\documentclass[main.tex]{subfiles}

\begin{document}

L'idée du codage prédictif est d'utiliser les corrélations (ressemblances) temporelles ou spatiales du signal à compresser.

\section{Rappels sur la corrélation}

On considère une source $X$ qui émet un signal constitué de $x_1,\dots,x_N$ considérés comme une réalisation d'une suite de variables aléatoires $X_1,\dots,X_N$ de moyenne nulle.

%\img{0.5}{3/1/1}

La fonction de corrélation permet de mesurer la ressemblance entre échantillons voisins :
\[ \gamma_x(n,k) = E(X_nX_{n+k}) \]

Pour un signal stationnaire (dont les caractéristiques statistiques n'évoluent pas au cours du temps :
\[ \gamma_x(n,k) = \gamma_x(k) = E(X_nX_{n+k}), \forall n\]

En pratique, on estime la corrélation à partir des échantillons du signal à compresser.

Estimateur biaisé :
\[ \hat{\gamma_x}(k) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N-k} x_i x_{i+k}, \forall k \geq 0 \]

\[ \gamma_x(k) = \frac{1}{N} \sum_{i=-k}^N x_i x_{i+k}, \forall k \leq 0 \]

Avec Matlab, on l'obtient avec :
% \begin{lstlisting}
% [c,k] = xcorr(x,'biased');
% plot(k,c); grid;
% \end{lstlisting}

$\gamma_x(k)$ est maximale en 0 et est égale à l'énergie $\sigma^2$ du signal.
\section{Codage prédictif en boucle ouverte}
Schéma en boucle ouverte:

\begin{figure}[H]
  \centering
  \begin{tikzpicture}
    \sbEntree{E}
    \node[above] at (E) {$x_n$};
    \sbDecaleNoeudy[5]{E}{mem}
    \sbBloc{mem2}{Mémoire}{mem}
    \sbBlocL{pred}{Prédiction}{mem2}
    \sbRelieryx{E}{mem2}
    \sbDecaleNoeudy[-5]{pred}{comp2}
    \sbComp{comp}{comp2}
    \sbRelierxy{pred}{comp}
    \sbRelier{E}{comp}
    \sbBlocL{Q}{Quantif}{comp}
    \sbBlocL{C}{Codage entropique}{Q}
    \sbSortie[5]{S}{C}
    \sbRelier[0100..1]{C}{S}
  \end{tikzpicture}
  \caption{Emetteur en boucle ouverte}
\end{figure}
\begin{figure}[H]
  \centering
  \begin{tikzpicture}
    \sbEntree{E}
    \sbBlocL{Dc}{Décodeur entropique}{E}
    \sbBlocL{Di}{Desindexation}{Dc}
    \sbSumb[7]{comp}{Di}
    \sbRelier{Di}{comp}
    \sbDecaleNoeudy[5]{comp}{comp2}
    \sbBloc{pred}{Prédicteur}{comp2}
    \sbBlocL{mem}{Mémoire}{pred}
    \sbDecaleNoeudy[-5]{mem}{S}
    \sbSortie[5]{X}{S}
    \sbRelierxy{pred}{comp}
    \sbRelieryx{X}{mem}
    \sbRelier{comp}{X}
  \end{tikzpicture}
  \caption{Recepteur en boucle ouverte}
\end{figure}

Ca marche mais la quantification introduit des erreurs qui peuvent s'accumuler. On s'en sort en réinitialisant le codeur régulièrement.


\subsection{Prédicteur linéaire optimal à 1 pas}

On souhaite prédire la valeur de $X_n$ à partir de la valeur de $X_{n-1}$.

Le prédicteur sera linéaire :
\[\hat{X_n} = a_1 X_{n-1} \]

On cherche la valeur de $a_1$ qui minimise $e = E((X_n-\hat{X_n})^2)$

\begin{align*}
e & = E((X_n-a_1X_{n-1})^2) \\
& = E(X_n^2 -a_1^2 X_{n-1}^2 - 2a_1X_{n-1}X_n) \\
& = E(X_n^2) + a_1^2E(X_{n-1}^2) - 2a_1E(X_{n-1}X_n)\\
e & = \gamma_x(0) + a_1^2 \gamma_x(0) - 2a_1 \gamma_x(1)  \text{ par stationnarité}\\
\derivp[e]{a_1}|_{\hat{a_1}} = 0 & \Leftrightarrow 2 \hat{a_1} \gamma_x(0) - 2 \gamma_x(1) = 0\\
& \Rightarrow \hat{a_1} = \frac{\gamma_x(1)}{\gamma_x(0)}
\end{align*}

\begin{rem}
Lorsque le signal sera très corrélé, $\gamma_x(1) \approx \gamma_x(0)$ et $\hat{a_1} \approx 1$. Pour un signal peu corrélé, $\gamma_x(1) \approx 0$ et $\hat{a_1} \approx 0$.
\end{rem}

Pour la valeur de $\hat{a_1}$ obtenue, on a
\begin{align*}
\hat{e} & = \gamma_x(0) + (\frac{\gamma_x(1)}{\gamma_x(0)})^2 \gamma_x(0) - 2 \frac{\gamma_x(1)^2}{\gamma_x(0)} \\
& = \frac{\gamma_x(0)^2-\gamma_x(1)^2}{\gamma_x(0)} \leq \gamma_x(0)
\end{align*}

$\hat{e}$ est l'énergie de la partie qui n'a pas pu être prédite de $x_1,\dots,x_N$.\\

Lorsque le signal est fortement corrélé, $\gamma_x(1)\simeq \gamma_x(0)$ et  $\hat{a_1}\simeq 1$.

Le résidu de prédiction a une variance plus faible. Si on le quantifie, il permettra de reconstituer le signal initial avec une distorsion plus faible.

\newpage
\section{Prédiction à $p$ pas}


On cherche à prédire $\vec{X_n}$ à partir des échantillons précédents $X_{n-1},\dots,X_{n-p}$.

\newcommand{\ap}{\vec{a}}
\newcommand{\Xn}{\vec{X_n}}
\newcommand{\cp}{\vec{c}}
\newcommand{\Rp}{\vec{R}}

\[ \hat{X_n} = a_1 X_{n-1} + \dots + a_pX_{n-p} = \ap^T \Xn \quad\text{avec}\quad \ap^T=(a_1\dots a_p) \text{ et } \Xn^T = (X_{n-1} \dots X_{n-p})\]

On cherche $\ap$ minimisant
\begin{align*}
e & = E((X_n-\hat{X_n})^2) \\
& = E((X_n-\ap^T\Xn)^2) \\
& = E(X_n^2) + \ap^T E(\Xn\Xn^T) \ap -2\ap^t E(X_n\Xn) \\
\text{Or, } E(X_n\Xn)& =(E(X_nX_{n-1}),\dots,E(X_nX_{n-p}))^T \\
& = (\gamma_x(1), \gamma_x(2),\dots,\gamma_x(p))^T = \cp \\
\text{De plus, } E(\Xn\Xn^T) & =
\left[
\begin{array}{cccc}
E(X_{n-1}X_{n-1}) &E(X_{n-1}X_{n-2}) & \dots & E(X_{n-1}X_{n-p}) \\
E(X_{n-2}X_{n-1}) & \ddots & & \vdots \\
\vdots & & \ddots & \vdots \\
E(X_{n-p}X_{n-1}) & \dots & \dots & E(X_{n-p}X_{n-p})
\end{array}
\right] \\
& =
\left[
\begin{array}{cccc}
\gamma_x(0) & \gamma_x(1) & \dots & \gamma_x(p-1) \\
\gamma_x(1) & \gamma_x(0) & & \vdots \\
\vdots & & \ddots & \gamma_x(1) \\
\gamma_x(p-1) & \dots & \gamma_x(1) & \gamma_x(0)
\end{array}
\right] = \Rp\\
\text{ donc } e & = \gamma_x(0) + \ap^T \Rp \ap - 2 \ap^T \cp
\end{align*}

\[ \left.\derivp[e]{\ap}\right|_{\hat{\ap}} =  0  \quad \Leftrightarrow \quad \vec{0} + 2 \Rp\hat{\ap} - 2\cp = 0  \quad \Rightarrow \quad \hat{\ap} = \Rp^{-1} \cp \]

Pour cette valeur de $\hat{\ap}$, on a
\begin{align*}
\hat{e} & = \gamma_x(0) + \cp^T \Rp^{-1} \Rp \Rp^{-1} \cp -2\cp^T\Rp^{-1}\cp \\
& = \gamma_x(0) - \cp^T \Rp^{-1} \cp \leq \gamma_x(0)
\end{align*}

Ce prédicteur à $p$ pas est en général plus efficace que le prédicteur à 1 pas mais il est plus complexe.

\newpage
\section{Mise en oeuvre du prédicteur}

On considère le codeur prédictif de structure suivante à l'émetteur :
%\img{0.4}{3/2/1}

et de structure suivante au décodeur de récepteur:
%\img{0.4}{3/2/2}

On met en œuvre un dispositif de prédiction exploitant les échantillons disponibles au récepteur, de manière à éviter l'accumulation des erreurs de quantification. Il n'y a pas d'accumulation d'erreur de prédiction car le prédicteur est le même à l'émetteur et au récepteur.\\

Pour le réglage du prédicteur, on distingue plusieurs méthodes :

\begin{enumerate}\setlength{\itemsep}{5mm}
\item On calcule $\hat{\gamma_x}$ sur tout le signal et on transmet $\vec{\hat{a}}_{opt}$.

Avantage :
\begin{itemize}
\item sa simplicité de mise ne œuvre
\end{itemize}
Inconvénients :
\begin{itemize}
\item il ne permet pas de tenir compte des non stationnarités
\item on règle le prédicteur à partir de $x_n$ et non de $\hat{x_n}$.
\end{itemize}

\item On découpe le signal en blocs et on recalcule le prédicteur sur chaque bloc.

Avantages :
\begin{itemize}
\item sa simplicité de mise ne œuvre
\item permet de s'adapter aux non-stationnarités
\end{itemize}
Inconvénient :
\begin{itemize}
\item débit nécessaire à la transmission des $\vec{\hat{a}}_{opt}$.
\end{itemize}

\item Mettre en place un prédicteur adaptatif. On travaille sur une fenêtre glissante contenant les N échantillons décalés : $\vec{\hat{X}}_n = (\hat{x}_{n-1}, ..., \hat{x}_{n-N})^T$.

On calcule $\vec{\hat{a}}_{opt}$ à partir de $\vec{\hat{X}}_n$ (au codeur et au décodeur). On applique $\vec{\hat{a}}_{opt}$ pour coder et décoder $x_n$ en $\hat{x}_n$. À l'itération suivante, on calcule $\vec{\hat{a}}_{opt}$ à partir de $\vec{\hat{X}}_{n+1} = (\hat{x}_{n}, ..., \hat{x}_{n-N+1})^T$.

Avantages :
\begin{itemize}
\item Il est très adaptatif.
\item On ne transmet plus $\vec{\hat{a}}_{opt}$
\end{itemize}

Inconvénient :
\begin{itemize}
\item et bien... c'est pas simple.
\end{itemize}


\end{enumerate}


\end{document}

%%% Local Variables:
%%% mode: latex
%%% TeX-master: "main"
%%% End:
