Quantification (signal)En traitement des signaux, la quantification est le procédé qui permet d'approcher un signal continu par les valeurs d'un ensemble discret d'assez petite taille. On parle aussi de quantification pour approcher un signal à valeurs dans un ensemble discret de grande taille par un ensemble plus restreint. L'application la plus courante de la quantification est la conversion analogique-numérique mais elle doit le développement de sa théorie aux problèmes de quantification pour la compression de signaux audio ou .
Rate–distortion theoryRate–distortion theory is a major branch of information theory which provides the theoretical foundations for lossy data compression; it addresses the problem of determining the minimal number of bits per symbol, as measured by the rate R, that should be communicated over a channel, so that the source (input signal) can be approximately reconstructed at the receiver (output signal) without exceeding an expected distortion D. Rate–distortion theory gives an analytical expression for how much compression can be achieved using lossy compression methods.
Signal électriquevignette|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.
Cohérence (logique)En logique mathématique, la cohérence, ou consistance, d'une théorie axiomatique peut se définir de deux façons, soit par référence à la déduction : il n'est pas possible de tout démontrer à partir des axiomes de la théorie, soit par référence à la sémantique de la théorie : celle-ci possède des réalisations qui lui donnent un sens. La première définition est syntaxique au sens où elle utilise des déductions ou démonstrations, qui sont des objets finis.
Repliement de spectrethumb|300px|Ce graphique démontre le repliement du spectre d'un signal sinusoïdal de fréquence f = 0,9, confondu avec un signal de fréquence f = 0,1 lors d'un échantillonnage de période T = 1,0. Le repliement de spectre (aliasing en anglais) est un phénomène qui introduit, dans un signal qui module une fréquence porteuse ou dans un signal échantillonné, des fréquences qui ne devraient pas s'y trouver, lorsque la fréquence porteuse ou la fréquence d'échantillonnage sont inférieures à deux fois la fréquence maximale contenue dans le signal.
Distorsion (électronique)La distorsion désigne, dans un appareil ou un canal de transmission, l'ensemble des modifications indésirables d'un signal qui ne soient ni un gain, ni une atténuation, ni un retard. Une certaine altération du signal est inévitable ; on cherche à transmettre celui-ci avec le plus d'exactitude possible. Les progrès en la matière ont donné en audio le concept de Haute Fidélité. La limitation de la distorsion dans les circuits intégrés participe à l'intégrité du signal.
BandlimitingBandlimiting refers to a process which reduces the energy of a signal to an acceptably low level outside of a desired frequency range. Bandlimiting is an essential part of many applications in signal processing and communications. Examples include controlling interference between radio frequency communications signals, and managing aliasing distortion associated with sampling for digital signal processing. A bandlimited signal is, strictly speaking, a signal with zero energy outside of a defined frequency range.
Reconstruction filterIn a mixed-signal system (analog and digital), a reconstruction filter, sometimes called an anti-imaging filter, is used to construct a smooth analog signal from a digital input, as in the case of a digital to analog converter (DAC) or other sampled data output device. The sampling theorem describes why the input of an ADC requires a low-pass analog electronic filter, called the anti-aliasing filter: the sampled input signal must be bandlimited to prevent aliasing (here meaning waves of higher frequency being recorded as a lower frequency).
Quantization (image processing)Quantization, involved in , is a lossy compression technique achieved by compressing a range of values to a single quantum (discrete) value. When the number of discrete symbols in a given stream is reduced, the stream becomes more compressible. For example, reducing the number of colors required to represent a digital makes it possible to reduce its file size. Specific applications include DCT data quantization in JPEG and DWT data quantization in JPEG 2000.
Modulation par impulsions et codageLa modulation par impulsions et codage ou MIC (en anglais : pulse-code modulation), généralement abrégé en PCM est une représentation numérique d'un signal électrique résultant d'un processus de numérisation. Le signal est d'abord échantillonné, puis chaque échantillon est quantifié indépendamment des autres échantillons, et chacune des valeurs quantifiées est convertie en un code numérique. Le traitement indépendant de chaque échantillon implique qu'il n'y a ni chiffrement, ni compression de données.
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.
Théorème d'échantillonnageLe théorème d'échantillonnage, dit aussi théorème de Shannon ou théorème de Nyquist-Shannon, établit les conditions qui permettent l'échantillonnage d'un signal de largeur spectrale et d'amplitude limitées. La connaissance de plus de caractéristiques du signal permet sa description par un nombre inférieur d'échantillons, par un processus d'acquisition comprimée. Dans le cas général, le théorème d'échantillonnage énonce que l’échantillonnage d'un signal exige un nombre d'échantillons par unité de temps supérieur au double de l'écart entre les fréquences minimale et maximale qu'il contient.
Anti-aliasing filterAn anti-aliasing filter (AAF) is a filter used before a signal sampler to restrict the bandwidth of a signal to satisfy the Nyquist–Shannon sampling theorem over the band of interest. Since the theorem states that unambiguous reconstruction of the signal from its samples is possible when the power of frequencies above the Nyquist frequency is zero, a brick wall filter is an idealized but impractical AAF. A practical AAF makes a trade off between reduced bandwidth and increased aliasing.
Ensemble convexeUn objet géométrique est dit convexe lorsque, chaque fois qu'on y prend deux points et , le segment qui les joint y est entièrement contenu. Ainsi un cube plein, un disque ou une boule sont convexes, mais un objet creux ou bosselé ne l'est pas. On suppose travailler dans un contexte où le segment reliant deux points quelconques et a un sens (par exemple dans un espace affine sur R — en particulier dans un espace affine sur C — ou dans un ).
Downsampling (signal processing)In digital signal processing, downsampling, compression, and decimation are terms associated with the process of resampling in a multi-rate digital signal processing system. Both downsampling and decimation can be synonymous with compression, or they can describe an entire process of bandwidth reduction (filtering) and sample-rate reduction. When the process is performed on a sequence of samples of a signal or a continuous function, it produces an approximation of the sequence that would have been obtained by sampling the signal at a lower rate (or density, as in the case of a photograph).
Iterative reconstructionIterative reconstruction refers to iterative algorithms used to reconstruct 2D and 3D images in certain imaging techniques. For example, in computed tomography an image must be reconstructed from projections of an object. Here, iterative reconstruction techniques are usually a better, but computationally more expensive alternative to the common filtered back projection (FBP) method, which directly calculates the image in a single reconstruction step.
Programmation par contraintesLa programmation par contraintes (PPC, ou CP pour constraint programming en anglais) est un paradigme de programmation apparu dans les années 1970 et 1980 permettant de résoudre des problèmes combinatoires de grande taille tels que les problèmes de planification et d'ordonnancement. En programmation par contraintes, on sépare la partie modélisation à l'aide de problèmes de satisfaction de contraintes (ou CSP pour Constraint Satisfaction Problem), de la partie résolution dont la particularité réside dans l'utilisation active des contraintes du problème pour réduire la taille de l'espace des solutions à parcourir (on parle de propagation de contraintes).
Propagation de contraintesLa propagation de contraintes dans le domaine de la programmation par contraintes est le fait de réduire le domaine d'une variable afin de maintenir l'ensemble des valeurs possibles cohérent avec les contraintes du problème. La propagation de contraintes permet ainsi de résoudre un problème si la propagation permet d'établir la cohérence du problème. Les techniques de propagation de contraintes sont utilisées pour réduire la taille de l'espace de recherche lors de la résolution d'un problème de satisfaction de contraintes par un algorithme de recherche arborescente.
Audio bit depthIn digital audio using pulse-code modulation (PCM), bit depth is the number of bits of information in each sample, and it directly corresponds to the resolution of each sample. Examples of bit depth include Compact Disc Digital Audio, which uses 16 bits per sample, and DVD-Audio and Blu-ray Disc which can support up to 24 bits per sample. In basic implementations, variations in bit depth primarily affect the noise level from quantization error—thus the signal-to-noise ratio (SNR) and dynamic range.
Problème de satisfaction de contraintesLes problèmes de satisfaction de contraintes ou CSP (Constraint Satisfaction Problem) sont des problèmes mathématiques où l'on cherche des états ou des objets satisfaisant un certain nombre de contraintes ou de critères. Les CSP font l'objet de recherches intenses à la fois en intelligence artificielle et en recherche opérationnelle. De nombreux CSP nécessitent la combinaison d'heuristiques et de méthodes d'optimisation combinatoire pour être résolus en un temps raisonnable.
