High dynamic rangeHigh dynamic range (HDR) is a dynamic range higher than usual, synonyms are wide dynamic range, extended dynamic range, expanded dynamic range. The term is often used in discussing the dynamic range of various signals such as s, videos, audio or radio. It may apply to the means of recording, processing, and reproducing such signals including analog and digitized signals. The term is also the name of some of the technologies or techniques allowing to achieve high dynamic range images, videos, or audio.
Bruit numériqueDans une , on appelle bruit numérique toute fluctuation parasite ou dégradation que subit l'image de l'instant de son acquisition jusqu'à son enregistrement. Le bruit numérique est une notion générale à tout type d'image numérique, et ce quel que soit le type du capteur à l'origine de son acquisition (appareil photo numérique, scanner, caméra thermique...etc). Les sources de bruit numérique sont multiples, certaines sont physiques liées à la qualité de l’éclairage, de la scène, la température du capteur, la stabilité du capteur de l'image durant l'acquisition, d'autres apparaissent durant la numérisation de l'information.
Boucle à phase asservieUne boucle à phase asservie, ou boucle à verrouillage de phase ou BVP (en anglais, phase-locked loop, ou PLL), est un montage électronique permettant d'asservir la phase ou la fréquence de sortie d'un système sur la phase ou la fréquence du signal d'entrée. Elle peut aussi asservir une fréquence de sortie sur un multiple de la fréquence d'entrée. L'invention de la boucle à verrouillage de phase est attribuée à un ingénieur français, Henri de Bellescize, en 1932.
Gamme dynamiqueLa gamme dynamique, ou plage dynamique ou simplement dynamique est le rapport de la plus grande à la plus petite valeur d'une grandeur. Cette grandeur peut caractériser l'intensité d'un son ou d'une lumière. Elle est mesurée par une valeur logarithmique en base 10 (décibels) ou en base 2 (bits ou « diaphs »). En photographie, le terme décrit le rapport entre l'intensité lumineuse la plus élevée et l'intensité la plus faible qu'un appareil photographique peut capturer.
Conjugate priorIn Bayesian probability theory, if the posterior distribution is in the same probability distribution family as the prior probability distribution , the prior and posterior are then called conjugate distributions, and the prior is called a conjugate prior for the likelihood function . A conjugate prior is an algebraic convenience, giving a closed-form expression for the posterior; otherwise, numerical integration may be necessary. Further, conjugate priors may give intuition by more transparently showing how a likelihood function updates a prior distribution.
Binding problemThe consciousness and binding problem is the problem of how objects, background and abstract or emotional features are combined into a single experience. The binding problem refers to the overall encoding of our brain circuits for the combination of decisions, actions, and perception. It is considered a "problem" due to the fact that no complete model exists. The binding problem can be subdivided into four problems of perception, used in neuroscience, cognitive science and philosophy of mind.
Loi de Cauchy (probabilités)La loi de Cauchy, appelée aussi loi de Lorentz, est une loi de probabilité continue qui doit son nom au mathématicien Augustin Louis Cauchy. Une variable aléatoire X suit une loi de Cauchy si sa densité , dépendant des deux paramètres et ( > 0) est définie par : La fonction ainsi définie s'appelle une lorentzienne. Elle apparaît par exemple en spectroscopie pour modéliser des raies d'émission. Cette distribution est symétrique par rapport à (paramètre de position), le paramètre donnant une information sur l'étalement de la fonction (paramètre d'échelle).
Loi bêtaDans la théorie des probabilités et en statistiques, la loi bêta est une famille de lois de probabilités continues, définies sur , paramétrée par deux paramètres de forme, typiquement notés (alpha) et (bêta). C'est un cas spécial de la loi de Dirichlet, avec seulement deux paramètres. Admettant une grande variété de formes, elle permet de modéliser de nombreuses distributions à support fini. Elle est par exemple utilisée dans la méthode PERT. Fixons les deux paramètres de forme α, β > 0.
Time-scale calculusIn mathematics, time-scale calculus is a unification of the theory of difference equations with that of differential equations, unifying integral and differential calculus with the calculus of finite differences, offering a formalism for studying hybrid systems. It has applications in any field that requires simultaneous modelling of discrete and continuous data. It gives a new definition of a derivative such that if one differentiates a function defined on the real numbers then the definition is equivalent to standard differentiation, but if one uses a function defined on the integers then it is equivalent to the forward difference operator.
DiscrétisationEn mathématiques appliquées, la discrétisation est la transposition d'un état (fonction, modèle, variable, équation) en un équivalent . Ce procédé constitue en général une étape préliminaire à la résolution numérique d'un problème ou sa programmation sur machine. Un cas particulier est la dichotomisation où le nombre de classes discrètes est 2, où on peut approcher une variable continue en une variable binaire. La discrétisation est aussi reliée aux mathématiques discrètes, et compte parmi les composantes importantes de la programmation granulaire.
