Реферат: Организация информации
Данное изображение легко преобразовать в RGB-модель. Достаточно заменить все нули тройками (1,1,1), а все единицы - тройками (0,0,0). Тогда получим следующее шестнадцатеричное представление изображения:
FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF0 00 1FFFFF
FFF1 FF 1FFFFFFFF1 FF 1FFFFFFFF0 00 1FFFFF
FF FF FF FF FF FF FF FF FF FF FF FF
Для хранения такого изображения потребуется 48 байт.
Цветовая модель RGB [Red-Green-Blue] была стандартизирована в 1931 г. и впервые использована в цветном телевидении. Модель RGB является аддитивной моделью, то есть цвет получается в результате сложения базовых цветов. Существуют и другие цветовые модели, которые для ряда задач оказываются более предпочтительными, чем RGB-модель. Например, для представления цвета в принтере используется субтрактивная CMY-модель [Cyan-Magenta-Yellow], цвет в которой получается в результате вычитания базовых цветов из белого цвета. Белому цвету в этой модели соответствует (0,0,0), чёрному - (1,1,1), голубому - (1,0,0), сиреневому - (0,1,0), жёлтому - (0,0,1). В цветовой модели HSV [Hue-Saturation-Value] цвет представляется через цвет, насыщенность и значение, а в модели HLS [Hue-Lightness-Saturation] через оттенок, яркость и насыщенность. Современные графические редакторы, как правило, могут работать с несколькими цветовыми моделями.
Цифровое представление звука
Звук можно описать в виде совокупности синусоидальных волн определённых частоты и амплитуды. Частота волны определяет высоту звукового тона, амплитуда – громкость звука. Частота измеряется в герцах (Гц [Hz]). Диапазон слышимости для человека составляет от 20 Гц до 17000 Гц (или 17 кГц).
 |
???. 5. ????????????? ????????? ???????
Задача цифрового представления звука, таким образом, сводится к задаче описания синусоидальной кривой. Принцип такого представления изображён на рис. 1.5.
Каждой дискретной выборке присваивается целое число – значение амплитуды. Количество выборок в секунду называется частотой выборки [samplingrate]. Количество возможных значений амплитуды называется точностью выборки [samplingsize]. Таким образом, звуковая волна представляется в виде ступенчатой кривой. Ширина ступеньки тем меньше, чем больше частота выборки, а высота ступеньки тем меньше, чем больше точность выборки.
Пример
Возможности наиболее распространённой современной аппаратуры предусматривают работу с частотой выборки до 44,1 кГц, что позволяет правильно описывать звук частотой до 22,05 кГц. Точность выборки имеет всего два значения 8 бит и 16 бит. То есть для представления амплитуды 8-битного звука используется 28 = 256 уровней амплитуды.
Сжатие данных
Внутреннее представление данных характеризуется избыточностью. Например, при кодировании символов русского алфавита можно учесть частоту, с которой эти символы встречаются в предложениях русского языка. Тогда для цифрового представления текста потребуется меньшее количество информации. Объём данных имеет большое значение не только для хранения, но также непосредственно влияет на скорость передачи данных по каналам вычислительных сетей. Поэтому были разработаны специальные методы (алгоритмы сжатия данных [datacompression]), с помощью которых можно существенно уменьшить объём данных. Существуют как универсальные алгоритмы, которые рассматривают данные как простую последовательность битов, так и специализированные, которые предназначены для сжатия данных определённого типа (изображений, текста, звука и видео). Эффективность сжатия характеризуется коэффициентом сжатия [compressionratio], который определяется как отношение размера исходных данных к размеру сжатых. В некоторых случаях этот коэффициент достигает значения 10.
Пример
Рассмотрим принцип сжатия простейшего универсального RLE-метода. Для этого рассмотрим представление изображения, полученного в примере выше.
Особенность данного представления заключается в том, что в нём содержатся длинные последовательности подряд идущих нулей или единиц. В RLE-методе предлагается ставить сначала значение числа повторений, а затем повторяющегося числа. Тогда сжатое закодированное изображение получит вид:
С4 00 0F 80 08 80 08 80 0F 80 С4 00
Здесь число С используется как признак последовательности одинаковых символов. То есть С4 означает, что далее идёт последовательность из 4 символов. Размер хранимого изображения уменьшился с 16 до 12 байт. Коэффициент сжатия равен 1,33. Эффективность сжатия будет зависеть от размера и содержания изображения. Если то же самое изображение преобразовать в цветовую RGB-модель, то в сжатой форме оно получит вид:
СD FF F0 00 1F C3 FF F1 FF 1F C3 FF F1 FF 1F C3 FF F0 00 1F CE FF
То есть вместо 48 байт сжатое изображение занимает 22 байта, а коэффициент сжатия равен 2,18.
Алгоритмы сжатия широко применяются для более компактного хранения изображений. Для этого было разработано большое число графических форматов растровых изображений.
Пример
Наиболее популярными являются графические форматы: BMP [BitMaP], PCX, GIF [GraphicsInterchangeFormat], TIFF [TaggedImageFileFormat], JPEG [JointPhotographicExpertsGroup], которые по существу различаются между собой используемыми методами сжатия. Форматы BMP и PCX используют RLE-алгоритм, форматы GIF и TIFF – LZW-алгоритм, JPEG использует одноимённый алгоритм сжатия.
Звук и видео также требуют для своего цифрового представления очень большого объёма памяти, поэтому без алгоритмов сжатия работа с видео и звуковыми данными была бы невозможной. Фактическим стандартом для представления звука стал формат MP3, а для представления видеоданных – формат MPEG.
Внешнее представление данных
Файлы и каталоги
Любые данные, представленные в виде совокупности целых чисел, хранятся в памяти ЭВМ в виде файлов. Файл [file] – именованная целостная совокупность данных, причём не имеет значения, каких именно данных. Для файла данные – это лишь набор целых чисел в двоичной форме, поэтому файл – это просто последовательность байтов. Для пользователя имеют значение лишь два признака, которые характеризуют файл как таковой: имя файла и его размер. Размер файлов измеряется в байтах.
Рис. 6. Дерево каталогов
 |
Как правило, файлы сортируются пользователем согласно определённым признакам по группам. Список такой группы называется каталогом [directory]. Таким образом, организуется особая иерархическая структура – дерево каталогов (см. рис. 1.6 – имена каталогов подчёркнуты).
Вершина такого дерева называется корневым каталогом [rootdirectory]. Имя корневого каталога всегда строго определено (на рис. 1.6 - C:\) и зависит от файловой системы (см. тему 3).
Модели и базы данных
Многие объекты в конкретных прикладных задачах могут быть представлены не в двоичной форме, а в виде сложной информационной структуры. Например, чертёж детали можно представить в виде совокупности отрезков прямых. Тогда в памяти ЭВМ нужно будет хранить не растр, а совокупность вещественных чисел, описывающих координаты концов отрезков.
Формализованное описание информационных структур и операций над ними называется моделью данных [datamodel].
Пример
Например, для описания шрифтов применяются три модели: битовая, векторная и true-type. Рассмотрим, как можно представить символ «С» с помощью битовой модели.
Битовая модель использует тот же принцип, что и битовая цветовая модель для растровых изображений. Каждому символу отводится матрица фиксированного размера. Пусть матрица имеет размер 8х10:
