TP4-ThInfo-Correction

Posted on Mon 30 March 2020 in posts • Tagged with python, information theory, bayes, inference

TP4

Le but de ce TP est de voir en pratique le code de répétition $R_n$ vu en cours sur une image. On verra ensuite comment décoder un cas avec des bits vérificateur de parité.

Question

Correction
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TP6-ThInfo-Correction

Posted on Mon 30 March 2020 in posts • Tagged with python, information theory, bayes, inference

 TP6 : L'ensemble des codes aléatoires

Nous allons regarder ici un exemple de code particulier : l'ensemble de codes aléatoires. Ce code très simple, permet de saturer la borne de Shannon dans le théorème du codage de la source. Le principe est le suivant : soit un ensemble de symboles (à transmettre) de taille $2^M$. On va attribuer à chaque élément de cet ensemble un code aléatoire dans $\{0,1\}^N$. Par exemple, si on a l'ensemble de 4 lettres 'a', 'b', 'c', 'd' (donc $2^M=4$ ou $M=2$) on pourra obtenir pour N=6


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TP2-ThInfo-Correction

Posted on Fri 31 January 2020 in posts • Tagged with python, information theory, bayes, inference

Estimation de la moyenne, erreur et variance/covariance

Le but de ce TP est d'un part d'observer dans des exemples simples les estimations de la valeur moyenne (lorsque l'on connnaît la vérité terrain) et de voir comment mesurer l'erreur sur celle-ci. Dans un second temps, on regardera (toujours sur des cas contrôlés) la signification de la covariance et une façon de réduite naïvement la dimension des données.


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