S2

Semestre : 2 Unité d’enseignement : UET 1.2 4 Matière : Éthique, déontologie et propriété intellectuelle VHS : 22h30 (Cours : 1h30) Crédit : 1 Coefficient : 1

Administrations des services réseaux

Un DSP « Digital Signal Processor », qu'on pourrait traduire par « processeur de signal numérique » est un type particulier de microprocesseur optimisé pour exécuter des applications de traitement numérique du signal (filtrage, extraction de signaux, etc.) avec une vitesse optimale.

Les DSP sont utilisés dans la plupart des applications du traitement numérique du signal en temps réel. On les trouve dans les modems (modem RTC, modem ADSL), les téléphones mobiles, les appareils multimédia (lecteur MP3), les récepteurs GPS... Ils sont également utilisés dans des systèmes vidéo, les chaînes de traitement de son, partout où l'on reçoit un signal que l'on doit modifier à l'aide d'opérations de filtrage.

Ce cours a pour but l’étude de l’architecture des DSP et plus particulièrement celui de TEXAS INSTRUMENT, le TMS320C6713, ainsi que l’implémentation sur la carte d’évaluation TMS320C6713DSK d'applications dédiées pour le traitement numérique.

A l'issue de cette matière l'étudiant doit pouvoir maîtriser le flot de conception. Aussi, il doit être en mesure de faire une adéquation algorithme-architecture pour l'implémentation d'algorithmes sur plateforme à base de processeurs DSP.

Dans cette matière on étudie, dans sa première partie (canaux de transmission), la propagation des ondes dans les milieux guidés tels que les lignes de transmission, les guides d’ondes métalliques et les fibres optiques.

Ce cours a été conçu pour couvrir le programme de la matière Réseaux d’opérateurs en Master Réseaux et Télécommunications.
« L’objectif de cette matière est d’apprendre aux étudiants les fondements de base des technologies mis en oeuvre par les opérateurs pour construire et mettre en oeuvre leurs systèmes de transmission. Il s’agit donc de comprendre les concepts d’accès aux réseaux, les principes de la commutation, du routage des informations et aussi des nouveaux services multimédia»

Objectifs de l’enseignement :

Familiariser l’étudiant avec les techniques de codage et de compression des données comme le codage canal, le codage source et la compression d’images. L’étudiant va devoir apprendre à partir de cette matière les fondements de base pour l’évaluation des avantages et les inconvénients des différentes techniques de compression ainsi que les critères de choix d’une technique de compression de données.

Connaissances préalables recommandées :

Probabilités et statistiques, théorie d’information, Traitement du signal.

Contenu de la matière :

Chapitre 1. Notions fondamentales  de codage source et codage canal                            (2 Semaines)

- Définition, différence et Intérêt du codage canal et du codage source

- Source et codage source

- Canal et codage canal

- Notions sur le codage conjoint

Chapitre 2. Codages entropiques                                                                             (2 Semaines)

- Rappels sur la théorie de l’information.

- Entropie et mesure de l’information

- Codage de Huffman - les versions adaptatives de Huffman et Shannon-Fano

- Le codage arithmétique

- Le codage LZW

- Critères d’évaluation

Chapitre 3 : Codage du canal                                                                          (4 Semaines)

- Principales notions et définitions

- Schéma général de communication et canal de transmission

- Type de canaux

- Efficacité, redondance et Capacité du canal

- Codage du canal et deuxième théorème de Shannon. Stratégies du codage du canal

- Codage correcteur d’erreurs  (codes de Hamming, codes linéaires, codes cycliques, codes  de Reed-Solomon …etc)

- Les turbo-codes  et code LDPC

- Performances d’un codeur

- Exemples d’application

Chapitre 4. Méthodes de compression avec pertes                                   (3 Semaines)

- Notions générales et définition.

- Schéma général des méthodes de compression basées sur les transformations

- Critères d’évaluation (MSE, PSNR, CR, SSIM ..etc)

- Description des différentes parties (Transformation, Quantification et codage entropique)

- Effets de la transformation sur la méthode de compression

- Effets de la quantification et différents types de quantification

- Les normes et les organismes de normalisation de compression d’images

Chapitre 5. Techniques de compression d’images   (Cas du JPEG)                 (4 Semaines)

- La norme JPEG, principe et historique

- DCT et ses différentes versions. Propriétés et avantages.

- Le découpage en blocs 8x8 et DCT2D

- Matrice de quantification

- Balayage en zig-zag

- Codage entropique

- Calculs du MSE, PSNR, CR, SSIM et complexité calculatoire

   - Généralités sur les méthodes de compression d’images à base de la DWT (Exemples : EZW ou SPIHT ou JPEG2000 …), comparaison avec JPEG.

Mode d’évaluation :

Contrôle continu : 40% ; Examen : 60%.

Références bibliographiques :

1. M. Cover and J. A. Thomas, “Elements of information theory“, 2nd edition, Wiley Series in                telecommunications and signal Processing, 2006.

2. M. Barlaud, C. Labit, “Compression et codage des images et des vidéos“, traité Collection IC2, Ed. Hermés, 319p, 2002.

3.  K. Sayood, "Introduction to Data Compression, Third Edition", Elsevier Inc. 2006.

4.  Olivier Rioul, "Théorie de l'information et du codage", Edit. Lavoisier, 2007.

5.  N. Moreau, "Outils pour la compression des signaux: applications aux signaux audio", Collection

6.  Télécom, Edition Lavoisier, Octobre 2009.

7.  J. C., Moreira, P. G., Farrell, "Essentials of Error-Control Coding", John Wiley and Sons, Ltd, 2006.

8.  C. Berrou, "Codes et turbocodes", Springer-verlag France, 2007.

9. K. Belloulata, "Techniques de Codage", https://fr.scribd.com/document/63467588/Techniques-de-Codage