Une grande école d'ingénieurs au cœur des sciences
de l'information, de l'énergie et des systèmes
18h C / 6h TD / EE / 3 crédits ECTS
Jean-Louis Gutzwiller (Metz), Lionel Husson (Gif), Yves Louet (Rennes), Hikmet Sari (Gif), Armelle Wautier (Gif)
Transmettre une quantité d'information la plus grande possible avec des contraintes physiques (propagation, perturbations), des contraintes réglementaires (fréquences, puissances), des contraintes économiques (énergie, complexité) et des contraintes de qualité est la problématique à laquelle ce cours de signal est consacré. Il introduit les concepts fondamentaux de la théorie de l'information et de la transmission sur un support perturbé par un bruit additif. Il décrit les différentes transformations opérées sur un message / signal pour le transmettre : numérisation, compression (codage source), protection contre les perturbations (codage canal), mise en forme (codage ligne, modulation). L'objectif global est de donner le savoir-faire pour concevoir / modéliser / analyser des systèmes de transmission.
Théorie de l'information
Mesure de l'information, incrément d'information. Entropie d'une source. Transinformation. Modèles de canaux. Capacité d'un canal. Théorème de Shannon.
Codage source de messages discrets
Codes en bloc à longueur variable. Longueur moyenne. Rendement. Exemples d'algorithmes de codage source : Fano-Shannon, Huffman.
Codage canal
Stratégies de contrôle d'erreur de transmission : correction, détection / répétition.
Codes en blocs linéaires. Distance minimale et rendement d'un code. Matrice génératrice et matrice de contrôle. Evaluation des performances.
Codes convolutifs. Distance libre et rendement. Polynôme générateur. Algorithme de décodage de Viterbi. Analyse des performances.
Procédés de transmission
Supports de transmission. Codage ligne. Formants. Modulations numériques. Caractéristiques spectrales et bilan de liaison (puissance moyenne, énergie moyenne par bit). Chaîne de transmission idéale sur un canal à bruit blanc additif gaussien sans distorsion. Evaluation de performances.
Codage source de signaux continus
Codage dans l'espace des amplitudes (quantification). Codage à l'aide d'un modèle paramétrique (modèle autorégressif). Codage dans un domaine transformé (domaine spectral, ondelettes). Application au codage de la parole et des images.
Bibliographie :
G. Battail, «Théorie de l'information. Application aux techniques de communication», Ed. Masson, 1997
W. Peterson, E. Weldon, «Error-correcting codes», Ed. MIT Press, 1972
S. Lin, D. Costello, «Error control coding: Fundamentals and Applications», Ed. Prentice-Hall 1983
G. Cohen, J-L. Dornstetter, P. Godlewski , «Codes correcteurs d'erreurs», Ed. Masson, 1992
J. Proakis, «Digital communications», 4e éd., Ed. McGraw-Hill, 2001
J-C. Bic, D. Duponteil, J.C. Imbeaux, «Éléments de communications numériques», Ed. Dunod, 1986
R. Boite, M. Kunt, «Traitement de la parole. Presses», Ed. Polytechniques et Universitaires Romandes, 1987
J. Deller, J. Hansen, J. Proakis, «Discrete Time Processing of Speech Signals», Ed. IEEE Press, 1999