Séance de cours

Compression: introduction

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Dans cours

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

D'une part, le cours aborde: (1) la notion d'algorithme et de représentation de l'information, (2) l'échantillonnage d'un signal et la compression de données et (3) des aspects liés aux systèmes: ordinateur, mémoire, etc. D'autre part, le cours donne une i ...

Description

Cette séance de cours introduit la compression des données, expliquant les raisons qui la sous-tendent, les types de données qui peuvent être compressées, et les concepts de compression sans perte et perte. Il explore la façon dont la redondance dans les données peut être réduite pour atteindre des tailles de fichiers plus petites sans perdre d'information.

Dans MOOC

Information, Calcul, Communication: Introduction à la pensée informatique

Dans une première partie, nous étudierons d’abord comment résoudre de manière très concrète un problème au moyen d’un algorithme, ce qui nous amènera dans un second temps à une des grandes questions de l’informatique théorique moderne. La seconde partie du cours sera quant à elle consacrée à l’information est la communication : nous passerons en revue plusieurs sujets, comme la représentation de l'information, le traitement des signaux, la compression de données, la communication et la cryptographie.

Enseignant·e·s (3)

Olivier Lévêque

Olivier Lévêque est né en Suisse en 1971. Il a reçu le diplôme d'ingénieur-physicien de l'EPFL en 1995 et obtenu le doctorat au Département de Mathématiques de l'EPFL en 2001. Depuis lors, il travaille au Laboratoire de Théorie de l'Information à l' EPFL. Il a passé l'année académique 2006-2007 au Département d'Electricité de l'Université de Stanford, où il a été nommé chargé de cours. Ses domaines d'intérêt comprennent la théorie de l'information, les matrices aléatoires et les équations aux dérivées partielles stochastiques.

Dan-Cristian Tomozei

Mirjana Stojilovic

Mirjana Stojilović received the Dipl. Ing. and Ph.D. degrees from the School of Electrical Engineering, University of Belgrade, in 2006 and 2013, respectively. From 2010 to 2013, she was collaborating with the Processor Architecture Laboratory at EPFL, visiting periodically as a Guest Researcher. From 2013 to 2016, she was working at the University of Applied Sciences Western Switzerland as a senior researcher, and at EPFL as a lecturer. She joined Parallel Systems Architecture Lab at EPFL in October 2016. Mirjana's main research interests include electronic design automation, reconfigurable computing, electromagnetic-compatibility and signal-integrity issues, and hardware security. Mirjana Stojilović serves on the program committee of the FPGA, FPL, and FCCM conferences and as a reviewer for IEEE TCAD, TVLSI, TC, TEMC, IEEE Access and ACM TRETS. She received the Best Paper Award at 2016 International Symposium on Electromagnetic Compatibility (EMC Europe 2016), Young Scientist Award at 33rd International Conference on Lightning Protection (ICLP2016), and the Young Author Best Paper Award at the 20th Telecommunication Forum in Belgrade (TELFOR 2012). In 2015, the EPFL School of Computer and Communication Sciences (IC) presented her with the Teaching Award.

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Traitement du signal: Compression de données

Concepts associés (32)

Algorithme de compression sans perte

vignette|Comparaison de la compression d'image entre les formats JPG (à gauche) et PNG (à droite). PNG utilise une compression sans perte. On appelle algorithme de compression sans perte toute procédure de codage ayant pour objectif de représenter une certaine quantité d'information en utilisant ou en occupant un espace plus petit, permettant ainsi une reconstruction exacte des données d'origine. C'est-à-dire que la compression sans perte englobe les techniques permettant de générer un duplicata exact du flux de données d'entrée après un cycle de compression/expansion.

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.

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.

Compression d'image

La compression d'image est une application de la compression de données sur des . Cette compression a pour utilité de réduire la redondance des données d'une image afin de pouvoir l'emmagasiner sans occuper beaucoup d'espace ou la transmettre rapidement. La compression d'image peut être effectuée avec perte de données ou sans perte. La compression sans perte est souvent préférée là où la netteté des traits est primordiale : schémas, dessins techniques, icônes, bandes dessinées.

Compression artifact

A compression artifact (or artefact) is a noticeable distortion of media (including , audio, and video) caused by the application of lossy compression. Lossy data compression involves discarding some of the media's data so that it becomes small enough to be stored within the desired or transmitted (streamed) within the available bandwidth (known as the data rate or bit rate). If the compressor cannot store enough data in the compressed version, the result is a loss of quality, or introduction of artifacts.

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Séances de cours associées (64)

Communication au milieu de l'incertitude

Explore les défis dans la communication humaine, l'importance du contexte, les problèmes de compression, la fonctionnalité incertaine et la vérification des preuves.

Introduction: Structure du cours et principes fondamentaux de l'informatique

Explore le rôle de l'informatique dans la société et les bases de l'informatique, des algorithmes, des systèmes de communication et de la sécurité informatique.

Compression: Codes sans préfixe

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

Compression sans perte: Shannon-Fano et Huffman MOOC: Information, Calcul, Communication: Introduction à la pensée informatique

Explore la compression sans perte à l'aide d'algorithmes Shannon-Fano et Huffman, montrant l'efficacité et la vitesse supérieures de Huffman sur Shannon-Fano.

Compression de données et codage Shannon Fano

Explore la compression pratique des données à l'aide du codage Shannon Fano et les défis d'ingénierie liés à la compression de divers types de données.

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Concepts associés (32)

Algorithme de compression sans perte

Lossy compression

Compression de données

Compression d'image

Compression artifact

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