Кодирование звуковой информации

Но как хранить звук на компьютере. Здесь любая информация представлена в цифровой форме. Данные должны быть представлены числами, а, следовательно, информация в компьютере дискретна (разделена). Для того, чтобы записать звук на цифровой носитель информации (например, жесткий диск), его подвергают так называемой оцифровке, механизм которой заключается в измерении параметров звука через определенные промежутки времени (очень малые).

Дискретизация и квантование

При преобразовании звуковой информации в цифровую форму ее подвергают дискретизации и квантованию. Дискретизация заключается в замерах величины аналогового сигнала огромное множество раз в секунду. Полученной величине аналогового сигнала сопоставляется определенное значение из заранее выделенного диапазона: 256 (8 бит) или 65536 (16 бит). Привидение в соответствие уровня сигнала определенной величине диапазона и есть квантование.

Понятно, что как бы часто мы не проводили измерения, все равно часть информации будет теряться. Однако и понятно, что чем чаще мы проводим замеры, тем точнее будет соответствовать цифровой звук своему аналоговому оригиналу.

Также, чем больше бит отведено под кодирование уровня сигнала (квантование), тем точнее соответствие.

С другой стороны, звук хорошего качества будет содержать больше данных и, следовательно, больше занимать места на цифровом носителе информации.

В качестве примера можно привести такие расчеты. Для записи качественной музыки аналоговый звуковой сигнал измеряют более 44 000 раз в секунду и квантуют 2 байтами (16 бит дает диапазон из 65536 значений). Т.е. за одну секунду записывается 88 000 байт информации. Это равно (88 000 / 1024) примерно 86 Кбайт. Минута обойдется уже в 5168 Кбайт (86*60), что немного больше 5 Мб.

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 1

Графики кодирования звуковой информации

Представление в компьютере информации: дискретизация и квантование

Большую часть информации об окружающей среде человек воспринимает через органы зрения и слуха. Это естественные для нас формы информации, которые мы сохраняем в виде изображений и звуковых записей на различных носителях.

Когда мы зрительно наблюдаем ту или иную область пространства и хотим сохранить ее описание, то приходим к выводу, что сделать это можно по-разному. Если планируется сохранить информацию в виде графического изображения, значит надо как-то описать каждый элемент области пространства. Но что это за элементы? Пространство непрерывно, одну и туже область можно разделить на десятки элементов, можно на тысячи, а можно согласиться с тем, что в нем бесчисленное количество элементов - различных точек, которые в свою очередь делятся на микроточки и т.д.

Компьютерная же память не резиновая. В ней невозможно сохранить бесконечно много информации. Только ограниченное количество, пусть и большое. Поэтому предполагаемое для описания пространство, должно быть умозрительно разделено на ограниченное количество элементов. И именно описание этих элементов будет сохранено в компьютерной памяти.

Дискретизация – это и есть разделение пространства или времени на фиксированные по размеру области (точки, которые точками, по сути, не являются) или отрезки. Так описываемое двумерное изображение разбивается на маленькие плоскости. В пределах каждой такой плоскости характеристики изображения считаются одинаковыми. Понятно, что при этом часть информации теряется. Мы не получаем точную копию реального объекта, мы лишь описываем его существенные характеристики.

Итак, мы условно разбили реальность на области и планируем хранить информацию только о них. Но какую информацию? Если это изображение, то наверно это должны быть какие-то характеристики изображения. Чем характеризуется изображение? Как минимум цветом и яркостью. А ведь эти характеристики также не дискретны, а могут иметь множество непрерывных значений и подзначений. Так степень яркости можно измерять очень точно, а можно приблизительно. Если обозначить полное отсутствие освещенности нулем, а ее максимальное значение – 99 и хранить только целые значения, то их окажется всего 100. Для возможности хранения 100 различных значений достаточно 27 = 128 бит. Но ведь можно измерять и сохранять степень яркости очень точно до тысячных долей единицы и тогда для хранения потребуется намного больше памяти (чтобы было можно записать туда все возможные значения).

Разделение непрерывного ряда значений какой-либо характеристики на ограниченное количество диапазонов называют квантованием. В компьютере сохраняется лишь номер диапазона, в который попало конкретное значение свойства.

Если при дискретизации разделяется время или пространство, то при квантовании этому подвергаются возможные значения свойств.

Понятно, что чем более дискретна и квантована естественная информация, тем более точно она сохранена в памяти компьютера. Однако этой памяти потребуется больше.

Человеческие органы чувств имеют свои ограничения. Поэтому различие в цвете двух точек мы можем не уловить, хотя их физические характеристики длин волн могут различаться. Поэтому в определенных значениях потеря информации может быть незаметна для человека.

Рис.2

2.3 Растровая и векторная графика

 

Компьютерная графика — это специальная область информатики, изучающая методы и способы создания и обработки изображений на экране компьютера с помощью специальных программ. В зависимости от способа формирования изображений компьютерную графику принято подразделять на растровую и векторную. Кроме того выделяют другие типы графики, например, трехмерную (3D), изучающую приемы и методы построения объемных объектов в пространстве. Как правило, в ней сочетаются векторный и растровый способ формирования изображения.

Растровая и векторная графика создается в специальных программах — графических редакторах и процессорах. Например, программы Paint и Gimp являются растровыми, а Inkscape — векторым.

Растровая графика

Растровое изображение представляет картину, состоящую из массива точек на экране, имеющих такие атрибуты как координаты и цвет.

Пиксель – наименьший элемент изображения на экране компьютера. Размер экранного пикселя приблизительно 0,0018 дюйма.

Растровый рисунок похож на мозаику, в которой каждый элемент (пиксель) закрашен определенным цветом. Этот цвет закрепляется за определенным местом экрана. Перемещение фрагмента изображения "снимает" краску с электронного холста и разрушает рисунок.

Информация о текущем состоянии экрана хранится в памяти видеокарты. Информация может храниться и в памяти компьютера - в графическом файле данных.

Самыми близкими аналогами растровой графики является живопись, фотография.

Кодирование графической информации

Качество изображения определяется разрешающей способностью экрана и глубиной цвета.

Число цветов (К), воспроизводимых на экране дисплея, зависти от числа бит (N), отводимых в видеопамяти под каждый пиксель: 
K=2N

Для получения богатой палитры цветов базовым цветам могут быть заданы различные интенсивности. Например, при глубине цвета в 24 бита на каждый из цветов выделяется по 8 бит (RGB), т.е. для каждого из цветов возможны K = 28 = 256 уровней интенсивности. Один бит видеопамяти занимает информация об одном пикселе на черно-белом экране (без полутонов).

Величину N называют битовой глубиной.

Страница - раздел видеопамяти, вмещающий информацию об одном образе экрана (одной "картинке" на экране). В видеопамяти одновременно могут размещаться несколько страниц.

Если на экране с разрешающей способностью 800 х 600 высвечиваются только двухцветные изображения, то битовая глубина двухцветного изображения равна 1, а объем видеопамяти на одну страницу изображения равен 800 * 600 * 1 = 480000 бит = 60000 байт.

Для хранения двух страниц изображения при условии, что разрешающая способность дисплея равна 640 х 350 пикселей, а количество используемых цветов — 16 будет таким: 640 * 350 * 4 * 2 = 1792000 бит = 218,75 Кбайт 
Количество используемых цветов - 16, это 24, значит, битовая глубина цвета равна 4.

Векторная графика

В векторной графике изображение состоит из простых элементов, называемых примитивами: линий, окружностей, прямоугольников, закрашенных областей. Границы областей задаются кривыми.

Файл, отображающий векторное изображение, содержит начальные координаты и параметры примитивов – векторные команды.

Самым близким аналогом векторной графики является графическое представление математических функций. Например, для описания отрезка прямой достаточно указать координаты его концов, а окружность можно описать, задав координаты центра и радиус.

Информация о цвете объекта сохраняется как часть его описания, т.е. тоже в векторной команде.

Векторные команды сообщают устройству вывода о том, что необходимо нарисовать объект, используя заложенное число элементов-примитивов. Чем больше элементов используется, тем лучше этот объект выглядит.

Приложения для создания векторной графики широко используются в области дизайна, технического рисования, оформительских работ. Элементы векторной графики имеются также в текстовых процессорах. В этих программах одновременно с инструментами рисования и командами предусмотрено специальное программное обеспечение, формирующее векторные команды, соответствующие объектам, из которых состоит рисунок.

Файлы векторной графики могут содержать растровые объекты.

Достоинства векторной графики

Векторные изображения занимают относительно небольшой объем памяти.

Векторные объекты могут легко масштабироваться без потери качества

Недостатки векторной графики

Векторная графика не позволяет получать изображения фотографического качества.

Векторные изображения описываются тысячами команд. В процессе печати эти команды передаются устройству вывода (принтеру). Чаще всего изображение на бумаге выглядит не так как на экране монитора.

RGB модель

Экран монитора в графическом режиме разбит на точки (пиксели). Изображение формируется путем сочетания различных цветов и оттенков каждой точки.

Кодирование цвета может быть различным. Для создания изображения на экране монитора обычно используется цветовая модель RGB (Red – красный, Green – зеленый, Blue – синий).

Все разнообразие цветов достигается смешением этих трех основных цветов в различных пропорциях. Другими словами, любой цвет характеризуется определенной долей красного, зеленого и синего цветов. Поэтому для каждого пикселя конкретного изображения на экране монитора имеется набор из трех цветов с определенным уровнем яркости. За счет сочетания различных яркостей этих цветов (красного, зеленого и синего) создается весь спектр цветов, которые мы видим на экране.

Но сколько уровней яркости существует для каждого цвета? Ответ на этот вопрос скажет, сколько различных цветов и оттенков может принять каждая точка.

Если каждый из трех может быть только в двух состояниях (0 и 1), то всего мы можем получить 23 = 8 цветов. Так, например, если красный и зеленый будут на максимуме (1), а синий выключен (0), то получится чистый желтый цвет.

Однако в современных компьютерах градаций яркости намного больше, чем две. Получаются десятки тысяч, даже сотни тысяч цветов. При этом надо понимать, что увеличение степени разрешения (количество пикселей) и числа используемых цветов приводит к увеличению объема информации, хранимой в видеопамяти для отображения конкретной картинки.

Кодирование цвета с помощью модели RGB удобно представить в виде цветового куба. Каждому цвету на экране монитора соответствует точка внутри этого куба. Начало координат соответствует черному цвету (полное отсутствие любого цвета). На противоположной вершине куба находится точка, соответствующая белому цвету (максимальная яркость для каждого цвета). Вообще, единица соответствует максимальной яркости цвета (красного, зеленого или синего), которую может выдать монитор.

Отрезок (0, 0, 0) – (1, 1, 1) описывает градации серого цвета. 
Если взять любую точку внутри куба и провести отрезок к ней от начала координат, то мы получим плавный переход определенного цвета от темного оттенка к светлому.

На гранях куба расположены самые насыщенные цвета, внутри куба – менее насыщенные (начинают подмешиваться серые оттенки).

рис. 3 Цветовой куб модели RGB

 

 

 

 

 

Заключение

 

На сегодня совершенно очевидно лишь одно – цифровые технологии находятся лишь в начале своего пути, и нам еще только предстоит понять, что значит их повсеместное внедрение совместно с миниатюризацией, наращиванием вычислительных мощностей и объемов памяти.

Совершенно ясно, что цифровые технологии очень скоро завоюют новые, еще не захваченные рубежи, и что от повсеместного применения этих технологий никуда не деться. Опасаться этого процесса можно, но сопротивляться ему бесполезно.

Цифровые же технологии пока еще очень молоды, и только это позволяет «аналогу» еще оставаться на плаву. Достаточно быстрое развитие и постоянное удешевление цифровых устройств дает основание утверждать, что совсем скоро «цифра» полностью вытеснит аналоговые методы записи и обработки информации. Только представьте себе, как развитие этих технологий может повлиять на окружающий нас мир! Все это лишь укрепляет мысли о том, что путь не близок, и что самое интересное нам еще только предстоит увидеть.

В этой работе рассмотрены основные моменты по «Методике изучения кодирования информации» и приведены некоторые методические особенности. Тема «Кодирование информации» в различных учебных пособиях освещена по разному, но несмотря на это в данной курсовой работе удалось представить необходимый минимум учебного материала, который подлежит обязательному рассмотрению. Далее приведено подтверждение целесообразности такого выбора в соответствии с образовательным стандартом и требованиями к знаниям учащихся, заключенными в нем.