Основы теории информации. Кодирование информации

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 20 Марта 2015 в 20:26, курсовая работа

Описание работы

Цель работы: определить понятие информации, описать свойства информации и основные способы её представления в памяти компьютера, а также дать понятие кодирования информации.
Объектом исследования является понятие информации и её свойства, а также система кодирования.
Предмет исследования: способы нахождения материала для написания курсовой работы.

Содержание работы

ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………
3
Глава 1
ОСНОВЫ ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИИ ……………………….
5
1.1
Понятие информации …………………………………………...
5
1.2
Свойства информации ………………………………………….
6
1.3
Классификация информации …………………………………...
9
1.4
Формы представления информации……………………………

1.5
Способы представления информации………………………….

Глава 2
КОДИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА КОДИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ ………………………….

15
2.1
Понятие «кодирование информации» и его смысл ….……….
15
2.2
Способы кодирования ………………………………………
16
2.3
Таблицы кодировок……………………………………………


ЗАКЛЮЧЕНИЕ.………………………………………………….
36

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ…..

Файлы: 1 файл

Основы теории информации. Кодирование информации.docx

— 87.84 Кб (Скачать файл)

 

F(NM) = M ∙ f(N) (1.4)

 

Прологарифмируем левую и правую части формулы (1.3):

 

lnX=M ∙ lnN, М=lnX/1nM.

 

Подставляем полученное для M значение в формулу (1.4):

 

 

Обозначив через К положительную константу , получим: f(X) =К ∙ lnХ, или, с учетом (1.1), H=K ∙ ln N. Обычно принимают К = 1 / ln 2. Таким образом

 

H = log2 N. (1.5)

 

Это – формула Хартли.

Важным при введение какой-либо величины является вопрос о том, что принимать за единицу ее измерения. Очевидно, Н будет равно единице при N=2. Иначе говоря, в качестве единицы принимается количество информации, связанное с проведением опыта, состоящего в получении одного из двух равновероятных исходов (примером такого опыта может служить бросание монеты при котором возможны два исхода: “орел”, “решка”). Такая единица количества информации называется “бит”.

Все N исходов рассмотренного выше опыта являются равновероятными и поэтому можно считать, что на “долю” каждого исхода приходится одна N-я часть общей неопределенности опыта: (log2 N)1N. При этом вероятность i-го исхода Рi равняется, очевидно, 1/N.

Таким образом,

 

(1.6)

 

Та же формула (1.6) принимается за меру энтропии в случае, когда вероятности различных исходов опыта неравно вероятны (т.е. Рi могут быть различны). Формула (1.6) называется формулой Шеннона.

В качестве примера определим количество информации, связанное с появлением каждого символа в сообщениях, записанных на русском языке. Будем считать, что русский алфавит состоит из 33 букв и знака “пробел” для разделения слов. По формуле (1.5)

 

Н = log2 34 ≈ 5 бит.

 

Однако, в словах русского языка (равно как и в словах других языков) различные буквы встречаются неодинаково часто. Ниже приведена табл. 1 вероятностей частоты употребления различных знаков русского алфавита, полученная на основе анализа очень больших по объему текстов.

В двоичной системе счисления знаки 0 и 1 будем называть битами (от английского выражения Binary digiTs – двоичные цифры). Отметим, что создатели компьютеров отдают предпочтение именно двоичной системе счисления потому, что в техническом устройстве наиболее просто реализовать два противоположных физических состояния: некоторый физический элемент, имеющий два различных состояния: намагниченность в двух противоположных направлениях; прибор, пропускающий или нет электрический ток; конденсатор, заряженный или незаряженный и т.п. В компьютере бит является наименьшей возможной единицей информации. Объем информации, записанной двоичными знаками в памяти компьютера или на внешнем носителе информации подсчитывается просто по количеству требуемых для такой записи двоичных символов. При этом, в частности, невозможно нецелое число битов (в отличие от вероятностного подхода).

Для удобства использования введены и более крупные, чем бит, единицы количества информации. Так, двоичное слово из восьми знаков содержит один, байт информации, 1024 байта образуют килобайт (кбайт), 1024 килобайта – мегабайт (Мбайт), а 1024 мегабайта – гигабайт (Гбайт).

Между вероятностным и объемным количеством информации соотношение неоднозначное. Далеко не всякий текст, записанный двоичными символами, допускает измерение объема информации в кибернетическом смысле, но заведомо допускает его в объемном. Далее, если некоторое сообщение допускает измеримость количества информации в обоих смыслах, то они не обязательно совпадают, при этом кибернетическое количество информации не может быть больше объемного.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ГЛАВА 2 КОДИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА КОДИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ

2.1 Понятие «кодирование информации» и его смысл

 

Современный компьютер может обрабатывать числовую, текстовую, графическую, звуковую и видео информацию. Все эти виды информации в компьютере представлены в двоичном коде, т. е. используется алфавит мощностью два (всего два символа 0 и 1). Связано это с тем, что удобно представлять информацию в виде последовательности электрических импульсов: импульс отсутствует (0), импульс есть (1). Такое кодирование принято называть двоичным, а сами логические последовательности нулей и единиц - машинным языком.

Каждая цифра машинного двоичного кода несет количество информации равное одному биту. Данный вывод можно сделать, рассматривая цифры машинного алфавита, как равновероятные события. При записи двоичной цифры можно реализовать выбор только одного из двух возможных состояний, а, значит, она несет количество информации равное 1 бит. Следовательно, две цифры несут информацию 2 бита, четыре разряда - 4 бита и т. д. Чтобы определить количество информации в битах, достаточно определить количество цифр в двоичном машинном коде.

Кодирование информации — процесс преобразования сигнала из формы, удобной для непосредственного использования информации, в форму, удобную для передачи, хранения или автоматической переработки.

 

2.2 Способы кодирования

 

Двоичное кодирование текстовой информации

Начиная с 60-х годов, компьютеры все больше стали использовать для обработки текстовой информации и в настоящее время большая часть ПК в мире занято обработкой именно текстовой информации.

Традиционно для кодирования одного символа используется количество информации равное 1 байту (1 байт = 8 битов). Для кодирования одного символа требуется один байт информации.

Учитывая, что каждый бит принимает значение 1 или 0, получаем, что с помощью 1 байта можно закодировать 256 различных символов. (28=256)

Кодирование заключается в том, что каждому символу ставиться в соответствие уникальный двоичный код от 00000000 до 11111111 (или десятичный код от 0 до 255). Важно, что присвоение символу конкретного кода – это вопрос соглашения, которое фиксируется кодовой таблицей (например, ASCII). Обратите внимание! Цифры кодируются по стандарту ASCII в двух случаях – при вводе-выводе и когда они встречаются в тексте. Если они участвуют в вычислениях, то осуществляется их преобразование в другой двоичных код.

Возьмем число 57. При использовании в тексте каждая цифра будет представлена своим кодом в соответствии с таблицей ASCII. В двоичной системе это – 00110101 и 00110111. При использовании в вычислениях код этого числа будет получен по правилам перевода в двоичную систему и получим – 00111001.

Кодирование графической информации

Под графической информацией можно понимать рисунок, чертеж, фотографию, картинку в книге, изображения на экране телевизора или в кинозале и т. д. Для обсуждения общих принципов кодирования графической информации в качестве конкретного, достаточно общего случая графического объекта выберем изображение на экране телевизора. Это изображение состоит из некоторого количества горизонтальных линий – строк. А каждая строка в свою очередь состоит из элементарных мельчайших единиц изображения – точек, которые принято называть пикселами (picsel – PICture'S ELement – элемент картинки). Весь массив элементарных единиц изображения называют растром (лат. rastrum – грабли). Степень четкости изображения зависит от количества строк на весь экран и количества точек в строке, которые представляют разрешающую способность экрана или просто разрешение. Чем больше строк и точек, тем четче и лучше изображение. Достаточно хорошим считается разрешение 640x480, то есть 640 точек на строку и 480 строчек на экран.

Строки, из которых состоит изображение, можно просматривать сверху вниз друг за другом, как бы составив из них одну сплошную линию. После полного просмотра первой строки просматривается вторая, за ней третья, потом четвертая и т. д. до последней строки экрана. Так как каждая из строк представляет собой последовательность пикселей, то все изображение, вытянутое в линию, также можно считать линейной последовательностью элементарных точек. В рассматриваемом случае эта последовательность состоит из 640x480=307200 пикселей. Вначале рассмотрим принципы кодирования монохромного изображения, то есть изображения, состоящего из любых двух контрастных цветов – черного и белого, зеленого и белого, коричневого и белого и т. д. Для простоты обсуждения будем считать, что один из цветов – черный, а второй – белый. Тогда каждый пиксель изображения может иметь либо черный, либо белый цвет. Поставив в соответствие черному цвету двоичный код “0”, а белому – код “1” (либо наоборот), мы сможем закодировать в одном бите состояние одного пикселя монохромного изображения. А так как байт состоит из 8 бит, то на строчку, состоящую из 640 точек, потребуется 80 байтов памяти, а на все изображение – 38 400 байтов.

Однако полученное таким образом изображение будет чрезмерно контрастным. Реальное черно-белое изображение состоит не только из белого и черного цветов. В него входят множество различных промежуточных оттенков – серый, светло-серый, темно-серый и т. д. Если кроме белого и черного цветов использовать только две дополнительные градации, скажем светло-серый и темно-серый, то для того чтобы закодировать цветовое состояние одного пикселя, потребуется уже два бита. При этом кодировка может быть, например, такой: черный цвет – 002, темно-серый – 012, светло-серый – 102, белый – 112.

Общепринятым на сегодняшний день, дающим достаточно реалистичные монохромные изображения, считается кодирование состояния одного пикселя с помощью одного байта, которое позволяет передавать 256 различных оттенков серого цвета от полностью белого до полностью черного. В этом случае для передачи всего растра из 640x480 пикселей потребуется уже не 38 400, а все 307 200 байтов.

Цветное изображение может формироваться различными способами. Один из них – метод RGB (от слов Red, Green, Blue – красный, зеленый, синий), который опирается на то, что глаз человека воспринимает все цвета как сумму трех основных цветов – красного, зеленого и синего. Например, сиреневый цвет – это сумма красного и синего, желтый цвет – сумма красного и зеленого и т. д. Для получения цветного пикселя в одно и то же место экрана направляется не один, а сразу три цветных луча. Опять упрощая ситуацию, будем считать, что для кодирования каждого из цветов достаточно одного бита. Нуль в бите будет означать, что в суммарном цвете данный основной отсутствует, а единица – присутствует. Следовательно, для кодирования одного цветного пикселя потребуется 3 бита – по одному на каждый цвет. Пусть первый бит соответствует красному цвету, второй – зеленому и третий – синему. Тогда код 101(2) обозначает сиреневый цвет – красный есть, зеленого нет, синий есть, а код 110(2) – желтый цвет – красный есть, зеленый есть, синего нет. При такой схеме кодирования каждый пиксель может иметь один из восьми возможных цветов. Если же каждый из цветов кодировать с помощью одного байта, как это принято для реалистического монохромного изображения, то появится возможность передавать по 256 оттенков каждого из основных цветов. А всего в этом случае обеспечивается передача 256x256x256=16 777 216 различных цветов, что достаточно близко к реальной чувствительности человеческого глаза. Таким образом, при данной схеме кодирования цвета на изображение одного пикселя требуется 3 байта, или 24 бита, памяти. Этот способ представления цветной графики принято называть режимом True Color (true color – истинный цвет) или полноцветным режимом.

Следует упомянуть еще один часто используемый метод представления цвета, в котором вместо основного цвета используется его дополнение до белого. Если три цвета: красный, зеленый и синий вместе дают белый, то дополнением для красного, очевидно, является сочетание зеленого и синего, то есть голубой цвет. Аналогичным образом дополнением для зеленого является сочетание красного и синего, то есть пурпурный, а для синего – сочетание красного и зеленого, то есть желтый цвет. Эти три цвета – голубой, пурпурный и желтый с добавлением черного образуют основные цвета в системе кодирования, которая называется CMYK (от Cyan – голубой, Magenta – пурпурный, Yellow – желтый и blacK – черный). Этот режим также относится к полноцветным, но для передачи состояния одного пикселя в этом случае требуется 32 бита, или четыре байта, памяти, и может быть передано 4 294 967 295 различных цветов.

Полноцветные режимы требуют очень много памяти. Так, для обсуждавшегося выше растра 640x480 при использовании метода RGB требуется 921 600, а для режима CMYK – 1 228 800 байтов памяти. В целях экономии памяти разрабатываются различные режимы и графические форматы, которые немного хуже передают цвет, но требуют гораздо меньше памяти. В частности, можно упомянуть режим High Color (high color – богатый цвет), в котором для передачи цвета одного пикселя используется 16 битов и, следовательно, можно передать 65 535 цветовых оттенков, а также индексный режим, который базируется на заранее созданной таблице цветовых оттенков. Нужный цвет выбирается из этой таблицы с помощью номера – индекса, который занимает всего один байт памяти.

При записи изображения в память компьютера кроме цвета отдельных точек необходимо фиксировать много дополнительной информации – размеры рисунка, яркость точек и т. д. Конкретный способ кодирования всей требуемой при записи изображения информации образует графический формат. Форматы кодирования графической информации, основанные на передаче цвета каждого отдельного пикселя, из которого состоит изображение, относят к группе растровых или BitMap форматов (bit map – битовая карта).

Кодирование растровых изображений.

Наиболее известными растровыми форматами являются BMP, GIF и JPEG форматы. В формате BMP (от BitMaP) задается цветность всех пикселей изображения. При этом можно выбрать монохромный режим с 256 градациями или цветной с 16 256 или 16 777 216 цветами. Этот формат требует много памяти. В формате GIF (Graphics Interchange Format – графический формат обмена) используются специальные методы сжатия кода, причем поддерживается только 256 цветов. Качество изображения немного хуже, чем в формате BMP, зато код занимает в десятки раз меньше памяти. Формат JPEG (Goint Photographic Experts Group -Уединенная группа экспертов по фотографии) использует методы сжатия, приводящие к потерям некоторых деталей. Однако поддержка 16 777 216 цветов все-таки обеспечивает высокое качество изображения. По требованиям к памяти формат JPEG занимает промежуточное положение между форматами BMP и GIF.

Кодирование чисел.

Для вывода чисел на экран используется двоично-десятичное представление чисел. В упакованном формате для каждой десятичной цифры отводится по 4 двоичных разряда (полбайта), при этом знак числа кодируется в крайнем правом полубайте числа (1100 - знак и 1101 - знак ).

При выполнении сложения и вычитания двоично-десятичных чисел используется упакованный формат: Цифра | Цифра | Цифра | ... Цифра | Знак. Упакованный формат используется обычно в ПК при выполнении операций сложения и вычитания двоично - десятичных чисел. В распакованном формате для каждой десятичной цифры отводится по целому байту, при этом старшие полубайты (зона) каждого байта (кроме самого младшего) в ЭВМ заполняются кодом 0011, а в младших (левых) полубайтах обычным образом кодируются десятичные цифры. Старший полубайт (зона) самого младшего (правого) байта используется для кодирования знака числа.

Информация о работе Основы теории информации. Кодирование информации