Passer au contenu principal
Graph
Search
fr
|
en
Se Connecter
Recherche
Tous
Catégories
Concepts
Cours
Séances de cours
MOOCs
Personnes
Exercices
Publications
Start-ups
Unités
Afficher tous les résultats pour
Accueil
Séance de cours
Codage de la source: Compression
Graph Chatbot
Séances de cours associées (26)
Précédent
Page 1 sur 3
Suivant
Compression: Codes sans préfixe
Explique les codes sans préfixe pour une compression efficace des données et l'importance des codes décodables de manière unique.
Compression: Inégalité de Kraft
Explique la compression et l'inégalité Kraft dans les codes et les séquences.
Entropie et algorithmes : Applications au tri et à la pesée
Couvre l'application de l'entropie dans les algorithmes, en se concentrant sur le tri et les stratégies de prise de décision.
Techniques d'entropie conditionnelle et de compression de données
Discute de l'entropie conditionnelle et de son rôle dans les techniques de compression de données.
Processus stochastiques: séquences et compression
Explore la compression dans les processus stochastiques à travers des codes injectifs et des codes sans préfixe.
Entropie et compression de données: techniques de codage Huffman
Discute de l'entropie, de la compression des données et des techniques de codage Huffman, en mettant l'accent sur leurs applications pour optimiser les longueurs de mots de code et comprendre l'entropie conditionnelle.
Théorème de codage des sources
Explore le théorème de codage source, l'entropie, le codage Huffman et l'impact du conditionnement sur la réduction de l'entropie.
Compression de données et théorème de Shannon: Exemple de calcul d'entropie
Démontre le calcul de l'entropie pour un exemple spécifique, résultant en une valeur d'entropie de 2,69.
Compression des données et Algorithme Shannon-Fano
Explore l'algorithme Shannon-Fano pour la compression des données et son efficacité dans la création de codes binaires uniques pour les lettres.
Compression des données et résumé du théorème de Shannon
Résumé du théorème de Shannon, soulignant l'importance de l'entropie dans la compression des données.