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Séance de cours

Conclusions sur le module II

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 conclut le module II en présentant deux théories: la théorie de l'échantillonnage des signaux et la théorie de la compression des données, toutes deux visant à représenter de manière optimale la réalité physique. Il souligne l’importance de stocker efficacement les signaux numériques tout en respectant les seuils de bande passante et d’entropie.

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 (24)

Traitement numérique du signal

Le traitement numérique du signal étudie les techniques de traitement (filtrage, compression, etc), d'analyse et d'interprétation des signaux numérisés. À la différence du traitement des signaux analogiques qui est réalisé par des dispositifs en électronique analogique, le traitement des signaux numériques est réalisé par des machines numériques (des ordinateurs ou des circuits dédiés). Ces machines numériques donnent accès à des algorithmes puissants, tel le calcul de la transformée de Fourier.

Signal électrique

vignette|Signaux électriques sur l'écran d'un oscilloscope : signal rectanglaire (haut), signal harmonique ou sinusoïdal (bas). Un signal électrique est une grandeur électrique dont la variation dans le temps transporte une information, d'une source à une destination. La grandeur électrique que l'on considère pour la transmission et le traitement du signal peut être directement la différence de potentiel ou l'intensité d'un courant électrique ; ou bien une modulation de l'amplitude, de la fréquence ou de la phase d'une variation périodique de ces grandeurs, qu'on appelle porteuse ; dans les communications numériques par modem des règles complexes régissent la modulation afin d'occuper au mieux la largeur de bande allouée.

Entropie de Shannon

En théorie de l'information, l'entropie de Shannon, ou plus simplement entropie, est une fonction mathématique qui, intuitivement, correspond à la quantité d'information contenue ou délivrée par une source d'information. Cette source peut être un texte écrit dans une langue donnée, un signal électrique ou encore un fichier informatique quelconque (suite d'octets). Elle a été introduite par Claude Shannon. Du point de vue d'un récepteur, plus la source émet d'informations différentes, plus l'entropie (ou incertitude sur ce que la source émet) est grande.

Digital signal (signal processing)

In the context of digital signal processing (DSP), a digital signal is a discrete time, quantized amplitude signal. In other words, it is a sampled signal consisting of samples that take on values from a discrete set (a countable set that can be mapped one-to-one to a subset of integers). If that discrete set is finite, the discrete values can be represented with digital words of a finite width. Most commonly, these discrete values are represented as fixed-point words (either proportional to the waveform values or companded) or floating-point words.

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.

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Compression des données et Algorithme Shannon-Fano

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

Compression des données et entropie 2: Entropie en tant que 'jeu de questions'

Explore l'entropie comme un « jeu de questions » pour deviner les lettres efficacement et sa relation à la compression des données.

Introduction aux signaux et aux filtres

Couvre la conversion des signaux analogiques en signaux numériques, de compression des données et de reconstruction des signaux, soulignant l'importance du traitement des signaux dans les systèmes de communication.

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 des données : Définition de l'entropie

Explore la compression des données par la définition, les types et les exemples pratiques d'entropie, illustrant son rôle dans le stockage et la transmission efficaces de l'information.

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