Soft errorIn electronics and computing, a soft error is a type of error where a signal or datum is wrong. Errors may be caused by a defect, usually understood either to be a mistake in design or construction, or a broken component. A soft error is also a signal or datum which is wrong, but is not assumed to imply such a mistake or breakage. After observing a soft error, there is no implication that the system is any less reliable than before. One cause of soft errors is single event upsets from cosmic rays.
Taux d'erreurLe taux d'erreur ou B.E.R., abréviation de l'expression anglaise Bit Error Rate, désigne une valeur, relative au taux d'erreur, mesurée à la réception d'une transmission numérique, relative au niveau d'atténuation et/ou de perturbation d'un signal transmis. Ce phénomène survient également lors de l'échantillonnage (numérisation), lors de la lecture et de la sauvegarde des données (CD-R, DVD-R, disque dur, RAM...). Ce taux détermine le nombre d'erreurs apparues entre la modulation et juste après la démodulation du signal.
Phase-shift keyingLe phase-shift keying (ou PSK, soit « modulation par changement de phase ») désigne une famille de formes de modulations numériques qui ont toutes pour principe de véhiculer de l'information binaire via la phase d'un signal de référence (porteuse), et exclusivement par ce biais. Comme pour toute technique de modulation numérique, la phase en question ne peut prendre qu'un nombre fini de valeurs. Chacune de ces valeurs représente un unique nombre binaire, dont la taille (et donc la quantité d'information transmise) dépend du nombre de valeurs possibles pour la phase.
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).
Error correction codeIn computing, telecommunication, information theory, and coding theory, forward error correction (FEC) or channel coding is a technique used for controlling errors in data transmission over unreliable or noisy communication channels. The central idea is that the sender encodes the message in a redundant way, most often by using an error correction code or error correcting code (ECC). The redundancy allows the receiver not only to detect errors that may occur anywhere in the message, but often to correct a limited number of errors.
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 ).
Rapport signal sur bruitEn électronique, le rapport signal sur bruit (SNR, ) est le rapport des puissances entre la partie du signal qui représente une information et le reste, qui constitue un bruit de fond. Il est un indicateur de la qualité de la transmission d'une information. L'expression d'un rapport signal sur bruit se fonde implicitement sur le principe de superposition, qui pose que le signal total est la somme de ces composantes. Cette condition n'est vraie que si le phénomène concerné est linéaire.
Bruit de mesureEn métrologie, le bruit de mesure est l'ensemble des signaux parasites qui se superposent au signal que l'on cherche à obtenir au moyen d'une mesure d'un phénomène physique. Ces signaux sont une gêne pour la compréhension de l'information que le signal transporte. La métrologie vise donc notamment à connaître leurs origines et à les caractériser, afin de les éliminer et d'obtenir le signal d'origine aussi distinctement que possible. La source du bruit d'origine externe est externe au système physique générant le signal utile et agit par influence sur celui-ci.
Noise (signal processing)In signal processing, noise is a general term for unwanted (and, in general, unknown) modifications that a signal may suffer during capture, storage, transmission, processing, or conversion. Sometimes the word is also used to mean signals that are random (unpredictable) and carry no useful information; even if they are not interfering with other signals or may have been introduced intentionally, as in comfort noise. Noise reduction, the recovery of the original signal from the noise-corrupted one, is a very common goal in the design of signal processing systems, especially filters.
Théorème de Shannon-HartleyEn théorie de l'information, le théorème de Shannon-Hartley indique le débit maximal auquel l'information peut être transmise sur un canal de communication d'une bande passante spécifiée en présence de bruit. Il s'agit d'une application du théorème du codage de canal au cas archétypal du canal de communication analogique à temps continu soumis à un bruit gaussien.
Carrier-to-noise ratioIn telecommunications, the carrier-to-noise ratio, often written CNR or C/N, is the signal-to-noise ratio (SNR) of a modulated signal. The term is used to distinguish the CNR of the radio frequency passband signal from the SNR of an analog base band message signal after demodulation. For example, with FM radio, the strength of the 100 MHz carrier with modulations would be considered for CNR, whereas the audio frequency analogue message signal would be for SNR; in each case, compared to the apparent noise.
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.
Code correcteurvignette|Pour nettoyer les erreurs de transmission introduites par l'atmosphère terrestre (à gauche), les scientifiques de Goddard ont appliqué la correction d'erreur Reed-Solomon (à droite), qui est couramment utilisée dans les CD et DVD. Les erreurs typiques incluent les pixels manquants (blanc) et les faux signaux (noir). La bande blanche indique une brève période pendant laquelle la transmission a été interrompue.
Relais de tramesLe relayage de trames (ou FR, pour l'anglais Frame Relay) est un protocole à commutation de paquets situé au niveau de la couche de liaison (niveau 2) du modèle OSI, utilisé pour les échanges intersites (WAN). Il a été inventé par Eric Scace, ingénieur chez Sprint International. Il s'agit d'un protocole de datagramme. Sur le plan technique, il peut être vu : comme une simplification de X.25 du fait de la suppression du niveau 3 : il a en effet remplacé ce protocole pour le raccordement des sites des entreprises aux infrastructures des opérateurs qui offrent des services RPV.
Bruit blancthumb|Échantillon de bruit blanc. thumb|Spectre plat d'un bruit blanc (sur l'abscisse, la fréquence ; en ordonnée, l'intensité). Un bruit blanc est une réalisation d'un processus aléatoire dans lequel la densité spectrale de puissance est la même pour toutes les fréquences de la bande passante. Le bruit additif blanc gaussien est un bruit blanc qui suit une loi normale de moyenne et variance données. Des générateurs de signaux aléatoires () sont utilisés pour des essais de dispositifs de transmission et, à faible niveau, pour l'amélioration des systèmes numériques par dither.
Interférence inter-symboleEn télécommunications, une interférence inter-symbole (en anglais, intersymbol interference ou ISI) est une forme de distorsion d'un signal qui a pour effet que le symbole transmis précédemment affecte le symbole actuellement reçu. C'est en principe un effet non désiré car l'effet du symbole précédent agit comme du bruit, ce qui rend la communication moins fiable. Il existe des solutions pour réduire les interférences inter-symboles par exemple l'algorithme de Viterbi, l'OFDM et l'OFDMA.
InterférenceEn mécanique ondulatoire, les interférences sont la combinaison de deux ondes susceptibles d'interagir. Ce phénomène apparaît souvent en optique avec les ondes lumineuses, mais il s'obtient également avec des ondes électromagnétiques d'autres longueurs d'onde, ou avec d'autres types d'ondes comme des ondes sonores. À savoir aussi, le phénomène d'interférence se produit uniquement lors de la combinaison de deux ondes de même fréquence. L' onde se modélise par une fonction , étant la position dans l'espace et t étant le temps.
Inter-trameUne inter-trame ou inter frame ou image inter désigne dans la compression vidéo une image ou une trame appartenant à un flux qui a été codé à partir d'un algorithme de prédiction inter-trame. Elle dépend des images précédemment codées afin de prédire la position des macroblocs d'origine. L'objectif de cet algorithme est de définir un vecteur de mouvement qui traduit le déplacement d'un bloc dans une image déjà codée dite de référence et sa position dans l'image courante. Cette prédiction est aussi appelée prédiction temporelle.
Méthode de Monte-CarloUne méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.
