Densité spectrale de puissanceOn définit la densité spectrale de puissance (DSP en abrégé, Power Spectral Density ou PSD en anglais) comme étant le carré du module de la transformée de Fourier, divisé par le temps d'intégration, (ou, plus rigoureusement, la limite quand tend vers l'infini de l'espérance mathématique du carré du module de la transformée de Fourier du signal - on parle alors de densité spectrale de puissance moyenne).
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Stream processingIn computer science, stream processing (also known as event stream processing, data stream processing, or distributed stream processing) is a programming paradigm which views streams, or sequences of events in time, as the central input and output objects of computation. Stream processing encompasses dataflow programming, reactive programming, and distributed data processing. Stream processing systems aim to expose parallel processing for data streams and rely on streaming algorithms for efficient implementation.
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.
Linear predictive codingLinear predictive coding (LPC) is a method used mostly in audio signal processing and speech processing for representing the spectral envelope of a digital signal of speech in compressed form, using the information of a linear predictive model. LPC is the most widely used method in speech coding and speech synthesis. It is a powerful speech analysis technique, and a useful method for encoding good quality speech at a low bit rate.
Sub-band codingIn signal processing, sub-band coding (SBC) is any form of transform coding that breaks a signal into a number of different frequency bands, typically by using a fast Fourier transform, and encodes each one independently. This decomposition is often the first step in data compression for audio and video signals. SBC is the core technique used in many popular lossy audio compression algorithms including MP3. The simplest way to digitally encode audio signals is pulse-code modulation (PCM), which is used on audio CDs, DAT recordings, and so on.
Binary entropy functionIn information theory, the binary entropy function, denoted or , is defined as the entropy of a Bernoulli process with probability of one of two values. It is a special case of , the entropy function. Mathematically, the Bernoulli trial is modelled as a random variable that can take on only two values: 0 and 1, which are mutually exclusive and exhaustive. If , then and the entropy of (in shannons) is given by where is taken to be 0. The logarithms in this formula are usually taken (as shown in the graph) to the base 2.
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.
Maximum entropy thermodynamicsIn physics, maximum entropy thermodynamics (colloquially, MaxEnt thermodynamics) views equilibrium thermodynamics and statistical mechanics as inference processes. More specifically, MaxEnt applies inference techniques rooted in Shannon information theory, Bayesian probability, and the principle of maximum entropy. These techniques are relevant to any situation requiring prediction from incomplete or insufficient data (e.g., , signal processing, spectral analysis, and inverse problems).
Probabilité a posterioriDans le théorème de Bayes, la probabilité a posteriori désigne la probabilité recalculée ou remesurée qu'un évènement ait lieu en prenant en considération une nouvelle information. Autrement dit, la probabilité a posteriori est la probabilité qu'un évènement A ait lieu étant donné que l'évènement B a eu lieu. Elle s'oppose à la probabilité a priori dans l'inférence bayésienne. La loi a priori qu'un évènement ait lieu avec vraisemblance est .
