Дискретные методы кодирования реферат

Обновлено: 07.07.2024

Кодирование – преобразование входной информации в форму, воспринимаемую компьютером, т.е. двоичный код.

Декодирование – преобразование данных из двоичного кода в форму, понятную человеку.

С точки зрения технической реализации использование двоичной системы счисления для кодирования информации оказалось намного более простым, чем применение других способов. Действительно, удобно кодировать информацию в виде последовательности нулей и единиц, если представить эти значения как два возможных устойчивых состояния электронного элемента:

0 – отсутствие электрического сигнала;

1 – наличие электрического сигнала.

Эти состояния легко различать. Недостаток двоичного кодирования – длинные коды. Но в технике легче иметь дело с большим количеством простых элементов, чем с небольшим числом сложных.

Вам приходится постоянно сталкиваться с устройством, которое может находится только в двух устойчивых состояниях: включено/выключено. Конечно же, это хорошо знакомый всем выключатель. А вот придумать выключатель, который мог бы устойчиво и быстро переключаться в любое из 10 состояний, оказалось невозможным. В результате после ряда неудачных попыток разработчики пришли к выводу о невозможности построения компьютера на основе десятичной системы счисления. И в основу представления чисел в компьютере была положена именно двоичная система счисления.

Способы кодирования и декодирования информации в компьютере, в первую очередь, зависят от вида информации, а именно, что должно кодироваться: числа, текст, графические изображения или звук.

Аналоговый и дискретный способ кодирования

Человек способен воспринимать и хранить информацию в форме образов (зрительных, звуковых, осязательных, вкусовых и обонятельных). Зрительные образы могут быть сохранены в виде изображений (рисунков, фотографий и так далее), а звуковые — зафиксированы на пластинках, магнитных лентах, лазерных дисках и так далее.

Информация, в том числе графическая и звуковая, может быть представлена в аналоговой или дискретной форме.

При аналоговом представлении физическая величина принимает бесконечное множество значений, причем ее значения изменяются непрерывно.

При дискретном представлении физическая величина принимает конечное множество значений, причем ее величина изменяется скачкообразно.

Приведем пример аналогового и дискретного представления информации. Положение тела на наклонной плоскости и на лестнице задается значениями координат X и У. При движении тела по наклонной плоскости его координаты могут принимать бесконечное множество непрерывно изменяющихся значений из определенного диапазона, а при движении по лестнице — только определенный набор значений, причем меняющихся скачкообразно.

Примером аналогового представления графической информации может служить, например, живописное полотно, цвет которого изменяется непрерывно, а дискретного — изображение, напечатанное с помощью струйного принтера и состоящее из отдельных точек разного цвета. Примером аналогового хранения звуковой информации является виниловая пластинка (звуковая дорожка изменяет свою форму непрерывно), а дискретного — аудиокомпакт-диск (звуковая дорожка которого содержит участки с различной отражающей способностью).

Преобразование графической и звуковой информации из аналоговой формы в дискретную производится путем дискретизации, то есть разбиения непрерывного графического изображения и непрерывного (аналогового) звукового сигнала на отдельные элементы. В процессе дискретизации производится кодирование, то есть присвоение каждому элементу конкретного значения в форме кода.

Дискретизация – это преобразование непрерывных изображений и звука в набор дискретных значений в форме кодов.

Представление всей информации, которую обрабатывает компьютер с помощью двоичного кода, цифр 0 и 1. Важные процессы в компьютере: кодирование, декодирование. Аналоговый и дискретный способ кодирования, кодирование изображений. Графические форматы файлов.

Рубрика	Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид	реферат
Язык	русский
Дата добавления	17.12.2017
Размер файла	151,1 K

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Отделение информационных технологий

по информатике

Выполнила студентка 2 курса

Преподаватель Антонова Е.Ю.

Кодирование - преобразование входной информации в форму, воспринимаемую компьютером, т.е. двоичный код.

Декодирование - преобразование данных из двоичного кода в форму, понятную человеку.

0 - отсутствие электрического сигнала;

1 - наличие электрического сигнала.

Эти состояния легко различать. Недостаток двоичного кодирования - длинные коды. Но в технике легче иметь дело с большим количеством простых элементов, чем с небольшим числом сложных.

Способы кодирования и декодирования информации в компьютере, в первую очередь, зависит от вида информации, а именно, что должно кодироваться: числа, текст, графические изображения или звук.

Аналоговый и дискретный способ кодирования

Человек способен воспринимать и хранить информацию в форме образов (зрительных, звуковых, осязательных, вкусовых и обонятельных). Зрительные образы могут быть сохранены в виде изображений (рисунков, фотографий и так далее), а звуковые -- зафиксированы на пластинках, магнитных лентах, лазерных дисках и так далее.

информация кодирование аналоговый дискретный

Информация, в том числе графическая и звуковая, может быть представлена в аналоговой или дискретной форме. При аналоговом представлении физическая величина принимает бесконечное множество значений, причем ее значения изменяются непрерывно. При дискретном представлении физическая величина принимает конечное множество значений, причем ее величина изменяется скачкообразно.

Приведем пример аналогового и дискретного представления информации. Положение тела на наклонной плоскости и на лестнице задается значениями координат X и У. При движении тела по наклонной плоскости его координаты могут принимать бесконечное множество непрерывно изменяющихся значений из определенного диапазона, а при движении по лестнице -- только определенный набор значений, причем меняющихся скачкообразно.

Примером аналогового представления графической информации может служить, например, живописное полотно, цвет которого изменяется непрерывно, а дискретного -- изображение, напечатанное с помощью струйного принтера и состоящее из отдельных точек разного цвета. Примером аналогового хранения звуковой информации является виниловая пластинка (звуковая дорожка изменяет свою форму непрерывно), а дискретного -- аудиокомпакт-диск (звуковая дорожка которого содержит участки с различной отражающей способностью).

Дискретизация - это преобразование непрерывных изображений и звука в набор дискретных значений в форме кодов.

Создавать и хранить графические объекты в компьютере можно двумя способами - как растровое или как векторное изображение. Для каждого типа изображений используется свой способ кодирования.

Кодирование растровых изображений

Растровое изображение представляет собой совокупность точек (пикселей) разных цветов. Пиксель - минимальный участок изображения, цвет которого можно задать независимым образом.

В процессе кодирования изображения производится его пространственная дискретизация. Пространственную дискретизацию изображения можно сравнить с построением изображения из мозаики (большого количества маленьких разноцветных стекол). Изображение разбивается на отдельные маленькие фрагменты (точки), причем каждому фрагменту присваивается значение его цвета, то есть код цвета (красный, зеленый, синий и так далее).

Для черно-белого изображения информационный объем одной точки равен одному биту (либо черная, либо белая - либо 1, либо 0).

Для четырех цветного - 2 бита.

Для 8 цветов необходимо - 3 бита.

Для 16 цветов - 4 бита.

Для 256 цветов - 8 бит (1 байт).

Качество изображения зависит от количества точек (чем меньше размер точки и, соответственно, больше их количество, тем лучше качество) и количества используемых цветов (чем больше цветов, тем качественнее кодируется изображение).

Для представления цвета в виде числового кода используются две обратных друг другу цветовые модели: RGB или CMYK. Модель RGB используется в телевизорах, мониторах, проекторах, сканерах, цифровых фотоаппаратах… Основные цвета в этой модели: красный (Red), зеленый (Green), синий (Blue). Цветовая модель CMYK используется в полиграфии при формировании изображений, предназначенных для печати на бумаге.

Цветные изображения могут иметь различную глубину цвета, которая задается количеством битов, используемых для кодирования цвета точки.

Если кодировать цвет одной точки изображения тремя битами (по одному биту на каждый цвет RGB), то мы получим все восемь различных цветов.

На практике же, для сохранения информации о цвете каждой точки цветного изображения в модели RGB обычно отводится 3 байта (т.е. 24 бита) - по 1 байту (т.е. по 8 бит) под значение цвета каждой составляющей. Таким образом, каждая RGB-составляющая может принимать значение в диапазоне от 0 до 255 (всего 28=256 значений), а каждая точка изображения, при такой системе кодирования может быть окрашена в один из 16 777 216 цветов. Такой набор цветов принято называть True Color (правдивые цвета), потому что человеческий глаз все равно не в состоянии различить большего разнообразия.

Растровые изображения очень чувствительны к масштабированию (увеличению или уменьшению). При уменьшении растрового изображения несколько соседних точек преобразуются в одну, поэтому теряется различимость мелких деталей изображения. При увеличении изображения увеличивается размер каждой точки и появляется ступенчатый эффект, который можно увидеть невооруженным глазом.

Векторное изображение представляет собой совокупность графических примитивов (точка, отрезок, эллипс…). Каждый примитив описывается математическими формулами. Кодирование зависит от прикладной среды.

Достоинством векторной графики является то, что файлы, хранящие векторные графические изображения, имеют сравнительно небольшой объем.

Важно также, что векторные графические изображения могут быть увеличены или уменьшены без потери качества.

Графические форматы файлов

Форматы графических файлов определяют способ хранения информации в файле (растровый или векторный), а также форму хранения информации (используемый алгоритм сжатия).

Наиболее популярные растровые форматы:

Приведём примеры нормализации чисел:

- 0=0,0?100 (возможная нормализации нуля);

- 3,1415926=0,31415926?101 (количество значащих цифр не изменилось);

- 1000=0,1?104 (количество значащих цифр уменьшилось с четырёх до одной);

- 0,123456789=0,123456789?100 (запятую передвигать не нужно);

- 1000,00012=0,100000012?24 (количество значащих цифр уменьшить невозможно).

При записи нормализованного числа в компьютере для записи мантиссы и порядка отводится заранее фиксированное количество разрядов. В компьютерном представлении вещественных чисел максимально допустимое количество цифр в мантиссе определяет точность, с которой может быть представлено число. Модуль разности между значением числа х и компьютерным его представлением х* называется абсолютной погрешностью представления х. Несмотря на то, что в абсолютном исчислении погрешность может быть значительно больше 1, относительно величины самого числа её порядок остаётся неизменным. Относительная погрешность представления х - величина х ? хх * .

Представление текстовой информации

Подобные документы

Информация и информационные процессы в природе, обществе, технике. Информационная деятельность человека. Кодирование информации. Способы кодирования. Кодирование изображений. Информация в кибернетике. Свойства информации. Измерение количества информации.

1. Кодирование. Основные понятия и определения

2. Классификация кодов

Коды можно классифицировать по различным признакам:

1. По основанию (количеству символов в алфавите): бинарные (двоичные m=2) и не бинарные (m ¹ 2).

2. По длине кодовых комбинаций (слов):

равномерные - если все кодовые комбинации имеют одинаковую длину;

неравномерные - если длина кодовой комбинации не постоянна.

3. По способу передачи:

последовательные и параллельные;

блочные - данные сначала помещаются в буфер, а потом передаются в канал и бинарные непрерывные .

4. По помехоустойчивости:

простые (примитивные, полные) - для передачи информации используют все возможные кодовые комбинации (без избыточности);

5. В зависимости от назначения и применения условно можно выделить следующие типы кодов:

Внутренние коды - этокоды, используемые внутри устройств. Это машинные коды, а также коды, базирующиеся на использовании позиционных систем счисления (двоичный, десятичный, двоично-десятичный, восьмеричный, шестнадцатеричный и др.). Наиболее распространенным кодом в ЭВМ является двоичный код, который позволяет просто реализовать аппаратно устройства для хранения, обработки и передачи данных в двоичном коде. Он обеспечивает высокую надежность устройств и простоту выполнения операций над данными в двоичном коде. Двоичные данные, объединенные в группы по 4, образуют шестнадцатеричный код, который хорошо согласуется с архитектурой ЭВМ, работающей с данными кратными байту (8 бит).

В каналах связи широко используется телетайпный код МККТТ (международный консультативный комитет по телефонии и телеграфии) и его модификации (МТК и др.).

Коды для специальных применений - это коды, предназначенные для решения специальных задач передачи и обработки данных. Примерами таких кодов является циклический код Грея, который широко используется в АЦП угловых и линейных перемещений. Коды Фибоначчи используются для построения быстродействующих и помехоустойчивых АЦП.

Основное внимание в курсе уделено кодам для обмена данными и их передачи по каналам связи.

ЦЕЛИ КОДИРОВАНИЯ:

1) Повышение эффективности передачи данных, за счет достижения максимальной скорости передачи данных.

2) Повышение помехоустойчивости при передаче данных.

В соответствии с этими целями теория кодирования развивается в двух основных направлениях:

1. Теория экономичного (эффективного, оптимального) кодирования занимается поиском кодов, позволяющих в каналах без помех повысить эффективность передачи информации за счет устранения избыточности источника и наилучшего согласования скорости передачи данных с пропускной способностью канала связи.

2. Теория помехоустойчивого кодирования занимается поиском кодов, повышающих достоверность передачи информации в каналах с помехами.

3. Способы представления кодов

В зависимости от применяемых методов кодирования, используют различные математические модели кодов, при этом наиболее часто применяется представление кодов в виде: кодовых матриц; кодовых деревьев; многочленов; геометрических фигур и т.д.

3.1 Матричное представление кодов

Используется для представления равномерных n - значных кодов. Для примитивного (полного и равномерного) кода матрица содержит n - столбцов и 2 n - строк, т.е. код использует все сочетания. Для помехоустойчивых (корректирующих, обнаруживающих и исправляющих ошибки) матрица содержит n - столбцов (n = k+m , где k- число информационных, а m - число проверочных разрядов) и 2 k - строк (где 2 k - число разрешенных кодовых комбинаций). При больших значениях n и k матрица будет слишком громоздкой, при этом код записывается в сокращенном виде. Матричное представление кодов используется, например, в линейных групповых кодах, кодах Хэмминга и т.д.

3.2 Представление кодов в виде кодовых деревьев

Кодовое дерево - связной граф, не содержащий циклов. Связной граф - граф, в котором для любой пары вершин существует путь, соединяющий эти вершины. Граф состоит из узлов (вершин) и ребер (ветвей), соединяющих узлы, расположенные на разных уровнях. Для построения дерева равномерного двоичного кода выбирают вершину называемую корнем дерева (истоком) и из нее проводят ребра в следующие две вершины и т.д.

Пример кодового дерева для полного кода приведен на рис.1.

1 0 1 0 1 0 1 0

111 110 101 100 011 010 001 000

Рис.1. Дерево для полного двоичного кода при n = 3

Дерево помехоустойчивого кода строится на основе дерева полного кода путем вычеркивания запрещенных кодовых комбинаций. Для дерева неравномерного кода используется взвешенный граф, при этом на ребрах дерева указываются вероятность переходов. Представление кода в виде кодового дерева используется, например, в кодах Хаффмена.

3.3 Представление кодов в виде многочленов

Представление кодов в виде полиномов основано на подобии (изоморфизме) пространства двоичных n - последовательностей и пространства полиномов степени не выше n - 1 .

Код для любой системы счисления с основанием Х может быть представлен в виде:

G (x) = a_n-1 x n-1 + a_n-2 x n-2 +. + a₁ x+ a₀ =,

где а_i - цифры данной системы счисления (в двоичной 0 и 1);

х - символическая (фиктивная) переменная, показатель степени которой соответствует номерам разрядов двоичного числа_-

Например: Кодовая комбинация 1010110 может быть представлена в виде:

G (x) =1 ×x 6 +0 ×x 5 +1 ×x 4 +0 ×x 3 +1 ×x 2 +1 ×x 1 +0 ×x 0 =x 6 +x 4 +x 2 +x=10101

При этом операции над кодами эквивалентны операциям над многочленами. Представление кодов в виде полиномов используется например, в циклических кодах.

3.4 Геометрическое представление кодов

Любая комбинация n - разрядного двоичного кода может быть представлена как вершина n - мерного единичного куба, т.е. куба с длиной ребра равной 1. Для двухэлементного кода (n = 2 ) кодовые комбинации располагаются в вершинах квадрата. Для трехэлементного кода

(n = 3 ) - в вершинах единичного куба (рис.2).

В общем случае n мерный куб имеет 2 n вершин, что соответствует набору кодовых комбинаций 2 n .

Рис.2. Геометрическая модель двоичного кода

Геометрическая интерпретация кодового расстояния . Кодовое расстояние - минимальное число ребер, которое необходимо пройти, чтобы попасть из одной кодовой комбинации в другую. Кодовое расстояние характеризует помехоустойчивость кода.

Список литературы

1. Кловский Д.Д. Теория передачи сигналов. -М.: Связь, 1984.

2. Кудряшов Б.Д. Теория информации. Учебник для вузов Изд-во ПИТЕР, 2008. - 320с.

3. Рябко Б.Я., Фионов А.Н. Эффективный метод адаптивного арифметического кодирования для источников с большими алфавитами // Проблемы передачи информации. - 1999. - Т.35, Вып. - С.95 - 108.

4. Семенюк В.В. Экономное кодирование дискретной информации. - СПб.: СПбГИТМО (ТУ), 2001

При вводе в компьютер каждая буква кодируется определенным числом, а при выводе на внешние устройства (экран или печать) для восприятия человеком по этим числам строятся изображения букв. Соответствие между набором букв и числами называется кодировкой символов.

Первичная задача программиста заключается в применении решения о форме представления данных и выборе алгоритмов, применяемых к этим данным. И лишь затем выбранная структура программы и данных реализуется на конкретном языке программирования. В связи с этим знание классических методов и приемов обработки данных позволяет избежать ошибок, которые могут возникать при чисто интуитивной разработке программ.

Данная курсовая работа посвящена различным методам кодирования информации. Некоторые рассмотренные методы проиллюстрированы наглядными примерами. Для некоторых методов приведен конкретный алгоритм, позволяющий легко программировать данный метод.

1. НЕОБХОДИМЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

Теория кодирования и теория информации возникли в начале XX века. Начало развитию этих теорий как научных дисциплин положило появление в 1948 г. статей К.Шеннона, которые заложили фундамент для дальнейших исследований в этой области.

Кодирование – способ представления информации в удобном для хранения и передачи виде. В связи с развитием информационных технологий кодирование является центральным вопросом при решении самых разных задач программирования, таких как:

1. представление данных произвольной структуры (числа, текст, графика) в памяти компьютера;

2. обеспечение помехоустойчивости при передаче данных по каналам связи;

3. сжатие информации в базах данных.

Основной моделью, которую изучает теория информации, является модель системы передачи сигналов:

$C:\Documents and Settings\Администратор\Рабочий стол\2019-04-23_09-33-43.jpg$

Рисунок 1. Модель системы передачи сигналов

Начальным звеном в приведенной выше модели является источник информации. Здесь рассматриваются дискретные источники без памяти, в которых выходом является последовательность символов некоторого фиксированного алфавита. Множество всех различных символов, порождаемых некоторым источником, называется алфавитом источника, а количество символов в этом множестве – размером алфавита источника. Например, можно считать, что текст на русском языке порождается источником с алфавитом из 33 русских букв, пробела и знаков препинания [1] .

Кодирование дискретного источника заключается в сопоставлении символов алфавита А источника символам некоторого другого алфавита В. Причем обычно символу исходного алфавита А ставится в соответствие не один, а группа символов алфавита В, которая называется кодовым словом. Кодовый алфавит – множество различных символов, используемых для записи кодовых слов. Кодом называется совокупность всех кодовых слов, применяемых для представления порождаемых источником символов.

Далее будем рассматривать двоичное кодирование, то есть размер кодового алфавита равен 2. Конечную последовательность битов (0 или 1) назовем кодовым словом, а количество битов в этой последовательности – длиной кодового слова.

1. существование декодирования;

2. помехоустойчивость или исправление ошибок при кодировании: декодирование обладает свойством F -1 (β)= F -1 (β ا ), β~β¢ (эквивалентно β¢ с ошибкой);

3. обладает заданной трудоемкостью (время, объем памяти).

Известны два класса методов кодирования дискретного источника информации: равномерное и неравномерное кодирование [2] . Под равномерным кодированием понимается использование кодов со словами постоянной длины. Для того чтобы декодирование равномерного кода было возможным, разным символам алфавита источника должны соответствовать разные кодовые слова. При этом длина кодового слова должна быть не меньше [log_nm] символов, где m – размер исходного алфавита, n – размер кодового алфавита.

Для кодирования источника, порождающего 26 букв латинского алфавита, равномерным двоичным кодом требуется построить кодовые слова длиной не меньше [log₂26]=5 бит.

2. КОДИРОВАНИЕ ЦЕЛЫХ ЧИСЕЛ

Рассмотрим семейство методов кодирования, не учитывающих вероятности появления символов источника. Поскольку все символы алфавита источника можно пронумеровать, то будем считать, что алфавит источника состоит из целых чисел. Каждому целому числу из определенного диапазона ставится в соответствие свое кодовое слово, поэтому эту группу методов также называют представлением целых чисел (representation of integers).

Порядок двоичного числа равен 4, а мантисса – 1101.

Fixed + Variable (фиксированная длина экспоненты + переменная длина мантиссы).

Variable + Variable (переменная длина экспоненты + переменная длина мантиссы).

2.1. Коды класса Fixed + Variable

В кодах класса Fixed + Variable под запись значения порядка числа отводится фиксированное количество бит, а значение порядка числа определяет, сколько бит потребуется под запись мантиссы. Для кодирования целого числа необходимо произвести с числом две операции: определение порядка числа и выделение бит мантиссы (можно хранить в памяти готовую таблицу кодовых слов). Рассмотрим процесс построения кода данного класса на примере.

Пусть R=15 – количество бит исходного числа. Отведем E=4бита под экспоненту (порядок), так как R≤24. При записи мантиссы можно сэкономить 1бит: не писать первую единицу, так как это всегда будет только единица. Таким образом, количество бит мантиссы меньше на один бит, чем количество бит для порядка.

При аналоговом представлении информации величины могут принимать бесконечное множество значений.

При дискретном представлении информации величина может принимать конечное множество значений, при этом она изменяется скачкообразно.

Дискретизация – это преобразование аналоговой информации (непрерывных изображений и звука) в набор дискретных значений, каждому из которых присваивается значение его кода.

Двоичное кодирование графической информации

В процессе кодирования изображения производится его пространственная дискретизация . Пространственную дискретизацию можно сравнить с построением изображения из мозаики (большого количества маленьких, одинаковых по форме и размеру, разноцветных стекол).

Любое изображение при кодировании представляется совокупностью точек ( пикселей ), каждая из которых окрашена в тот или иной цвет .

Пиксель - наименьший элемент изображения.

Разрешение изображения

Качество двоичного кодирования изображения определяется разрешением рисунка и палитрой цветов .

Разрешение — количество пикселей в изображении по горизонтали и вертикали.

Палитра цветов

Цветовая палитра (глубина цвета) определяет количество различных оттенков, которые может принимать отдельная точка рисунка.

Количество цветов напрямую зависит от числа бит, отводимого для хранения цвета одной точки.

где K — количество цветов , b — число бит, для хранения цвета точки .

Палитра цветов

Чаще всего используются следующие палитры:

256 цветов — 8 бит на точку;

High Color — 16 бит на точку;

True Color — 24 (32) бита на точку.

В режиме True Color цвет точки определяется яркостью свечения каждого из трех основных цветов красного, зеленого и синего. Яркость определяется целым числом от 0 (минимальная яркость свечения) до 255 (максимальная яркость свечения). Первый байт — яркость красной составляющей, второй — зеленой, третий — синей.

Информационный объем изображения

Информационный объем изображения можно определить по следующей формуле:

где Р — информационный объем изображения;

m — горизонтальное разрешение экрана (точек);

n — вертикальное разрешение экрана (точек);

b — разрядность кодирования цвета (бит).

Ответ получается в байтах.

Двоичное кодирование звуковой информации

Звук представляет собой звуковую волну с непрерывно меняющейся амплитудой и частотой. Чем больше амплитуда сигнала, тем он громче для человека, чем больше частота сигнала, тем выше тон.

Звуковая плата преобразует звук при входе в цифровую информацию путем измерения характеристики звука (период, амплитуда) несколько тысяч раз в секунду.

Качество двоичного кодирования звука определяется глубиной кодирования и частотой дискретизации .

Частота дискретизации (  ) – количество измерений уровня сигнала в единицу времени.

Число разрядов, используемое для создания цифрового звука, -- глубина кодирования или разрешение ( b ).

Следует учитывать, что возможны как моно- , так и стерео- режимы.

Информационный объем звукозаписи

Информационный объем звукозаписи можно определить по следующей формуле:

где  — частота дискретизации;

t — время звучания;

k — количество каналов;

b — глубина кодирования звука в битах (разрешение).

Ответ получается в байтах.

-75%

Читайте также: