Linear network codingIn computer networking, linear network coding is a program in which intermediate nodes transmit data from source nodes to sink nodes by means of linear combinations. Linear network coding may be used to improve a network's throughput, efficiency, and scalability, as well as reducing attacks and eavesdropping. The nodes of a network take several packets and combine for transmission. This process may be used to attain the maximum possible information flow in a network.
Codes de parité à faible densitéDans la théorie de l'information, un contrôle de parité de faible densité LDPC est un code linéaire correcteur d'erreur, permettant la transmission d'information sur un canal de transmission bruité. LDPC est construit en utilisant un graphe biparti clairsemé. Les codes LDPC ont une capacité approchant la limite théorique. À l'aide de techniques itératives de propagation d'information sur la donnée transmise et à décoder, les codes LDPC peuvent être décodés en un temps proportionnel à leur longueur de bloc.
Théorie des codesEn théorie de l'information, la théorie des codes traite des codes et de leurs propriétés et de leurs aptitudes à servir sur différents canaux de communication. On distingue deux modèles de communication : avec et sans bruit. Sans bruit, le codage de source suffit à la communication. Avec bruit, la communication est possible avec les codes correcteurs. En définissant l'information de façon mathématique, l'étape fondatrice de la théorie des codes a été franchie par Claude Shannon.
Error correction codeIn computing, telecommunication, information theory, and coding theory, forward error correction (FEC) or channel coding is a technique used for controlling errors in data transmission over unreliable or noisy communication channels. The central idea is that the sender encodes the message in a redundant way, most often by using an error correction code or error correcting code (ECC). The redundancy allows the receiver not only to detect errors that may occur anywhere in the message, but often to correct a limited number of errors.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Viterbi decoderA Viterbi decoder uses the Viterbi algorithm for decoding a bitstream that has been encoded using a convolutional code or trellis code. There are other algorithms for decoding a convolutionally encoded stream (for example, the Fano algorithm). The Viterbi algorithm is the most resource-consuming, but it does the maximum likelihood decoding. It is most often used for decoding convolutional codes with constraint lengths k≤3, but values up to k=15 are used in practice. Viterbi decoding was developed by Andrew J.
Convolutional codeIn telecommunication, a convolutional code is a type of error-correcting code that generates parity symbols via the sliding application of a boolean polynomial function to a data stream. The sliding application represents the 'convolution' of the encoder over the data, which gives rise to the term 'convolutional coding'. The sliding nature of the convolutional codes facilitates trellis decoding using a time-invariant trellis. Time invariant trellis decoding allows convolutional codes to be maximum-likelihood soft-decision decoded with reasonable complexity.
Recherche des plus proches voisinsLa recherche des plus proches voisins, ou des k plus proches voisins, est un problème algorithmique classique. De façon informelle le problème consiste, étant donné un point à trouver, dans un ensemble d'autres points, quels sont les k plus proches. La recherche de voisinage est utilisée dans de nombreux domaines, tels la reconnaissance de formes, le clustering, l'approximation de fonctions, la prédiction de séries temporelles et même les algorithmes de compression (recherche d'un groupe de données le plus proche possible du groupe de données à compresser pour minimiser l'apport d'information).
Code parfait et code MDSLes codes parfaits et les codes à distance séparable maximale (MDS), sont des types de codes correcteurs d'erreur. Un code correcteur est un code permettant au récepteur de détecter ou de corriger des altérations à la suite de la transmission ou du stockage. Elle est rendue possible grâce à une redondance de l'information. Un code est dit parfait s'il ne contient aucune redondance inutile. Le concept correspond à un critère d'optimalité. Un code est dit MDS s'il vérifie un autre critère d'optimalité s'exprimant dans le contexte des codes linéaires.
Réseau de capteurs sans filUn réseau de capteurs sans fil est un réseau ad hoc d'un grand nombre de nœuds, qui sont des micro-capteurs capables de recueillir et de transmettre des données d'une manière autonome. La position de ces nœuds n'est pas obligatoirement prédéterminée. Ils peuvent être aléatoirement répartis dans une zone géographique, intitulée « champ de captage » correspondant au terrain concerné pour le phénomène capté. En plus d'applications civiles, il existe des applications militaires aux réseaux de capteurs (détection d'intrusions, localisation de combattants, véhicules, armes, etc.
