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Compression des données et théorème de Shannon: Codage Shannon-Fano
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Compression des données et entropie : bases et introduction
Introduit la compression des données, l'entropie, et l'importance de réduire la redondance dans les données.
JPEG 2000: Compression d'image
Explore les principes de compression d'images, en se concentrant sur JPEG 2000, couvrant le codage basé sur la transformation, la quantification, le codage entropie, la région d'intérêt, la résilience aux erreurs et les implémentations logicielles.
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.
Entropie conditionnelle: Codage Huffman
Explore l'entropie conditionnelle et le codage Huffman pour des techniques de compression de données efficaces.
Compression des données et entropie 2: Entropie en tant que 'jeu de questions'
Explore l'entropie comme un « jeu de questions » pour deviner les lettres efficacement et sa relation à la compression des données.
Compression des données et théorème de Shannon: Récapitulation
Explore l'entropie, les algorithmes de compression et les méthodes de codage optimales pour la compression des données.
Compression des données et entropie : Conclusion
Couvre la définition de l'entropie, l'algorithme de Shannon-Fano et les sujets à venir.
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.
Compression des données et théorème de Shannon : analyse des performances
Explore le théorème de Shannon sur la compression des données et la performance des codes Shannon Fano.
Compression des données et théorème de Shannon: Codes Huffman
Explore les performances de l'algorithme Shannon-Fano et introduit des codes Huffman pour une compression efficace des données.
