Файл: Методы кодирования данных.pdf

Равномерная пространственная прямоугольная сетка пикселей, из которых построено изображение, называетсярастром. Размеры прямоугольной сетки опреляются количеством строк и столбцов, составленных из пикселей.

Основными характеристиками растрового изображения являются: линейное разрешение – количество точек (пикселей) на единицу площади цветовое разрешение - количество градаций цвета точки

Параметры точек, яркость и цвет, необходимо измерять, т. е. представлять в числовой форме. Эти характеристики могут изменяться непрерывно, значит, их следовало бы выражать с помощью действительных чисел. Однако, в этом случае возникают проблемы с точностью представления величин в компьютере. Поэтому непрерывные параметры (например, яркость и цвет точек изображения или громкость звука) подвергают квантованию.

Квантованием называют процедуру преобразования непрерывного диапазона всех возможных входных значений измеряемой величины в дискретный набор значений.

Стоит отметить, что при дискретизации и квантовании всегда происходит потеря определенной доли информации. Степень различия между оригиналом и цифровым представлением зависит от качества компьютерного представления.

Количество цветов (цветовая палитра) определяется числом бит, отводимых для кодирования возможных цветов точки. Эти величины связаны между собой по формуле:

N = 2 i

где N – количество возможных цветов,

i – число бит (глубина цвета), отводимых для кодирования цвета точки

2.3. Кодирование звуковой информации

Звук представляет собой непрерывный сигнал, а именно звуковую волну с меняющейся амплитудой и частотой. Чем выше амплитуда сигнала, тем он громче воспринимается человеком. Чем больше частота сигнала, тем выше его тон.

Частота звуковой волны определяется количеством колебаний в одну секунду. Данная величина измеряется в герцах (Гц, Hz). Ухо человека воспринимает звуки в диапазоне от 20 Гц до 20 кГц, данный диапазон называют звуковым. Количество бит, которое при этом отводится на один звуковой сигнал, называют глубиной кодирования звука. В современных звуковых картах обеспечивается 16−, 32− или 64−битная глубина кодирования звука. В процессе кодирования звуковой информации непрерывный сигнал заменяется дискретным, то есть преобразуется в последовательность электрических импульсов, состоящих из двоичных нулей и единиц. Частота дискретизации звука Одной из важных характеристик процесса кодирования звука является частота дискретизации, которая представляет собой количество измерений уровня сигнала за 1 секунду:

одно измерение в одну секунду соответствует частоте 1 гигагерц (ГГц); 1000 измерений в одну секунду соответствует частоте 1 килогерц (кГц) .

Чем выше частота и глубина дискретизации звука, тем более качественно будет звучать оцифрованный звук. Самое низкое качество оцифрованного звука, которое соответствует качеству телефонной связи, получается, когда частота дискретизации равна 8000 раз в секунду, глубина дискретизации 8 битов, что соответствует записи одной звуковой дорожки (режим «моно»). Самое высокое качество оцифрованного звука, которое соответствует качеству аудио-CD, достигается, когда частота дискретизации равна 48000 раз в секунду, глубина дискретизации 16 битов, что соответствует записи двух звуковых дорожек (режим «стерео»).

Существуют различные методы кодирования звуковой информации двоичным кодом, среди которых выделяют два основных направления: метод FM и метод Wave-Table. Метод FM (Frequency Modulation) основан на том, что теоретически любой сложный звук можно разложить на последовательность простейших гармонических сигналов разных частот, каждый из которых будет представлять собой правильную синусоиду, а это значит, что его можно описать кодом. Процесс разложения звуковых сигналов в гармонические ряды и их представление в виде дискретных цифровых сигналов происходит в специальных устройствах, которые называют «аналогово-цифровые преобразователи» (АЦП). Рисунок 2. Преобразование звукового сигнала в дискретный сигнал На рисунке 2а изображен звуковой сигнал на входе АЦП, а на рисунке 2б изображен уже преобразованный дискретный сигнал на выходе АЦП. Для обратного преобразования при воспроизведении звука, который представлен в виде числового кода, используют цифро-аналоговые преобразователи (ЦАП). Процесс преобразования звука изображен на рис. 3. Данный метод кодирования не даёт хорошего качества звучания, но обеспечивает компактный код. Рисунок 3. Преобразование дискретного сигнала в звуковой сигнал На рисунке 3а представлен дискретный сигнал, который мы имеем на входе ЦАП, а на рисунке 3б представлен звуковой сигнал на выходе ЦАП. Таблично-волновой метод (Wave-Table) основан на том, что в заранее подготовленных таблицах хранятся образцы звуков окружающего мира, музыкальных инструментов и т. д. Числовые коды выражают высоту тона, продолжительность и интенсивность звука и прочие параметры, характеризующие особенности звука. Поскольку в качестве образцов используются «реальные» звуки, качество звука, полученного в результате синтеза, получается очень высоким и приближается к качеству звучания реальных музыкальных инструментов.

Количество бит, отводимых для записи номеров уровней называется глубиной кодирования звука.

Глубина кодирования звука связана с количеством уровней квантования по формуле:

N = 2 i

где N – количество уровней разбиения амплитуды сигнала,
i – число бит (глубина кодирования), отводимых для кодирования уровней амплитуды сигнала

Чем выше частота дискретизации и глубина кодирования звука, тем точнее цифровое представление оригинального непрерывного звукового сигнала.

Повышая частоту дискретизации и глубину кодирования звука, можно более точно сохранить, а затем восстановить форму оригинального звукового сигнала. Необходимо заметить, что в этом случае увеличивается объем сохраняемого файла. В различных ситуациях при цифровой записи звука используют разные значения частоты дискретизации и глубины кодирования звука.

Для расчета информационного объема звукового файла используется следующая формула:

I = i • ν • t • k

где i – глубина кодирования

ν – частота дискретизации

t - время звучания файла, k - коэффициент, знaчение которого зависит от качества звука: моно - 1, стерео - 2, квадро - 4

Таким образом, поставленные цели и задачи работы достигнуты, однако данная работа может быть усовершенствована и продолжена в других аспектах.

Заключение

Кодирование – процесс присвоения условных обозначений, результатом которого является создание кодов объектов.

Как известно, кодирование связано с определением:

■ множества объектов, для которых выполняется кодирование;

■ целей кодирования;

■ алфавита кода, т.е. состава символов, применяемых при создании кодов;

■ структуры кода, т.е. состава и назначения отдельных разрядов кода.

Целями кодирования могут быть: применение компактной формы записи информации, в том числе для замены естественного языка искусственным; идентификация объектов; помехозащищенность и др.

Для машинной обработки кодирование выполняет важную функцию – представление информации в виде, удобном для обработки на ЭВМ. Объектом кодирования становится информация различной природы:

■ числовая информация, применяемая для вычислений;

■ текстовая информация, позволяющая представлять разнообразную алфавитно-цифровую информацию, символы псевдографики;

■ звуковая и видеоинформация, используемые в мультимедиа.

Расширение видов обрабатываемой информации, потребность в оптимизации систем хранения и обработки данных (по требуемым объемам, времени или стоимости обработки) ставит проблему разработки и совершенствования методов кодирования. Для информации различной природы разработаны системы кодирования, использующие представление в виде последовательности 0 и 1.

В значительной мере требования к кодированию информации обусловлены пользовательскими приложениями (задачами и запросами на обработку данных). В частности, объекты, для которых выполняется содержательная обработка (продукция, поставщики, ресурсы и т.п.), требуют однозначной идентификации; вместо длинного наименования объекта удобно использовать короткий код (идентификатор).

Для обеспечения надежности систем обработки данных, связанных с накоплением информации в БД, передачей информации по каналам связи, другими видами обработки данных и т.п., встает вопрос помехозащищенности кодов. Это достигается методами помехоустойчивого кодирования, реализуемыми аппаратными или программными средствами, выполнением операций обработки по кодированию-декодированию информации, обнаружению и даже автоматическому исправлению ошибок в коде.

В качестве алфавита машинного кода для представления в современный цифровых ЭВМ используется так называемый двоичный алфавит, содержащий символы 0 и 1. Для информации определенного типа выбирается система кодирования, которая определяет структуру кода – количество разрядов и их назначение.

Список использованной литературы

1. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и анализ данных : учеб. пособие / Большакова Е.И., Воронцов К.В., Ефремова Н.Э., Клышинский Э.С., Лукашевич Н.В., Сапин А.С. – М.: Изд-во НИУ ВШЭ, 2017. – 269 с.
2. Белов Г.В. Штриховое кодирование: технологии XXI века. - М.: Металлургия, 2013. - 200 с.
3. Богачев И.В., Левенец А.В., Чье Е.У. Статистический анализ телеметрических данных с точки зрения задачи сжатия. Информационно-управляющие системы. 2017;(1):11-16.
4. Бухарбаева Н.А. Кодирование текстовой информации // Современные научные исследования и инновации. 2017. № 5 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2017/05/83194 (дата обращения: 07.02.2019).
5. Голиков, А. М. Кодирование и шифрование информации в системах связи: Методические указания по курсовой работе [Электронный ресурс] / А. М. Голиков. – Томск: ТУСУР, 2016. – 123 с.
6. Димитренко Е.В., Швецов А.Ю. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БИНАРНЫХ ДЕРЕВЬЕВ В МЕТОДЕ КОДИРОВАНИЯ ХАФФМАНА // Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ: сб. ст. по мат. XXXI междунар. студ. науч.-практ. конф. № 4(30). URL: http://sibac.info/archive/technic/4(30).pdf (дата обращения: 22.02.2019)
7. Егоров Н.Д., Новиков Д.В., Гильмутдинов М.Р. Метод сжатия изображений без потерь с помощью контекстного кодирования по двоичным уровням. Информационно-управляющие системы. 2017;(6):96-106.
8. Кодирование информации в инфокоммуникациях // Доклады БГУИР. 2014. №2 (80). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kodirovanie-informatsii-v-infokommunikatsiyah (дата обращения: 22.02.2019).
9. Леонтьев В.П. ПК: универсальный справочник пользователя.- М: Айрис 2000. -165с
10. Максимов Н.В., Партыка Т.Л., Попов И.И. Архитектура ЭВМ и вычислительных систем: Учебник. – М.:ФОРУМ: ИНФРА-М, 2006. – 512 с. ил. (Профессиональное образование).
11. Правовая информатика и управление в сфере предпринимательства. Учебное пособие. – М.: Юристъ 1998. – 432с
12. Рожнова В.С.. Автоматизированные системы обработки учетно-аналитической информации [Текст] / под ред.– М.: Финансы и статистика, 2002. – 418с.