\documentclass[main.tex]{subfiles} \begin{document} \subsection{Codage de donnée discrètes} \begin{defin} Les données discrètes sont représentées par des symboles en nombre fini $m$. On parle d'une répresentation $m-$aire ou $m-$moments \end{defin} \begin{exemple} \begin{itemize} \item Alphabets \item Symbole de numérotation (décimal, hexa, octal) \end{itemize} \end{exemple} \begin{center} \begin{tabular}{|c|c|c|c|} \hline Sources & Symboles & Dimension & Codage binaires \\ \hline alpha. simplifié & lettre & 27 & 5 \\ alphabet & lettres & 128 & 7 \\ Nombres & chiffres & Dec: 0-9 10 & 4 (DCB) \\ Nombres & chiffres & Hex: 0-F 16 & 4 \\ Nombres & chiffres & Ternaire: 0-p 10 & 2) \\ \hline \end{tabular} \end{center} \begin{rem} Les symboles binaire s sont des bits ou ``digit''. On code un alphabet à $m= 2^n$ symboles avec des mots binaires à $n$ bits. Il y a $m!$ possibilités. \end{rem} \subsection{Codage d'une information analogique MIC} \subsubsection{Conversion analogique numérique} On réalise une conversion Analogique-Numérique classique : Échantillonnage et blocage. Comme au chapitre 1. \subsubsection{Bruit de quantification} \subsubsection{Quantification uniforme} Ensuite on effectue une quantification uniforme , commme au chapitre 1. \subsubsection{Quantification non uniforme} \subsubsection{Loi $A$ et loi $\mu$} \paragraph{Objectif} Rendre le rapport signal sur bruit de quantification indépendant du niveau du signal. \begin{defin} On rapppelle la définition de \emph{puissance d'un signal} \[ P_x=\int_{-1}^{1}x^2 p(x)\d x \] Soit pour le bruit issue d'une quantification non uniforme \[ \sigma_q^2 = \int_{-1}^{1}p(x)\frac{\Delta_i^2}{12} = \int_{-1}^{1}\frac{p(x)}{12} \left(\frac{2}{N}\deriv[x]{y}\right)^2\d x \] \end{defin} \begin{prop} Le RSB s'écrit alors: \[ \frac{P_x}{\sigma_q} = \frac{\int_{-1}^{1}x^2 p(x)\d x}{\int_{-1}^{1}\frac{p(x)}{3N^2} \left(\frac{2}{N}\deriv[x]{y}\right)^2\d x} =Cste \] Cela est possible pour $\deriv[x]{y}=kx$ soit : \[ \frac{P_x}{\sigma_q} = \frac{3N^2}{k^2} \] Soit en dB : \[ \left(\frac{P_x}{\sigma_q}\right)= 6 n +4.7 -20 \log_{10}(k) \] \end{prop} \begin{rem} On a alors: \[ y = \frac{1}{k}\ln |x|+1 \] Pour $x\simeq 0$ on doit faire une approximation. \end{rem} \begin{prop} \begin{itemize} \item Loi $\mu$ (USA) \[ \begin{cases} y =\frac{\ln(1+\mu|x|)}{\ln(1+\mu)} \\ \mu = 255 \end{cases} \] \item Loi $A$ (UE) \[ \begin{cases} y = \frac{Ax}{1+\ln(A)} & \text{si} |x| < 1/A\\ y= \frac{1+\ln(A|x|)}{1+\ln(A)} & \text{si} |x| \ge 1/A \end{cases} \] \end{itemize} \end{prop} \subsection{Modulation différentielles DPCM} \end{document} %%% Local Variables: %%% mode: latex %%% TeX-master: "main" %%% End: