Code source et codes sans préfixe

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Séances de cours associées (28)

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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.

Théorie de l'information: Codage des sources, Cryptographie, Codage des canaux

Couvre le codage source, la cryptographie et le codage canal dans les systèmes de communication, explorant l'entropie, les codes, les canaux d'erreur et les cours futurs connexes.

Théorie de l'information: Codage source

Couvre le codage source, les séquences typiques, la stationnarité et le codage efficace dans la théorie de l'information.

Séance de cours: Shannon

Couvre les bases de la théorie de l'information, en se concentrant sur le réglage de Shannon et la transmission de canal.

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.

Processus stochastiques: séquences et compression

Explore la compression dans les processus stochastiques à travers des codes injectifs et des codes sans préfixe.

Compression universelle : Méthode Lempel-Ziv

Couvre la compression universelle en utilisant la méthode Lempel-Ziv et démontre sa supériorité sur les autres méthodes.

Codage universel des sources

Couvre l'algorithme de codage universel Lempel-Ziv et les machines à états finis inversible dans la théorie de l'information.

Compression

Couvre le concept de compression et de construction de codes sans préfixe basés sur des informations données.

Théorie de l'information: Capacité du canal et fonctions convexes

Explore la capacité des canaux et les fonctions convexes dans la théorie de l'information, en soulignant l'importance de la convexité.