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TRANSMISSION D'INFORMATIONS

Par
La cellule contenu de l’Etudiant,
publié le 09 mars 2015
3 min
Transmission d'informations
Transmettre l'information le plus fidèlement possible et ce sans risque de perte ou de diffusion non maîtrisée est l'un des enjeux du XXIe siècle.
1. Transmission d'informations
La transmission des informations s'effectue selon une chaîne de transmission :

2. Type de transmission

3. Signaux analogiques et numériques
Signal analogique : Signal qui varie de manière continue et souvent proportionelle au signal
mesuré
mesuré
Signal numérique : Signal qui varie par portions ; il est souvent composé de 1 et de 0 encodant une information. Il s'agit dans ce cas de signal binaire. Tous les systèmes
informatiques travaillent en binaire.
informatiques travaillent en binaire.
Convertir un signal analogique en numérique
Les signaux qui nous entourent (lumière, son,...) sont analogiques. Pour les transformer en numérique, il faut utiliser un convertisseur analogique-numérique ( CAN).

Résolution du
La résolution est la plus petite variation de signe encodable
\\(P=\frac{plage de mesure}{{2}^{n}})\\

Echantillonnage
La fréquence d'échantillonnage est l'inverse de la durée entre deux mesures. Plus le signal a une fréquence d'échantillonnage élevée, plus il est précis dans le temps
\\({f}_{c}=\frac{1}{{\tau }_{e}})\\
\\({f}_{c})\\ = fréquence d'échantillonage en \\({H}_{z})\\
\\({\tau }_{e})\\ = durée entre deux mesures en seconde

Plus P et \\({f}_{c})\\ sont importants, plus la donnée est lourde en place sur le stockage et en bande passante (quantité de données pouvant transiter dans un média par unité de temps).
4. Convertir une image en numérique
Une image numérique est encodée en trois couleurs ; les écrans diffusant ces trois couleurs, la synthèse additive recompose ensuite la bonne couleur à partir des couleurs primaires.
Une image est un tableau de nombres avec dans chaque case la valeur de chaque couleur.
En codage RVB 24 bits, chaque couleur prend des valeurs entre 0 et 256, on peut donc avoir :
256 * 256 * 256 = 16 777 216 couleurs différentes
Plus le nombre de bits par couleur est élevé, plus l'image est proche de la réalité mais plus l'encodage prend de la place.
La définition d'une image : c'est le nombre de cases dans le tableau
Une image HD par exemple a 1 280 colonnes et 768 lignes, elle a donc une définition de :
1 280 * 768 = 983 040 pixels
1 280 * 768 = 983 040 pixels
Un pixel est un point, c'est la plus petite taille affichable. Un détail plus petit qu'un pixel ne sera pas affiché.
La taille d'une image :
Taille = nombre d'octets par pixel * définition
Une image - RVB 8 bits est codée sur 1 octet:
RVB 16 bits est codée sur 2 octets
RVB 24 bits est codée sur 3 octets
RVB 32 bits est codée sur 4 octets
Ex : Une image HD est codée en 1 280 * 768 par octets
Elle pèse donc :
T = 3 * 1280 * 768 = 2 949 120 octets
T = 3 * 1280 * 768 = 2 949 120 octets
Soit 2880 Ko
Attention : Les octets ne pas en base 10 mais en base 2 donc :
1 Ko = 1024 octets (Kibio)
1 Mo = 1024 Ko (Mibio)
1 Go = 1024 Mo (Gibio)
1 To = 1024 Go (Tébio)
1 Po = 1024 To (Pétio)
1 Mo = 1024 Ko (Mibio)
1 Go = 1024 Mo (Gibio)
1 To = 1024 Go (Tébio)
1 Po = 1024 To (Pétio)