ELE2611 Classe 3 - Filtres analogiques linéaires IJerome LE NY
Approximations rationnelles classiques, dénormalisation de fonction de transfert.
Slides for the class 3 of the course ELE2611 (Circuits II) at Polytechnique Montreal, in French. Videos here: https://www.youtube.com/playlist?list=PLDKmox2v5e7tKNXeRBaLjCLIdv6d3X-82
ELE2611 Classe 3 - Filtres analogiques linéaires IJerome LE NY
Approximations rationnelles classiques, dénormalisation de fonction de transfert.
Slides for the class 3 of the course ELE2611 (Circuits II) at Polytechnique Montreal, in French. Videos here: https://www.youtube.com/playlist?list=PLDKmox2v5e7tKNXeRBaLjCLIdv6d3X-82
ce cours est destiné aux élèves de génie électrique est plus spécialement aux filière STE ,discipline sciences de l'ingenieur.N'hesiter pas à me faire parvenir vos remarques et vos critiques sur mon adresse zahidiabdo@yahoo.fr;
ARDUINO + LABVIEW : CONTRÔLE DE LA TEMPÉRATUREHajer Dahech
les Liens des fichiers du projet et le rapport PDF sur la page
https://hajereducation.tn/arduino-labview/
voir aussi
https://hajereducation.tn/category/embedded-system-projects/
===============
lien site https://hajereducation.tn
ce cours est destiné aux élèves de génie électrique est plus spécialement aux filière STE ,discipline sciences de l'ingenieur.N'hesiter pas à me faire parvenir vos remarques et vos critiques sur mon adresse zahidiabdo@yahoo.fr;
ARDUINO + LABVIEW : CONTRÔLE DE LA TEMPÉRATUREHajer Dahech
les Liens des fichiers du projet et le rapport PDF sur la page
https://hajereducation.tn/arduino-labview/
voir aussi
https://hajereducation.tn/category/embedded-system-projects/
===============
lien site https://hajereducation.tn
In computer science and information theory, data compression, source coding,[1] or bit-rate reduction involves encoding information using fewer bits than the original representation.[2] Compression can be either lossy or lossless. Lossless compression reduces bits by identifying and eliminating statistical redundancy. No information is lost in lossless compression.
Qu’est-ce que la compression?
La compression est un « ménage » de votre organisation visant à retirer de votre lignée en aval tous les consultants/clients dont le compte est inactif depuis au moins six mois.
Les mathématiques au service du transport de l’informationDany-Jack Mercier
Les mathématiques participent de façon essentielle au traitement de l’information, par exemple pour :
- Converser avec l’ordinateur
- Coder des sons et des images
- Compresser des fichiers
- Dessiner des polices
- Transmettre des données (codes correcteurs d’erreurs)
Cette présentation, issue d'une conférence donnée le 20 mars 2015 au lycée Baimbridge de Pointe-à-Pitre dans le cadre de la semaine des mathématiques, permet de faire le point et de voir où et quand les mathématiques interviennent pour écouter écrire un texte et le transmettre, écouter de la musique ou regarder une vidéo.
Étude de la mesure de l’Information selon les théories de Claude Shannon et ses applications dans deux domaines :
- Compression de données
- Détection et correction d’erreurs
Sthack 2015 - Aris "@aris_ada" Adamantiadis - DUAL_EC_DRBG : Une histoire de ...StHack
Juin 2006, le NIST publie les spécifications de plusieurs générateurs de nombres pseudo-aléatoires, dont le tristement célèbre Dual_EC_DRBG, dans la norme NIST SP 800-90A, et cela malgré le scepticisme de la communauté crypto. Depuis, il a été démontré que ce générateur peut facilement être détourné pour rendre ses sorties totalement prévisibles, en faisant un cas d'école de kleptographie (ce qui n'a pas empêché qu'il soit utilisé).
Cette présentation technique donnera les bases nécessaires pour comprendre l'utilisation des courbes elliptiques en cryptographie et comment elles ont servi à corrompre ce générateur d'aléa.
Présentation des problèmes et des solutions liés à la sécurité de l’Information dans les réseaux informatiques :
- Cryptologie
- Protocoles
- Architectures
Formation M2i - Prise de parole face caméra : performer en distancielM2i Formation
Le travail en distanciel est de plus en plus incontournable et s'installe durablement dans la société, mais bien souvent, les collaborateurs d'une même entreprise n'ont pas toutes les aptitudes permettant d'être efficaces et impactants avec cette nouvelle façon de travailler : le télétravail !
Cette formation flash vous montrera qu'il est important de se professionnaliser et de faire du distanciel un agréable moment de travail.
Pour approfondir ces sujets et aller plus loin, vous pourrez vous inscrire à notre formation Prise de parole face caméra : performer en distanciel.
Formation offerte animée à distance par notre expert Camel Termellil
Résultats enquête RH 2024 Fonction Publique.pdfGERESO
Nous avons le plaisir de vous présenter les résultats de la 1ère édition de l’enquête « Professionnels RH de la Fonction Publique, comment allez-vous ? »
Forts du succès de notre baromètre annuel « Professionnels RH, comment allez-vous ? », publié pour la 4e fois en début d’année, et qui concerne principalement les professionnels RH des entreprises privées (90% des répondants exercent dans le secteur privé) nous avons souhaité, à travers ce nouveau baromètre, nous intéresser spécifiquement au moral des professionnels RH de la fonction publique.
En effet, les enjeux, les missions, les conditions de travail
des professionnels RH dans les établissements publics sont souvent bien distincts de ceux de leurs homologues du secteur privé…
Et leur moral également ! Ces différences justifiaient donc une enquête spécifique !
Merci à vous ! Vous avez été 240 professionnels RH dans
des établissements publics à répondre à nos questions et à nous livrer des aspects très personnels de votre vie de professionnel(le) des
ressources humaines du secteur public.
Alors, avez-vous un bon ou un mauvais moral en ce printemps 2024 ? Découvrez dans ce document tous les résultats de cette étude !
Newsletter SPW Agriculture en province du Luxembourg du 03-06-24BenotGeorges3
Les informations et évènements agricoles en province du Luxembourg et en Wallonie susceptibles de vous intéresser et diffusés par le SPW Agriculture, Direction de la Recherche et du Développement, Service extérieur de Libramont.
https://agriculture.wallonie.be/home/recherche-developpement/acteurs-du-developpement-et-de-la-vulgarisation/les-services-exterieurs-de-la-direction-de-la-recherche-et-du-developpement/newsletters-des-services-exterieurs-de-la-vulgarisation/newsletters-du-se-de-libramont.html
Bonne lecture et bienvenue aux activités proposées.
#Agriculture #Wallonie #Newsletter #Recherche #Développement #Vulgarisation #Evènement #Information #Formation #Innovation #Législation #PAC #SPW #ServicepublicdeWallonie
Sainte Jeanne d'Arc, patronne de la France 1412-1431.pptxMartin M Flynn
sainte patronne de la France, honorée en tant que défenseure de la nation française pour son rôle dans le siège d'Orléans et son insistance sur le couronnement de Charles VII de France pendant la guerre de Cent Ans.
Newsletter SPW Agriculture en province du Luxembourg du 17-05-24BenotGeorges3
Les informations et évènements agricoles en province du Luxembourg et en Wallonie susceptibles de vous intéresser et diffusés par le SPW Agriculture, Direction de la Recherche et du Développement, Service extérieur de Libramont.
https://agriculture.wallonie.be/home/recherche-developpement/acteurs-du-developpement-et-de-la-vulgarisation/les-services-exterieurs-de-la-direction-de-la-recherche-et-du-developpement/newsletters-des-services-exterieurs-de-la-vulgarisation/newsletters-du-se-de-libramont.html
1. Plan
• 1. Introduction
• 2. Vue d’ensemble
• 3. Sources discrètes & Entropie
• 4. Canaux discrets & Capacité
• 5. Codage de source
• 6. Codage de canal
• 7. Cryptographie
• 8. Conclusion
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 22
5. Codage de source
9Adapter la source au canal Ö l'alphabet
Ö le débit
9Utiliser la capacité du canal Ö maximiser I(X,Y)
y Hyp : Source stationnaire, canaux sans perturbation
Codeur
de source
Source
initiale
Source à
entropie max
Codeur de source Ö supprimer la redondance
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 23
2. • Propriétés d'un codeur de source
9Régularité : messages ≠ Ö codes ≠
9Déchiffrabilité : séparation des mots non ambiguë
• Mot-code
[S]=[s1,s2, …, sN] [X]=[x1
,x2, …, xD]
ª [C]=[c1,c2, …, cN]
• Exemple
Symbole Code A Code B Code C Code D
s1 00 0 0 0
s2 01 10 01 10
s3 10 110 011 110
s4 11 1110 0111 111
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 24
9Code à longueur variable / fixe
9Code à décodage unique : mot-code Ù symbole unique
9Code séparable : pas de signe de démarcation entre les mots
9Code instantané ou irréductible : on détermine les mots-codes
à mesure que l'on reçoit les lettres de l'alphabet du code.
CNS : Aucun mot-code n'est le préfixe d'un autre !
y Arbre & codes
binaires instantanés
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 25
3. • Longueur moyenne d'un mot-code
N
Σ=
l =
p s l
i i i
1
( ).
• Limite de la longueur moyenne
l ≥ H S =
( ) l
D
min log
H(S) = H(C) = l .H(X ) Ö
• Capacité - Efficacité - Redondance
C = Max(H(X )) = logD
D H X
log
log − ( )
D
ρ =
H X
log
η = ( )
D
H S
.log
η = ( )
l D E x Æ c o d e o p t.
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 26
• Codes optimaux absolus
Codes dont l'efficacité est maximale : η= 1
l l H S
( )
D
log
min ª = =
ª D li 1
Condition nécessaire pour les codes
N
= Σ=
1
−
i
optimaux absolus
Ö
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 27
4. • Théorème des canaux sans bruit (codage de source)
" Par un codage approprié (codage par groupe de n symboles de
la source), l'information moyenne par lettre de l'alphabet du code
peut être amenée aussi proche que l'on veut de la capacité du
code, c'est-à-dire qu'il existe toujours un codage optimal
absolu ."
Rq1 : à n fixé, le code qui donne ηmax<1 est dit 'optimal'
Rq2 : en pratique, on travaillait à n=1
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 28
• Codage de Shannon-Fano
Algorithme de génération d'un codage optimal absolu, pour
des sources divisibles récursivement (jusqu'à un symbole par
ensemble) en deux sous-ensembles équiprobables.
Symboles Proba
Mots-codes
Longueur
sk p(sk) ck lk
s1 0.25 0 00 2
s2 0.25 0 1 01 2
s3 0.125 0 100 3
s4 0.125 0 1 101 3
s5 0.0625 0 1100 4
s6 0.0625 1
0 1 1101 4
s7 0.0625 1
0 1110 4
s8 0.0625
1 1 1111 4
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 29
5. • Codage binaire de Huffman (1952)
- Algorithme de génération d'un codage optimal symbole par
symbole.
- Code à longueur variable Ö codes longs pour probas faibles
• Algorithme
c Extraction des probabilités
d Création de l'arbre
e Création de la table d'Huffman
f Codage
ÖOn transmet la table + les codes en binaire Ö
n Lecture de la table d'Huffman
o Création de l'arbre de décodage
p Lecture séquentielle et décodage
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 30
Rq : code d'échappement
= Huffman + fixe
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 31
6. • Codage Arithmétique (1976)
Š Huffman Ö 1 symbole = 1 mot-code
Š Arithmétique Ö 1 flot de symboles = nbre en virgule flottante
ˆ Codeur ˆ Decodeur
m=0 ; M=1 ;
Tant que !(fin de fichier)
{
i = symbole suivant;
soit [ai ; bi] associé à i ;
s = M-m ;
M = m + s.bi ;
m = m + s.ai ;
}
Renvoyer m, le compacté du fichier
N = nombre codé ;
Faire
{
trouver i / N ∈[ai ; bi[ ;
sortir i ;
s = bi - ai ;
N = (N - ai) / s ;
}
Tant qu'il reste un symbole à lire
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 32
• Exemple
si pi [ai ; bi[ Huffi
9 0.1 [0.0 ; 0.1[ 111
A 0.1 [0.1 ; 0.2[ 110
E 0.1 [0.2 ; 0.3[ 101
I 0.1 [0.3 ; 0.4[ 100
B 0.1 [0.4; 0.5[ 0111
G 0.1 [0.5 ; 0.6[ 0110
L 0.2 [0.6 ; 0.8[ 00
S 0.1 [0.8; 0.9[ 0100
T 0.1 [0.9 ; 1.0[ 0101
0.4372207712 = ?
10111010 10100100 11011001 01
01111000 00011101 10110010 11010100
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 33
7. Arithmétique ≥ Huffman
/ + de calcul Proba très élévée Æ1 bit
Peu de symboles (È)
Ø
Run Length
Codeurs statistiques
- Dépendants de la qualité de la statistique
- Statistique connue par le décodeur
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 34
• Codage par longueur de plage (Run length coding)
ÖCoder le nombre de symboles identiques
000001111100000000000000000 Ö 5w5b17w
000000000001111100000000000 Ö 11w5b11w
A B C C C C C C A B C A B C Ö A B !6C A B C A B C
• CCITT, Fax groupe III
ª Huffman sur les plages de 0 précédant les 1
• JPEG
ª Huffman sur les plages de 0 précédant les coeff. DCT
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 35
8. • Table d'Huffman FAX III
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 36
• Codage de type dictionnaire (1977)
Ö Coder une extension de la source de longueur variable
1977 : LZ (Lempel & Ziv) Ö 1984 : LZW (Welch)
9Dictionnaire de symboles incrémenté dynamiquement
ª apprentissage
9 Fichier codé = suite des adresses des mots du dico
! Gérer l'incrément des bits d'adresse
PKZIP, ARJ Õ LZW + Huffman
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 37
9. ˆ Codeur LZW
ID = {Ci,Wi} , P=∅
Tant que (symboles à coder)
C = symbole suivant
Si P⊕C ∈ ID
P = P⊕C
Sinon
sortir WP
P⊕C Æ ID
P=C
Fin si
Fin tant que
sortir WP
ˆ Décodeur LZW
ID = {Ci,Wi}
cW = 1er code ; sortir s(cW)
Tant que (codes à lire)
pW = cW
cW = code suivant
Si (s(cW) ∈ ID)
sortir s(cW)
P = s(pW)
C = 1er symbole de s(cW)
P⊕C Æ ID
Sinon
P = s(pW)
C = 1er symbole de s(pW)
sortir s(P⊕C)
P⊕C Æ ID
Fin si
ABBABABAC.... Fin tant que
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 38
• Conclusion sur le codage de source
Utilisé en compression audio & vidéo (JPEG, MPEG ...)
mais en étant associé à des algorithmes non réversibles
(avec pertes)
Supprime la redondance
Ö Sensibilité au bruit
Ö Codage de canal
Dpt. Génie Electrique Théorie de l ’information T. Grenier 39