Concept
Codage de Huffman
Concepts associés (14)
Algorithme de compression sans perte
vignette|Comparaison de la compression d'image entre les formats JPG (à gauche) et PNG (à droite). PNG utilise une compression sans perte. On appelle algorithme de compression sans perte toute procédure de codage ayant pour objectif de représenter une certaine quantité d'information en utilisant ou en occupant un espace plus petit, permettant ainsi une reconstruction exacte des données d'origine. C'est-à-dire que la compression sans perte englobe les techniques permettant de générer un duplicata exact du flux de données d'entrée après un cycle de compression/expansion.
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.
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.
Codage entropique
Le codage entropique (ou codage statistique à longueur variable) est une méthode de codage de source sans pertes, dont le but est de transformer la représentation d'une source de données pour sa compression ou sa transmission sur un canal de communication. Les principaux types de codage entropique sont le codage de Huffman et le codage arithmétique. Le codage entropique utilise des statistiques sur la source pour construire un code, c'est-à-dire une application qui associe à une partie de la source un mot de code, dont la longueur dépend des propriétés statistiques de la source.
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.
Théorème du codage de source
Le 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.
Redondance (théorie de l'information)
En théorie de l’information, la redondance correspond au nombre de bits nécessaires pour transmettre un message auquel on soustrait le nombre de bits correspondant aux informations réellement contenues dans ce même message. Officieusement, la redondance correspond à l’« espace » utilisé mais non occupé pour transmettre certaines données. La compression de données permet de réduire ou d’éliminer la redondance que l’utilisateur ne désire pas conserver, alors que les sommes de contrôle permettent d’ajouter une redondance souhaitée pour les besoins du code correcteur lorsque l’utilisateur communique sur un canal bruyant à capacité limitée.
MP3
Le MPEG-1 Audio Layer ou MPEG-2 Audio Layer , plus connu sous son abréviation de MP3, est la spécification audio des standards MPEG-1 et MPEG-2. Il s'agit d'un format de compression audio avec perte permettant une réduction importante de la taille du flux de données audio, tout en conservant une qualité de restitution couramment jugée acceptable, donnant le choix du débit selon le compromis taille-qualité souhaité. C'est aussi l'un des formats de musique numérique les plus répandus. L'extension de nom de fichier est .
Code universel
En compression de données, un code universel est un code préfixe dont les mots ont une longueur dont l'espérance mathématique ne dépasse pas celle de la longueur des mots du code optimal à un facteur constant près. Les codages gamma, delta et omega d'Elias, les codages Zeta, de Fibonacci, de Levenshtein, d'Even-Rodeh produisent des codes préfixes et universels. Les codages unaire, de Rice et de Golomb produisent des codes préfixes non universels. Codage entropique Catégorie:Codage entropique Catégorie:Théo
Codage par plages
Le codage par plages ou codage par longueur de plage(appelé en anglais Run-Length Encoding/RLE) est un algorithme de compression de données sans perte qui repose sur l'idée de comprimer des plages de valeurs identiques en signalant le nombre de fois qu'une valeur donnée devrait être répétée. Considérons un ensemble de données contenant des plages de valeurs répétées comme suit. aaaabcccccd Cet ensemble pourrait être représenté ainsi par un système de codage par plages: a4b1c5d1 Dans cette représentation, des caractères ont été épargnés aux deux endroits dans l'ensemble où se trouvaient des caractères répétés.