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Séance de cours

Théorie de l'information et codage: codage à la source

Dans cours

COM-404: Information theory and coding

The mathematical principles of communication that govern the compression and transmission of data and the design of efficient methods of doing so. ...

Description

Cette séance de cours couvre le thème du codage source dans la théorie de l'information et le codage, en discutant des concepts des extensions Netrush, de la récupération parfaite, de la configuration du modèle, de la conception de l'encodeur et de l'analyse des probabilités d'erreur. Emre Telatar présente diverses techniques de codage et les taux d'erreur réalisables pour différents modèles sources.

Enseignant·e

Emre Telatar

I. Emre Telatar received the B.Sc. degree in electrical engineering from the Middle East Technical University, Ankara, Turkey, in 1986. He received the S.M. and Ph.D. degrees in electrical engineering and computer science from the Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, in 1988 and 1992 respectively. In 1992, he joined the Communications Analysis Research Department at AT&T Bell Laboratories (later Lucent Technologies), Murray Hill, NJ. He has been at the EPFL since 2000. Emre Telatar was the recipient of the IEEE Information Theory Society Paper Award in 2001. He was a program co-chair for the IEEE International Symposium on Information Theory in 2002, and associate editor for Shannon Theory for the IEEE Information Theory Transactions from 2001 to 2004. He was awarded the EPFL Agepoly teaching prize in 2005. Emre Telatar's research interests are in communication and information theories.

Source officielle

Concepts associés (31)

Space–time block code

Space–time block coding is a technique used in wireless communications to transmit multiple copies of a data stream across a number of antennas and to exploit the various received versions of the data to improve the reliability of data transfer. The fact that the transmitted signal must traverse a potentially difficult environment with scattering, reflection, refraction and so on and may then be further corrupted by thermal noise in the receiver means that some of the received copies of the data may be closer to the original signal than others.

Théorie de l'information

La théorie de l'information, sans précision, est le nom usuel désignant la théorie de l'information de Shannon, qui est une théorie utilisant les probabilités pour quantifier le contenu moyen en information d'un ensemble de messages, dont le codage informatique satisfait une distribution statistique que l'on pense connaître. Ce domaine trouve son origine scientifique avec Claude Shannon qui en est le père fondateur avec son article A Mathematical Theory of Communication publié en 1948.

MIMO (télécommunications)

Multiple-Input Multiple-Output ou MIMO (« entrées multiples, sorties multiples » en français) est une technique de multiplexage utilisée dans les radars, réseaux sans fil et les réseaux mobiles permettant des transferts de données à plus longue portée et avec un débit plus élevé qu’avec des antennes utilisant la technique SISO (Single-Input Single-Output). Alors que les anciens réseaux Wi-Fi ou les réseaux GSM standards utilisent une seule antenne au niveau de l'émetteur et du récepteur, MIMO utilise plusieurs antennes tant au niveau de l'émetteur (par exemple un routeur) que du récepteur (par exemple un PC portable ou un smartphone).

Théorie algorithmique de l'information

La théorie algorithmique de l'information, initiée par Kolmogorov, Solomonov et Chaitin dans les années 1960, vise à quantifier et qualifier le contenu en information d'un ensemble de données, en utilisant la théorie de la calculabilité et la notion de machine universelle de Turing. Cette théorie permet également de formaliser la notion de complexité d'un objet, dans la mesure où l'on considère qu'un objet (au sens large) est d'autant plus complexe qu'il faut beaucoup d'informations pour le décrire, ou — à l'inverse — qu'un objet contient d'autant plus d'informations que sa description est longue.

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.

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Séances de cours associées (30)

Théorie de l'information: Codage source

Couvre le codage source, les séquences typiques, la stationnarité et le codage efficace dans la théorie de l'information.

Aléatoire Codage: Atteinte et Preuve Variantes

Explore la possibilité de codage aléatoire et les variantes de preuve dans la théorie de l'information, en mettant l'accent sur les taux réalisables et les principes architecturaux.

Mesures de l'information : Entropie et théorie de l'information

Explique comment l'entropie mesure l'incertitude dans un système en fonction des résultats possibles.

Théorie de l'information : Entropie et capacité

Couvre les concepts d'entropie, de distributions gaussiennes et de capacité de canal avec des contraintes.

Théorèmes de codage de source : modèles d'entropie et de source

Couvre les théorèmes de codage de source, l'entropie et divers modèles de source dans la théorie de l'information.

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