Code linéaireEn mathématiques, plus précisément en théorie des codes, un code linéaire est un code correcteur ayant une certaine propriété de linéarité. Plus précisément, un tel code est structuré comme un sous-espace vectoriel d'un espace vectoriel de dimension finie sur un corps fini. L'espace vectoriel fini utilisé est souvent F2n le terme usuel est alors celui de code linéaire binaire. Il est décrit par trois paramètres [n, k, δ] . n décrit la dimension de l'espace qui le contient. Cette grandeur est appelée longueur du code.
Théorème du codage de canalEn théorie de l'information, le théorème du codage de canal aussi appelé deuxième théorème de Shannon montre qu'il est possible de transmettre des données numériques sur un canal bruité avec un taux d'erreur arbitrairement faible si le débit est inférieur à une certaine limite propre au canal. Ce résultat publié par Claude Shannon en 1948 est fondé sur des travaux antérieurs de Harry Nyquist et Ralph Hartley. La première preuve rigoureuse fut établie par Amiel Feinstein en 1954.
Soft errorIn electronics and computing, a soft error is a type of error where a signal or datum is wrong. Errors may be caused by a defect, usually understood either to be a mistake in design or construction, or a broken component. A soft error is also a signal or datum which is wrong, but is not assumed to imply such a mistake or breakage. After observing a soft error, there is no implication that the system is any less reliable than before. One cause of soft errors is single event upsets from cosmic rays.
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.
Error exponentIn information theory, the error exponent of a channel code or source code over the block length of the code is the rate at which the error probability decays exponentially with the block length of the code. Formally, it is defined as the limiting ratio of the negative logarithm of the error probability to the block length of the code for large block lengths. For example, if the probability of error of a decoder drops as , where is the block length, the error exponent is . In this example, approaches for large .
Propagation des convictionsLa propagation des convictions (Belief Propagation ou BP en anglais), aussi connu comme la transmission de message somme-produit, est un algorithme à passage de message pour effectuer des inférences sur des modèles graphiques, tels que les réseaux Bayésiens et les champs de Markov. Il calcule la distribution marginale de chaque nœud « non-observé » conditionnée sur les nœuds observés.
Quantization (image processing)Quantization, involved in , is a lossy compression technique achieved by compressing a range of values to a single quantum (discrete) value. When the number of discrete symbols in a given stream is reduced, the stream becomes more compressible. For example, reducing the number of colors required to represent a digital makes it possible to reduce its file size. Specific applications include DCT data quantization in JPEG and DWT data quantization in JPEG 2000.
Théorie de l'informationLa théorie de l'information, sans précision, est le nom usuel désignant la théorie de l'information de Shannon, qui est une théorie utilisant les probabilités pour quantifier le contenu moyen en information d'un ensemble de messages, dont le codage informatique satisfait une distribution statistique que l'on pense connaître. Ce domaine trouve son origine scientifique avec Claude Shannon qui en est le père fondateur avec son article A Mathematical Theory of Communication publié en 1948.
Entropie de ShannonEn théorie de l'information, l'entropie de Shannon, ou plus simplement entropie, est une fonction mathématique qui, intuitivement, correspond à la quantité d'information contenue ou délivrée par une source d'information. Cette source peut être un texte écrit dans une langue donnée, un signal électrique ou encore un fichier informatique quelconque (suite d'octets). Elle a été introduite par Claude Shannon. Du point de vue d'un récepteur, plus la source émet d'informations différentes, plus l'entropie (ou incertitude sur ce que la source émet) est grande.
Audio bit depthIn digital audio using pulse-code modulation (PCM), bit depth is the number of bits of information in each sample, and it directly corresponds to the resolution of each sample. Examples of bit depth include Compact Disc Digital Audio, which uses 16 bits per sample, and DVD-Audio and Blu-ray Disc which can support up to 24 bits per sample. In basic implementations, variations in bit depth primarily affect the noise level from quantization error—thus the signal-to-noise ratio (SNR) and dynamic range.
