Файл: Анализ методов кодирования данных (Общие сведения и понятия в информатике).pdf

Если проанализировать организационные трудности, связанные с созданием единой системы кодирования текстовых данных, то можно прийти к выводу, что они вызваны ограниченным набором кодов (256). В то же время очевидно, что если, например, кодировать символы не восьмиразрядными двоичными числами, а числами с большим количеством разрядов, то и диапазон возможных значений кодов станет намного больше. Такая система, основанная на 16-разрядном кодировании символов, получила название универсальной — UNICODE.

Шестнадцать разрядов позволяют обеспечить уникальные коды для 65536 различных символов — этого поля достаточно для размещения в одной таблице символов большинства языков планеты. Несмотря на тривиальную очевидность такого подхода, простой механический переход на данную систему долгое время сдерживался из-за недостаточных ресурсов средств вычислительной техники (в системе кодирования UNICODE все текстовые документы автоматически становятся вдвое длиннее).

Во второй половине 90-х годов технические средства достигли необходимого уровня обеспеченности ресурсами, и сегодня мы наблюдаем постепенный перевод документов и программных средств на универсальную систему кодирования. Для индивидуальных пользователей это еще больше добавило забот по согласованию документов, выполненных в разных системах кодирования, с программными средствами, но это надо понимать как трудности переходного периода.

Память компьютера, как бы велика она не была, состоит из конечного числа отдельных битов. Данные в ЭВМ представлены длинными цепочками цифр, это перегружает память и создает определенные трудности с передачей и сохранением данных. Отсюда вытекает необходимость разработок новых алгоритмов и кодов сжатия информации и ее восстановления.

Компьютер способен работать только с дискретными данными.

Например, система целых чисел является дискретной, а система действительных чисел непрерывной.

Непрерывная (аналоговая) величина ассоциируется с графиком функции, а дискретная – с таблицей ее значений. При рассмотрении этих двух объектов разной природы можно сделать вывод о том, что с уменьшением интервала дискретизации (увеличением количества точек в таблице) различия между величинами существенно уменьшаются. Это означает, что при таких условиях дискретизированная величина хорошо описывает исходную (непрерывную).

Таким образом, в тех случаях, когда рассматриваемая величина имеет настолько большое количество значений, что мы не в состоянии их различить, ее практически можно считать непрерывной.