Codage et Exercices de theorie de l information L3 Telecom

Chapitre II : Codage de source
CONTENU DU COURS 1, 2 ET 3:
Généralités sur le codage de source, codage d'une source discrète sans mémoire, classifications des codes de source, efficacité d'un code de source, théorème du codage de source, codage de Shannon-Fano, Codage de Huffman, codage par dictionnaire statique, codage par dictionnaire adaptatif, Algorithmes de Lempel-Ziv, Algorithme LZW.


En communication numérique, un canal de transmission se caractérise généralement par sa capacité de transmission qui est définie comme le débit d'information maximale supporté par le canal. Cette caractéristique du canal constitue une limitation de la quantité d'information que la source peut transmettre, ce qui rend difficile la transmission des messages générés par une source de débit d'information élevé. Par exemple, le débit binaire d'une source de séquence vidéo peut atteindre plus de 160 Mégabit par seconde (Mbps), ce qui rend difficile la transmission des séquences vidéo. Dans cet exemple, le débit peut être réduit en minimisant la redondance spatiale des pixels adjacents ainsi que la redondance temporelle des images successives. Cette opération de réduction appelée compression permet de réduire le débit binaire et de garantir une transmission rapide de la séquence vidéo. Ainsi, il est nécessaire de représenter la sortie de la source d'information de toute nature (parole, vidéo, image, texte,...etc) sous une forme compacte en réduisant le nombre de bits requis pour la représentation du message à transmettre. Cette réduction ou compression peut être assurée par un codage permettant de convertir la sortie d'une source discrète en une séquence de symboles binaires (mot binaire) avec un débit binaire réduit. Ce codage appelé codage de source a pour objectif de réduire la redondance d'information de la source pour transmettre un débit de symbole minimum, le plus proche possible du débit d'information réel de la source.

cours 1, 2 et 3_exercice_TD_chapitre2__codage de source.pdf
cours 1, 2, 3_4_chapitre2__codage de source.pdf

Chapitre III : Canal de transmission

  La théorie de l'information a été élaborée par C.C Shannon en 1948, pour évaluer principalement les performances limites des systèmes de communications en présence du bruit. Selon le paradigme de Shannon, un système de communication se compose principalement de cinq parties, à savoir: la source, l'émetteur, le canal de transmission, le récepteur et le destinataire.
La source d'information génère un message ou une séquence de symboles à transmettre au destinataire à travers le canal de communication qui constitue le lien entre l'émetteur et le récepteur. L'émetteur a pour objectif de produire et d'émettre un signal adapté au canal de transmission, alors que le récepteur permet de capter et de reconstruire le signal transmis. Cependant, la présence du bruit sur un canal de transmission a pour effet de créer une différence entre le message émis et celui reçu, et d'engendrer ainsi des erreurs de transmission. Egalement, cette présence du bruit a pour effet de limiter le débit d'informations que le canal peut supporter. Le débit maximal d'information supporté est appelé la capacité du canal.
cours 1_chapitre3__exercice_TD_canal de transmision_unlocked.pdf
cours 1_2_chapitre3__exercice_TD_canal de transmission_3_unlocked.pdf