Tecnologie Informatiche ed Elettroniche per le Produzioni Animali (corso TIE) CORSO LAUREA MAGISTRALE IN SCIENZE E TECNOLOGIE DELLE PRODUZIONI ANIMALI.

Presentazione sul tema: "Tecnologie Informatiche ed Elettroniche per le Produzioni Animali (corso TIE) CORSO LAUREA MAGISTRALE IN SCIENZE E TECNOLOGIE DELLE PRODUZIONI ANIMALI."— Transcript della presentazione:

1 Tecnologie Informatiche ed Elettroniche per le Produzioni Animali (corso TIE) CORSO LAUREA MAGISTRALE IN SCIENZE E TECNOLOGIE DELLE PRODUZIONI ANIMALI Massimo Lazzari Scienze veterinarie per la salute, la produzione animale e la sicurezza alimentare – VESPA Università di Milano

2 Codifica dell’informazione CORSO LAUREA MAGISTRALE IN SCIENZE E TECNOLOGIE DELLE PRODUZIONI ANIMALI TIE per le Produzioni Animali Massimo Lazzari Scienze veterinarie per la salute, la produzione animale e la sicurezza alimentare – VESPA Università di Milano

3 3 Rappresentazione binaria Tutta l’informazione interna ad un computer è codificata con sequenze di due soli simboli : 0 e 1 L’unità elementare di informazione si chiama bit da‘binary digit’

4 4 bit e Byte

5 5 Codifica dei caratteri Alfabeto anglosassone: per codificare ogni carattere sono sufficienti 7 bit (ASCII standard) 8 bit (ASCII esteso) 16 bit (UNICODE) MS Windows usa un codice proprietario a16 bit per carattere, simile ad UNICODE ASCII = American Standard Code for Information Interchange

6 6 ASCIISimb.ASCIISimb.ASCIISimb. 00000000NUL00001110SO00011100FS 00000001SOH00001111SI00011101GS 00000010STX00010000DLE00011110RS 00000011ETX00010001 DC100011111US 00000100EOT00010010DC200100000SP 00000101ENQ00010011DC300100001! 00000110ACK00010011DC400100010" 00000111BEL00010101NAK00100011# 00001000BS00010110SYN00100100$ 00001001HT00010111ETB00100101% 00001010NL00011000CAN00100110& 00001011VT00011001EM00100111' 00001100NP00011010SUB00101000( 00001101CR00011011ESC00101001) Codifica dei caratteri (ASCII)

7 7 ASCIISimb.ASCIISimb.ASCIISimb. 00101010*00111001 901000111G 00101011 +00111010 :01001000H 00101100,00111011 ;01001001I 00101101 -00111100 <01001010J 00101110.00111101=01001011K 00101111 /00111110 >01001100L 00110000 000111111?01001101M 00110001 101000000@01001110N 00110010 201000001A01001111O 00110011 301000010 B01010000P 00110100 401000011C01010001Q 00110101 501000100D01010010R 00110110 601000101E01010011S 00111000 801000110F01010100T Codifica dei caratteri (ASCII)

8 8 Codifica delle parole … e le parole? Sono sequenze di caratteri Esempio: scienze ambientali 01110011 s 01100011 c 01101001 i 01100101 e 01101110 n 01111010 z 0000000 01100101 e 01100001 a 01101101 m 01100010 b 01101001 i 01100101 e 01101110 n 01110100 t 01100001 a 01101100 l 01101001 i

9 9 Il byte= unità di misura 1 KB (kilo byte = 2 10 = 1024) 1 MB (Mega byte = 2 20 = 1 KB*1024) 1 GB (Giga byte = 2 30 = 1 MB*1024) 1 TB (Tera byte = 2 40 = 1 GB*1024) Per rappresentare l’occupazione di memoria si usano i multipli del byte 1 byte=8 bit

10 10 Rappresentazioni di immagini Le immagini sono un ‘continuo’ e non sono formate da sequenze di oggetti ben definiti come i numeri Bisogna quindi prima ‘discretizzarle’ ovvero trasformarle in un insieme di parti distinte che possono essere codificate separatamente con sequenze di bit

11 11 Immagini bitmap (raster) Immagini ‘bitmap’ : L’immagine viene scomposta in una griglia di elementi detti pixel (da picture element) 000000000000000000000000 000000000011111111000000 000000000010000010000000 000000000010000100000000 000000000010001000000000 000000000010010000000000 000000000010100000000000 000000000011000000000000 000000000010000000000000

12 12

13 13 Immagini a toni di grigio o colori Rappresentazioni dei pixel :  la rappresentazione in ‘toni di grigio’ : un byte per pixel, con 256 gradazioni di grigio per ogni punto, o più byte per pixel, per avere più gradazioni possibili  rappresentazione a colori RGB (red, green,blu): comunemente 3 byte (24 bit) per pixel che definiscono l’intensità di ciascun colore base. In questo modo ho circa 16 milioni di colori diversi definibili

14 14 Immagini raster o vettoriali Il formato bitmap viene anche definito formato raster, nome che in inglese indica l'insieme di linee orizzonali che la televisione traccia sullo schermo, punto dopo punto, al fine di riprodurre l'immagine. Il formato bitmap è idoneo per le fotografie e per tutte le immagini composte da forme non regolari. Viene rimpiazzato dal formato vettoriale nel disegno tecnico e architettonico, dovunque si debbano tracciare figure geometriche regolari o forme comunque complesse riconducibili a un insieme di triangoli e poligoni.

15 15 Immagini raster o vettoriali Il vettore identifica il punto di partenza e di fine di una retta, la sua direzione, il suo spessore e il suo colore, ma non definisce ciascun punto della retta che viene costruito invece dal programma al momento della sua visualizzazione. Tutte le immagini stampate su una rivista o visualizzate in televisione devono essere in formato bitmap. Le immagini create da un programma di progettazione e di disegno tecnico sono quasi sempre vettoriali. Le immagini prodotte dai giochi sono in parte bitmap (gli sfondi e alcune superfici degli oggetti) e in parte vettoriali (gli oggetti che si muovono e che cambiano nello spazio).

16 16 Rappresentazione vettoriale

17 17 Occupazione in memoria (raster) 128 x 128 toni di grigio 128Kb 1024x768 colori (RGB) circa 18MB

18 18 Occupazione in memoria (raster)

19 19 Compressione delle immagini raster Quindi si cerca di ‘risparmiare’ memoria :  con l’uso di una ‘tavolozza’ (palette) che contiene il sottoinsieme dei colori rappresentabili che compare in una foto  ogni pixel codifica un indice all’interno della tavolozza  con tecniche di compressione che non codificano ogni pixel in modo autonomo ma cercano di raggruppare i le aree che hanno caratteristiche comuni Formati più usati : TIFF (tagged image file format), GIF (graphics interchange format), JPEG (Joint photographers expert group)

20 20 Estensione file immagine

21 21 Compressione senza perdita Algoritmi lossless (senza perdita di informazione) : operano un cambiamento di codifica dei dati che permette di diminuire il numero di bit necessari alla rappresentazione

22 22 Compressione con perdita Algoritmi lossy (che perdono informazione)  gli algoritmi di compressione usati nei formati GIF e JPEG per immagini fisse sfruttano la caratteristica dell’occhio umano di essere poco sensibile a lievi cambiamenti di colore in punti contigui, e quindi eliminano questi lievi cambiamenti appiattendo il colore dell’immagine  generalmente è possibile specificare quanto siamo disposti a perdere attraverso alcuni parametri

23 23 Immagini video  Il movimento è rappresentato già in modo discreto nei media : infatti con un numero abbastanza alto di fotogrammi fissi (24-30 al secondo) l’occhio umano percepisce il movimento come un continuo  potrei,in principio, codificare separatamente ogni fotogramma come immagine fissa, ma lo spazio di memoria richiesto sarebbe enorme (650 MB, un intero CD per un minuto di proiezione …)  sono stati quindi sviluppati metodi di codifica che economizzano, codificando solo le ‘differenze’ fra un fotogramma e l’altro (MPEG)

24 24 Codifica dei suoni Fisicamente un suono è rappresentato come un’onda che descrive la variazione della pressione dell’aria nel tempo (onda sonora) Sull’asse delle ascisse viene posto il tempo t e sull’asse delle ordinate la variazione della pressione corrispondente

25 25 Codifica dei suoni Si effettuano dei campionamenti sull’onda (cioè si misura il valore dell’onda ad intervalli di tempo costanti) e si codificano in forma digitale le informazioni estratte da tali campionamenti La sequenza dei valori numerici ottenuta dai campioni può essere facilmente codificata

26 26 Quanto più frequentemente il valore dell’onda viene campionato, tanto più precisa sarà la sua rappresentazione Il numero di campioni raccolti per ogni secondo definisce la frequenza di campionamento che si misura in Hertz (Hz) Codifica dei suoni

27 27 Il codice ASCII consente di codificare le cifre decimali da “0” a “9” fornendo in questo modo un metodo per la rappresentazione dei numeri Il numero 324 potrebbe essere rappresentato dalla sequenza di byte: 00110011 00110010 00110100 3 2 4 Questa rappresentazione non è efficiente e, soprattutto, non è adatta per eseguire le operazioni aritmetiche sui numeri Codifica dei numeri

28 Sistema posizionale in cui ogni cifra di un numero assume un valore che dipende dalla sua posizione 365 = 3 x 100 + 6 x 10 + 5 x 1 365 = 3 x 10 2 + 6 x 10 1 + 5 x 10 0 Codifica dei numeri: il sistema decimale Si deve fare la somma dei prodotti di ciascuna cifra moltiplicata per la base elevata all’esponente che rappresenta la posizione della cifra stessa (partendo da 0)

29 29 La notazione posizionale può essere usata con qualunque base creando così sistemi di numerazione diversi Per ogni sistema di numerazione si usa un numero di cifre uguale alla base Codifica dei numeri In informatica si usano prevalentemente le numerazioni binaria (base 2), ottale (base 8) ed esadecimale (base 16)

30 30 Sistemi di numerazione diversi

31 31 Utilizza una notazione posizionale basata su 2 cifre (0 e 1) e sulle potenze di 2 Esempio: 10011 = 1 x 2 4 + 0 x 2 3 + 0 x 2 2 + 1 x 2 1 + 1 x 2 0 = 1 9 Sistema binario

32 32 Utilizza una notazione posizionale basata su 8 cifre (0,1, …, 7 ) e sulle potenze di 8 Esempio: 10011 = 1 x 8 4 + 0 x 8 3 + 0 x 8 2 + 1 x 8 1 + 1 x 8 0 = 4105 Per evitare ambiguità si può scrivere esplicitamente la base di un numero Esempio: 10011 2  10011 8  10011 10 Sistema ottale

33 33 Utilizza una notazione posizionale basata su 16 cifre (0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F) e sulle potenze di 16 Esempio: 10011 16 = 1 x 16 4 + 0 x 16 3 + 0 x 16 2 + 1 x 16 1 + 1 x 16 0 = 65553 Esempio: AAC3 16 = 10 x16 3 + 10 x 16 2 + 12 x 16 1 + 3 x 16 0 = 43715 Sistema esadecimale

34 34

35 35 Per convertire un numero in base 2 si devono trovare i resti delle divisioni successive del numero per la base 2 Esempio: 210 10 210 2 resto 0 105 2 resto 1 52 2 resto 0 26 2 resto 0 13 2 resto 1 6 2 resto 0 3 2 resto 1 1 2 resto 1 Conversione da base 10 a base 2

36 36 Leggendo la sequenza dal basso verso l’alto si ottiene il numero 11010010 2 Per una corretta verifica basta riconvertire il risultato alla base 10. Per le altre basi il procedimento è lo stesso cambiando il divisore. Conversione da base 10 a base 2

37 37 Altro esempio

38 38 I numeri vengono distinti in tre categorie Interi positivi Interi con segno (positivi e negativi) Reali (positivi e negativi con virgola) Ogni categoria viene rappresentata in modo diverso Rappresentazione dei numeri

39 39 Dobbiamo usare un numero fissato di cifre Esempio: qual è il numero più grande rappresentabile con 4 cifre? in base 109999 in base 21111(= 15 10 ) in base 16FFFF (= 65535 10 ) in base 87777(= 4095 10 ) Numeri interi positivi

40 40 Deciso il numero di cifre a disposizione si fissa anche il numero massimo rappresentabile, numeri più grandi causano problemi di overflow Esempio: 4 cifre in base 109999+ 1 = 10000 10 in base 21111+ 1 = 10000 2 (= 16 10 ) In base 16FFFF+ 1 = 10000 16 (= 65536 10 ) in base 87777+ 1 = 10000 8 (= 4096 10 ) Numeri interi positivi

41 41 In generale, con n cifre a disposizion e base b il più grande numero (intero positivo) rappresentabile si può esprimere come b n - 1 Esempio: in base 10 9999 = 10 4 - 1 in base 21111= 2 4 - 1 in base 16FFFF = 16 4 - 1 in base 87777= 8 4 - 1 Numeri interi positivi

42 42 Anche in questi casi sono state definite delle tecniche per la loro codifica Usando queste rappresentazioni si possono fare le usuali operazioni matematiche Numeri interi con segno e numeri reali

43 43 Numeri interi con segno e numeri reali

44 44 La rappresentazione dell'informazione ….