Quantification vectorielleLa quantification vectorielle est une technique de quantification souvent utilisée dans la compression de données avec pertes de données (Lossy Data Compression) pour laquelle l'idée de base est de coder ou de remplacer par une clé des valeurs d'un espace vectoriel multidimensionnel vers des valeurs d'un sous-espace discret de plus petite dimension. Le vecteur de plus petit espace nécessite moins d'espace de stockage et les données sont donc compressées.
ARMAEn statistique, les modèles ARMA (modèles autorégressifs et moyenne mobile), ou aussi modèle de Box-Jenkins, sont les principaux modèles de séries temporelles. Étant donné une série temporelle , le modèle ARMA est un outil pour comprendre et prédire, éventuellement, les valeurs futures de cette série. Le modèle est composé de deux parties : une part autorégressive (AR) et une part moyenne-mobile (MA). Le modèle est généralement noté ARMA(,), où est l'ordre de la partie AR et l'ordre de la partie MA.
Domaine fréquentielLe domaine fréquentiel se rapporte à l'analyse de fonctions mathématiques ou de signaux physiques manifestant une fréquence. Alors qu'un graphe dans le domaine temporel présentera les variations dans l'allure d'un signal au cours du temps, un graphe dans le domaine fréquentiel montrera quelle proportion du signal appartient à telle ou telle bande de fréquence, parmi plusieurs bancs. Une représentation dans le domaine fréquentiel peut également inclure des informations sur le décalage de phase qui doit être appliqué à chaque sinusoïde afin de reconstruire le signal en domaine temporel.
Audio signalAn audio signal is a representation of sound, typically using either a changing level of electrical voltage for analog signals, or a series of binary numbers for digital signals. Audio signals have frequencies in the audio frequency range of roughly 20 to 20,000 Hz, which corresponds to the lower and upper limits of human hearing. Audio signals may be synthesized directly, or may originate at a transducer such as a microphone, musical instrument pickup, phonograph cartridge, or tape head.
Série temporellethumb|Exemple de visualisation de données montrant une tendances à moyen et long terme au réchauffement, à partir des séries temporelles de températures par pays (ici regroupés par continents, du nord au sud) pour les années 1901 à 2018. Une série temporelle, ou série chronologique, est une suite de valeurs numériques représentant l'évolution d'une quantité spécifique au cours du temps. De telles suites de variables aléatoires peuvent être exprimées mathématiquement afin d'en analyser le comportement, généralement pour comprendre son évolution passée et pour en prévoir le comportement futur.
Station audionumériquevignette|Station audionumérique Une station audionumérique (acronyme DAW, de l'anglais Digital Audio Workstation) désigne une station de travail basée sur des composants optimisés pour le pilotage, l'acquisition et le traitement numérique du son. Les stations audionumériques sont conçues pour enregistrer, éditer, manipuler, créer et lire des contenus MIDI et audionumériques. Le concept a évolué avec l'importance prise par l'informatique distribuée au travers de protocoles standards de l'internet.
Equalization (audio)Equalization, or simply EQ, in sound recording and reproduction is the process of adjusting the volume of different frequency bands within an audio signal. The circuit or equipment used to achieve this is called an equalizer. Most hi-fi equipment uses relatively simple filters to make bass and treble adjustments. Graphic and parametric equalizers have much more flexibility in tailoring the frequency content of an audio signal.
Autoregressive integrated moving averageIn statistics and econometrics, and in particular in time series analysis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is a generalization of an autoregressive moving average (ARMA) model. To better comprehend the data or to forecast upcoming series points, both of these models are fitted to time series data. ARIMA models are applied in some cases where data show evidence of non-stationarity in the sense of mean (but not variance/autocovariance), where an initial differencing step (corresponding to the "integrated" part of the model) can be applied one or more times to eliminate the non-stationarity of the mean function (i.
Time–frequency analysisIn signal processing, time–frequency analysis comprises those techniques that study a signal in both the time and frequency domains simultaneously, using various time–frequency representations. Rather than viewing a 1-dimensional signal (a function, real or complex-valued, whose domain is the real line) and some transform (another function whose domain is the real line, obtained from the original via some transform), time–frequency analysis studies a two-dimensional signal – a function whose domain is the two-dimensional real plane, obtained from the signal via a time–frequency transform.
G.722La norme de codage mondiale G.722 normalisée par l'UIT-T en 1987 permet d'obtenir en voix sur IP une qualité de voix "haute définition" (dite téléphonie large-bande). Cette qualité est obtenue par doublement de la bande de fréquence codée (50-7 000 Hz) par rapport à la qualité téléphonique usuelle dite bande étroite (300-3 400 Hz) produite par le format de codage G.711 (MIC) utilisé en téléphonie "classique" sur les réseaux RTC. L'utilisateur bénéficie donc d'une sensation de présence de son interlocuteur, d'un confort d'écoute et d'une intelligibilité fortement améliorés.
