full) Professor at EPFL. From 2003 to 2011, he was a professor at the University of California at Berkeley, earning his tenure in 2008. He received his Dipl. El.-Ing. degree from ETH Zürich, Switzerland, in 1997 and his MS degree from the University of Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA, in 1999. He defended his doctoral thesis at EPFL on Santa Claus day, 2002. He was also a (full) Professor at Delft University of Technology, The Netherlands. His research interests are in network information theory and related coding and signal processing techniques, with applications to sensor networks and neuroscience. He is a Fellow of the IEEE. He is the co-recipient of the 2013 Communications Society & Information Theory Society Joint Paper Award. He was an Information Theory Society Distinguished Lecturer (2009-2011). He won an ERC Starting Grant in 2010, an Okawa Foundation Research Grant in 2008, an NSF CAREER award in 2004, and the 2002 EPFL Best Thesis Award. He has served as an Associate Editor for Shannon Theory for the IEEE Transactions on Information Theory (2008-11), and as Technical Program Committee Co-Chair for the 2010 International Symposium on Information Theory, Austin, TX.

Bixio Rimoldi

Enseignement et PhD A dirigé les thèses EPFL de Nicolae Chiurtu, Ninoslav Marina, Prasenjit Dey, Raja Manakkal, Peter Allan Berlin, Marius Kleiner, Vojislav Gajic, Saeid Haghighatshoar, Adrian Dan Tarniceriu A co-dirigé les thèses EPFL de Michael Gastpar, Tarik Tabet

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Théorie de l'information: Théorie des codes

Concepts associés (31)

Block code

In coding theory, block codes are a large and important family of error-correcting codes that encode data in blocks. There is a vast number of examples for block codes, many of which have a wide range of practical applications. The abstract definition of block codes is conceptually useful because it allows coding theorists, mathematicians, and computer scientists to study the limitations of all block codes in a unified way.

Distance de Hamming

La distance de Hamming est une notion mathématique, définie par Richard Hamming, et utilisée en informatique, en traitement du signal et dans les télécommunications. Elle joue un rôle important en théorie algébrique des codes correcteurs. Elle permet de quantifier la différence entre deux séquences de symboles. C'est une distance au sens mathématique du terme. À deux suites de symboles de même longueur, elle associe le nombre de positions où les deux suites diffèrent.

Matrice génératrice

Une matrice génératrice est un concept de théorie des codes utilisé dans le cas des codes linéaires. Elle correspond à la matrice de l'application linéaire de E l'espace vectoriel des messages à communiquer dans F, l'espace vectoriel contenant les codes transmis. La notion de matrice génératrice possède à la fois un intérêt théorique dans le cadre de l'étude des codes correcteurs, par exemple pour définir la notion de code systématique, et un intérêt pratique pour une implémentation efficace.

Code de Hamming (7,4)

En théorie des codes, le Code de Hamming (7,4) est un code correcteur linéaire binaire de la famille des codes de Hamming. À travers un message de sept bits, il transfère quatre bits de données et trois bits de parité. Il permet la correction d'un bit erroné. Autrement dit, si, sur les sept bits transmis, l'un d'eux au plus est altéré (un « zéro » devient un « un » ou l'inverse), alors il existe un algorithme permettant de corriger l'erreur. Il fut introduit par Richard Hamming (1915-1998) en 1950 dans le cadre de son travail pour les laboratoires Bell.

Code correcteur

vignette|Pour nettoyer les erreurs de transmission introduites par l'atmosphère terrestre (à gauche), les scientifiques de Goddard ont appliqué la correction d'erreur Reed-Solomon (à droite), qui est couramment utilisée dans les CD et DVD. Les erreurs typiques incluent les pixels manquants (blanc) et les faux signaux (noir). La bande blanche indique une brève période pendant laquelle la transmission a été interrompue.

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Codage des canaux et BICM (LLR)

Explore le codage de canal, le BICM et les LLR dans les systèmes de communication sans fil, en soulignant l'importance de la détection et de la correction des erreurs.

Correction d'erreur

Couvre la correction d'erreur dans le calcul quantique en utilisant les codes Hamming et le décodage du syndrome.

Codes de correction quantique 2

Explore les codes de correction d'erreur quantique, y compris les codes de Hamming et les codes de répétition, le codage quantique bruyant et la correction d'erreur unique.

Codes de blocs linéaires : Bases

Couvre les bases des codes de blocs linéaires et des codes systématiques sur un champ F.

Codage des canaux : codes convolutifs

Explore le codage de canal en mettant l'accent sur les codes convolutifs, en mettant l'accent sur les processus de détection, de correction et de décodage des erreurs.

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Distance de Hamming

Matrice génératrice

Code de Hamming (7,4)

Code correcteur

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