Corso di Laurea in Scienze e Tecnologie Chimiche corso di Informatica Generale Paolo Mereghetti DISCo – Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione.

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1 Corso di Laurea in Scienze e Tecnologie Chimiche corso di Informatica Generale Paolo Mereghetti DISCo – Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione

2 Rappresentazione dellInformazione Terza parte

3 Codifica floating point (con virgola mobile) Rappresentazione per –numeri razionali –numeri con valore assoluto molto grande Vengono ricondotti a numeri interi rappresentabili tramite potenze di 10 –N = x * 10 y –Es. 12,5 = 125 * 10 -1 – 1,25 = 125 * 10 -2 –3125432 = 3125 * 10 3 (rappresentabile anche se in modo approssimato)

4 Codifica floating point MANTISSAESPONENTERAPPR. NUMERI ++Positivi grandi +-Positivi con virgola -+Negativi grandi --Negativi con virgola

5 Codifica floating point Quanti bit? Con 16 (32) bit –2 bit per il segno di mantissa e esponente –9 (20) bit per la mantissa –5 (10) bit per lesponente Non è usata la rappresentazione con complemento a 2 e quindi servono tecniche particolari per eseguire le operazioni tra i numeri floating point –Co-processore matematico (Floating Point Unit)

6 Esempio Con 4 bit: 9999 + 1 = 10000 (overflow) –anzichè generare un errore di overflow consente la rappresentazione del risultato Con 4 bit: 9999 + 10 = 10009 –consente la rappresentazione del risultato anche se a scapito della precisione

7 Rappresentazione digitale di immagini b/n B/n senza ombreggiature 2 valori possibili per ogni pixel (es. 0 = bianco, 1 = nero) 1 bit 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 … 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 … 21222324 17181920 13141516 9101112 5678 1234

8 Rappresentazione digitale di immagini Colori –4 bit 2 4 =16 diversi livelli di grigio o colori –8 bit 2 8 =256 diversi colori Aumento della precisione –Aumentando il numero dei pixel (quindi, diminuendo la loro dimensione) –RISOLUZIONE = precisione della suddivisione –Pixel = unità di misura della risoluzione –Es. 6 X 4 pixel –nei video dei PC risoluzioni standard sono 640 X 480 o 1024 X 768

9 Filmati Rappresentazione come sequenze di fotogrammi Frequenza= Num. Fotogrammi nellunità di tempo –Es. Immagini TV 25/30 fotogrammi al sec

10 Tecniche di compressione Le immagini possono richiedere molto spazio per la loro memorizzazione Esempi di tecniche di compressione –000000000011 10 volte 0, 2 volte 1 –Memorizzazione non di tutti i bit o fotogrammi (riduzione di fedeltà rispetto alloriginale ma spesso non è percepibile dallocchio umano) –Es. MPEG: un fotogramma ogni 12

11 Elaborazione delle immagini Dopo la digitalizzazione unimmagine può essere modificata modificando la sequenza di bit che la rappresenta Ad esempio –Modifica dei colori –Eliminazione oggetti rappresentati o loro sostituzione –Trasmissione criptata delle pay-TV

12 Codifica dei suoni Rappr. Analogica – analoga alla quantità fisica in esame Rappr. Digitale – Campionatura dellonda sonora

13 Codifica dei suoni Rappresentazione tanto più precisa tanto più –Frequente è la campionatura –Maggiore il numero di bit per codificare linfo –Es. Schede audio PC 10.000/40.000 campioni al secondo e 16 bit per campione

14 Elaborazione dei suoni Dopo la digitalizzazione... come per le immagini è possibile –eliminare parte del suono (es. rumori di fondo) –modificare il suono (es. voci distorte) –...