Introduit la compression des données, explorant comment la redondance dans les données peut être réduite pour obtenir des tailles de fichiers plus petites sans perdre d'information.
Explore les principes de compression d'images, en se concentrant sur JPEG 2000, couvrant le codage basé sur la transformation, la quantification, le codage entropie, la région d'intérêt, la résilience aux erreurs et les implémentations logicielles.
Explore l'algorithme Shannon-Fano pour une compression efficace des données et ses applications dans les techniques de compression sans perte et avec perte.
Explore la compression des données, y compris les méthodes sans perte et la nécessité de la compression sans perte pour les nombres réels et les signaux.
Explore la compression des données par la définition, les types et les exemples pratiques d'entropie, illustrant son rôle dans le stockage et la transmission efficaces de l'information.
Explore les standards de compression d'images JPEG XS et JPEG XL de pointe, en mettant l'accent sur leur efficacité et leur polyvalence dans diverses applications.
Explore les techniques de compression des données sans perte, en mettant l'accent sur la représentation efficace des messages et les stratégies d'encodage.
Explore l'évolution des normes et techniques de compression vidéo, de H.261 à VVC, en mettant l'accent sur les progrès dans l'efficacité de compression et la qualité vidéo.
Explore la compression d'image à travers diverses approches telles que la compression de pixel et de niveau de bloc, Discret Cosine Transform, quantification et codage entropie.
Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
Explore la compression sans perte à l'aide d'algorithmes Shannon-Fano et Huffman, montrant l'efficacité et la vitesse supérieures de Huffman sur Shannon-Fano.
