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.
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 .
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.
Théorie de l'informationLa 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.
Code sourcevignette|redresse|Copie papier d'un code source en Fortran des années 1970, imprimé sur du , dédié aux fichiers textes. En informatique, le code source est un texte qui présente les instructions composant un programme sous une forme lisible, telles qu'elles ont été écrites dans un langage de programmation. Le code source se matérialise généralement sous la forme d'un ensemble de fichiers texte. Le code source est souvent traduit — par un assembleur ou un compilateur — en code binaire composé d'instructions exécutables par le processeur.
Distorsion (musique)vignette|droite|Pédale d'effet Turbo Distortion, fabriquée par l'entreprise Boss. La distorsion est un effet audio utilisé dans la création de sons saturés et distordus, en compressant les pics du signal audio d'un instrument de musique électronique et en y ajoutant des partiels acoustiques. Un effet par distorsion est également appelé, à tort, , et s'applique principalement aux guitares électriques, mais peut également s'appliquer aux instruments de nombreux genres de musiques électroniques et à la .
Joint encodingIn audio engineering, joint encoding refers to a joining of several channels of similar information during encoding in order to obtain higher quality, a smaller file size, or both. The term joint stereo has become prominent as the Internet has allowed for the transfer of relatively low bit rate, acceptable-quality audio with modest Internet access speeds. Joint stereo refers to any number of encoding techniques used for this purpose. Two forms are described here, both of which are implemented in various ways with different codecs, such as MP3, AAC and Ogg Vorbis.
Théorème du codage de sourceLe théorème du codage de source (ou premier théorème de Shannon, ou encore théorème de codage sans bruit) est un théorème en théorie de l'information, énoncé par Claude Shannon en 1948, qui énonce la limite théorique pour la compression d'une source. Le théorème montre que l'on ne peut pas compresser une chaine de variables aléatoires i.i.d, quand la longueur de celle-ci tend vers l'infini, de telle sorte à ce que la longueur moyenne des codes des variables soit inférieure à l'entropie de la variable source.
Compression de donnéesLa 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.
Video coding formatA video coding format (or sometimes video compression format) is a content representation format for storage or transmission of digital video content (such as in a data file or bitstream). It typically uses a standardized video compression algorithm, most commonly based on discrete cosine transform (DCT) coding and motion compensation. A specific software, firmware, or hardware implementation capable of compression or decompression to/from a specific video coding format is called a video codec.
Théorie des codesEn théorie de l'information, la théorie des codes traite des codes et de leurs propriétés et de leurs aptitudes à servir sur différents canaux de communication. On distingue deux modèles de communication : avec et sans bruit. Sans bruit, le codage de source suffit à la communication. Avec bruit, la communication est possible avec les codes correcteurs. En définissant l'information de façon mathématique, l'étape fondatrice de la théorie des codes a été franchie par Claude Shannon.
Théorème du codage de canalEn théorie de l'information, le théorème du codage de canal aussi appelé deuxième théorème de Shannon montre qu'il est possible de transmettre des données numériques sur un canal bruité avec un taux d'erreur arbitrairement faible si le débit est inférieur à une certaine limite propre au canal. Ce résultat publié par Claude Shannon en 1948 est fondé sur des travaux antérieurs de Harry Nyquist et Ralph Hartley. La première preuve rigoureuse fut établie par Amiel Feinstein en 1954.
Méthode de décodageEn théorie des codes, il existe plusieurs méthodes standards pour décoder des mots de code transmis sur un canal de communication avec bruit. Ce sont donc des techniques qui servent à effectuer l'opération inverse du codage de canal. Le décodage par vote majoritaire. Le décodage par observateur idéal. Le décodage par probabilité maximale. Le décodage par distance minimale. Le décodage par syndrome est une méthode de décodage très efficace pour un code linéaire sur un canal de communication avec bruit.
Échantillonnage (signal)L'échantillonnage consiste à prélever les valeurs d'un signal à intervalles définis, généralement réguliers. Il produit une suite de valeurs discrètes nommées échantillons. L'application la plus courante de l'échantillonnage est aujourd'hui la numérisation d'un signal variant dans le temps, mais son principe est ancien. Depuis plusieurs siècles, on surveille les mouvements lents en inscrivant, périodiquement, les valeurs relevées dans un registre : ainsi des hauteurs d'eau des marées ou des rivières, de la quantité de pluie.
Débit binaireLe débit binaire est une mesure de la quantité de données numériques transmises par unité de temps. Selon ses définitions normatives, il s'exprime en bits par seconde (bit/s, b/s ou bps) ou un de ses multiples en employant les préfixes du Système international (SI) : kb/s (kilobits par seconde), Mb/s (mégabits par seconde) et ainsi de suite. Dans le domaine de l'informatique, le débit est parfois exprimé en octets par seconde. Un octet équivaut à 8 bits, nombre de bits correspondant aux premières et aux plus simples des machines, et permettant de transmettre un caractère alphanumérique.
Compilateur source à sourceUn compilateur source à source, transpileur ou transcompilateur est un type de compilateur qui prend le code source d'un langage de programmation et le compile dans un autre langage de programmation. Un compilateur source-à-source opère sur deux langages avec approximativement le même niveau d'abstraction, alors qu'un compilateur traditionnel compile un langage de haut niveau vers un langage de bas niveau. Un des premiers compilateurs de ce type était le XLT86 de Digital Research en 1981, un programme écrit par Gary Kildall qui compilait du code .
Rapidité de modulationDans un canal de communication utilisant une méthode de transmission par éléments temporels discrets, dont les canaux de communication numériques, la rapidité de modulation, aussi appelée « vitesse de modulation », est l'inverse de la plus courte durée théorique de l'élément de signal. Dans la plupart des canaux numériques, les éléments de signal ou symboles sont de durée égale, et la rapidité de modulation est le nombre de moments élémentaires de signal par unité de temps.
Error exponentIn information theory, the error exponent of a channel code or source code over the block length of the code is the rate at which the error probability decays exponentially with the block length of the code. Formally, it is defined as the limiting ratio of the negative logarithm of the error probability to the block length of the code for large block lengths. For example, if the probability of error of a decoder drops as , where is the block length, the error exponent is . In this example, approaches for large .
Bruit gaussienEn traitement du signal, un bruit gaussien est un bruit dont la densité de probabilité est une distribution gaussienne (loi normale). L'adjectif gaussien fait référence au mathématicien, astronome et physicien allemand Carl Friedrich Gauss. La densité de probabilité d'une variable aléatoire gaussienne est la fonction : où représente le niveau de gris, la valeur de gris moyenne et son écart type. Un cas particulier est le bruit blanc gaussien, dans lequel les valeurs à toute paire de temps sont identiquement distribuées et statistiquement indépendantes (et donc ).
Bruit additif blanc gaussienLe bruit additif blanc gaussien est un modèle élémentaire de bruit utilisé en théorie de l'information pour imiter de nombreux processus aléatoires qui se produisent dans la nature. Les adjectifs indiquent qu'il est : additif il s'ajoute au bruit intrinsèque du système d'information ; blanc sa puissance est uniforme sur toute la largeur de bande de fréquences du système, par opposition avec un bruit coloré qui privilégie une bande de fréquences par analogie avec une lumière colorée dans le spectre visible ; gaussien il a une distribution normale dans le domaine temporel avec une moyenne nulle (voir bruit gaussien).
