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TC – DEI, 2005/2006.

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Apresentação em tema: "TC – DEI, 2005/2006."— Transcrição da apresentação:

1 TC – DEI, 2005/2006

2 Representação de Informação -- Texto --
Paulo Marques Tecnologia dos Computadores 2005/2006

3 Representação de Informação
Até agora vimos... Como é que se representam números inteiros Como é que se representam fracções Vamos ver... Como é que se representa texto Como é que se representam imagens Como é que se representa som Técnicas simples de correcção de erros Dispositivos de armazenamento de informação TC – DEI, 2005/2006

4 Representação de Caracteres
ASCII = American Standard Code for Information Interchange Tradicionalmente, utilizava-se 7 bits para representar os diversos caracteres 7 bits  128 combinações diferentes possíveis Exemplo: ‘A’ = ( )2 = (65)10 Mais tarde, os 7 bits foram extendidos a 8, permitindo representar 256 caracteres diferentes TC – DEI, 2005/2006

5 Tabela de ASCII (7 bits) TC – DEI, 2005/2006

6 Texto A representação de texto é simplesmente uma sequência de caracteres O L A 79 76 65 Código ASCII TC – DEI, 2005/2006

7 UNICODE Na prática, 256 caracteres diferentes não chegam para todas as línguas Formou-se um consórcio internacional para definir um standard que para codificação de caracteres aplicável a todas as línguas UNICODE (http://www.unicode.org) Cada caracter é representada por 16 bits 16 bits  216 combinações diferentes (65536!) Na verdade, o que são representados não são exactamente os caracteres... Os primeiros 256 caracteres têm o mesmo valor do que em ASCII TC – DEI, 2005/2006

8 UNICODE – Um Exemplo TC – DEI, 2005/2006

9 Compressão de Texto Apesar do espaço de armazenamento estar continuamente a aumentar, é desejável por vezes comprimir os dados Transmissão pela rede Armazenamento de longa duração Em geral... Maior eficiência e aproveitamento de recursos Três métodos comuns de comprimir texto Keyword encoding Run-length encoding Huffman codes TC – DEI, 2005/2006

10 Keyword Encoding Substituir palavras muito comuns por caracteres especiais ou sequências especiais de caracteres As palavras são substituídas de acordo com uma tabela de frequência de ocorrência Chave Significado % carro $ acidente & senhor # do TC – DEI, 2005/2006

11 Aplicando a codificação...
“No acidente estiveram envolvidos três carros. O carro do senhor António ficou destruído. O carro do senhor José não sofreu grandes danos no acidente. O carro do senhor Carlos... bom, depois do acidente, nem se pode chamar aquilo um carro....”  241 bytes “No $ estiveram envolvidos três carros. O % # & António ficou destruído. O % # & José não sofreu grandes danos no $. O % # & Carlos... bom, depois # $, nem se pode chamar aquilo um %....”  185 bytes (76%) TC – DEI, 2005/2006

12 Run-length Encoding (RLE)
Tipicamente utilizando quando o mesmo padrão/letra surge muitas seguido numa sequência de dados Não é comum em texto, mas em muitos outros tipos de dados (imagem, vídeo) Este tipo de algoritmo é a origem dos métodos de compressão utilizados em muitos utilitários comuns Neste tipo de compressão, uma sequência de caracteres que se repetem é substituída por um marcador especial, pelo caracter em questão, seguido do número de vezes que ele aparece. TC – DEI, 2005/2006

13 RLE – Exemplos AAAAAAAAAA  *A10
AABBBBBBBBAMMKKKKKKKKKM  AA*B8AMM*K9M Nestes dois exemplos o texto é ASCII, no entanto pode-se fazer em binário, o princípio é o mesmo De facto, ASCII é binário!  TC – DEI, 2005/2006

14 Huffman Codes A letra mais frequente no alfabeto português é o ‘e’
Ao comprimir um texto, porque é que o ‘e’ tem de ocupar o mesmo número de bits que... o ‘x’, por exemplo? Os códigos de Huffman representam os diferentes caracteres utilizando um número diferentes de bits Os caracteres mais comuns utilizam menos bits! TC – DEI, 2005/2006

15 Huffman Codes - Exemplo
“VOU A CASA” Chave Significado ESPAÇO A O U V S C TC – DEI, 2005/2006

16 Huffman Codes - Exemplo
Analisemos o exemplo... “VOU A CASA”  10 bytes de ASCII  < 4 bytes Compressão de 60%! Existem técnicas especiais que permitem construir as tabelas de codificação a utilizar Nós não as estudaremos aqui... Uma característica fundamental é que nenhuma dos códigos utilizados é prefixo de nenhum outro código! TC – DEI, 2005/2006

17 Representação de Informação -- Imagens --

18 Percepção da cor O nosso olho tem dois tipos de sensores: CONES e BASTONETES Os CONES percepcionam a cor, sendo sensíveis a três frequências: “vermelho”, “verde” e “azul” TC – DEI, 2005/2006

19 Percepção da cor A percepção da cor é possível porque as várias cores podem ser vistas como uma mistura de outras cores, nomeadamente: VERDE, VERMELHO e AZUL Existem outros sistemas de coloração... RGB = Red Green Blue CYMK = Cyan Yellow Magenta Black HSL = Hue Saturation Luminosity RGB CYMK TC – DEI, 2005/2006

20 Representação da cor Tipicamente os sistemas informáticos utilizam o sistema RGB  Red, Green, Blue A cada cor é atribuído um número 8 bits por cor  cada cor de 0 a 255 Total = 24 bits de cor (TRUE COLOR) Exemplos: (255,0,0) (255,255,255) (0,255,255) (0,255,0) (0,0,0) (255,0,255) (0,0,255) (255,255,0) (150,150,150) TC – DEI, 2005/2006

21 Imagens As imagens são formadas por um conjunto muito grande de pontos  pixels A cada pixel corresponde uma cor i.e. três números RGB TC – DEI, 2005/2006

22 Armazenamento de imagens
Existem imensos formatos de armazenamento de imagens GIF, JPEG, BMP, PNG, TIFF, ... Na maior parte dos casos as imagens são comprimidas antes de serem armazenadas... x1200x24bits cor = 5.5Mbytes! Dois tipos de compressão Com perda de qualidade (e.g JPEG) Sem perca de qualidade (e.g. Compressed-TIFF) TC – DEI, 2005/2006

23 Desenhos/Imagens Vectoriais
Em vez de se armazenar os pixels, guarda-se uma descrição do gráfico/imagem Muitos programas de desenho/edição electrónica utilizam este método (e.g. CorelDraw, fontes TTF, AutoCAD) Os desenhos podem ser escalados de forma transparente = poly[(0,0) -> (50,30) -> (40,80) -> (0,0)] TC – DEI, 2005/2006

24 Video Em video, o princípio é o mesmo
Guarda-se um conjunto de imagens sucessivas (e.g. 25 imagens por segundo) Devido ao imenso espaço que ocupam, tem de se compactar as imagens de uma forma eficiente CODEC = COmpressor/DECompressor E.g. DivX!  Dois métodos de compressão... Compressão temporal  Não considerar as diferenças entre duas imagens sucessivas Compressão espacial  Eliminar a redundância dentro de uma imagem TC – DEI, 2005/2006

25 Som Os sons que ouvimos correspondem às vibrações que o ar transmite ao tímpano TC – DEI, 2005/2006

26 Som - Digitalização Nos computadores o som é digitalizado fazendo-o corresponder a números discretos. Quando se digitaliza som existe uma certa taxa de amostragem TC – DEI, 2005/2006

27 Armazenamento de Som Duas formas de armazenamento
Sem perdas, tipicamente não comprimida (e.g. wav) Com perdas, comprimida (e.g. mp3) Nas formas comprimidas é tido em conta a forma como nós, humanos, ouvimos o som! O formato mp3 é codificado de acordo com o que nós conseguimos ouvir em cada momento. As partes que não conseguimos ouvir são eliminadas. Em mp3 a compressão é feita por códigos de Huffman TC – DEI, 2005/2006

28 Resposta do Ouvido Humano...
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29 http://www.toledo-bend.com/colorblind/Ishihara.html 25 45 6 29 56 8
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30 Técnicas Básicas de Correcção de Erros

31 Correcção de Erros Quando se armazena ou transmite informação, podem existir erros E.g  É necessário garantir que, com uma elevada probabilidade, os erros conseguem ser detectados e se possível corrigidos TC – DEI, 2005/2006

32 Bits de Paridade Dada uma sequência de bits, adiciona-se um bit extra que torna o número de bits resultante de uma certa paridade Paridade PAR: O conjunto resultante tem de ter um número par de bits Paridade ÍMPAR: O conjunto resultante tem de ter um número ímpar de bits Bit de paridade Número original 1 1 1 1 PARIDADE PAR 1 1 1 PARIDADE ÍMPAR TC – DEI, 2005/2006

33 Checksums É uma forma evoluída dos bits de paridade
Dado um conjunto de dados junta-se um número que é obtido fazendo uma certa operação sobre esses dados Um exemplo simples: somar e calcular o resto da divisão pelo número máximo que se quer representar Outro exemplo simples: ... A prova dos nove!  38 =538 538 MOD 100 = 38 TC – DEI, 2005/2006

34 Checksums Alguns tipos de checksums muito conhecidos Nota 
CRC = Cyclic Redundancy Check MD5 = Message Digest 5 Nota  O algarismo que está junto ao número do bilhete de identidade é um checksum! TC – DEI, 2005/2006

35 Códigos de Correcção de Erros
Existem códigos que permitem não só detectar erros, como corrigi-los! Distância de Hamming  Número de bits diferentes entre duas cadeias 1 1 1 1 Distância de Hamming de 3 1 1 1 TC – DEI, 2005/2006

36 Um código de correcção simples...
Neste código, a distância de Hamming é sempre, pelo menos, 3 Se houver um bit errado, consigo detectá-lo e corrigi-lo Se houver dois bits errados, consigo detectar que houve um erro, mas ao corrigir, o resultado é incorrecto Se houver três bits errados, não consigo detectá-lo nem corrigi-lo TC – DEI, 2005/2006

37 Exemplos (envia D – 011100) Recebe...
 Há apenas um erro, é detectado e corrigido correctamente. O que está mais próximo é o D (distância 1).  Detectado, mas ao corrigir, é corrigido para o valor errado (corrige para A!)  Três bits errados! Não detectado, nem corrigido, assume-se que é o A! O código de Hamming é pensado para situações de erros não burst. Exemplos de utilização: memórias dos computadores (memória ECC), modems, satélites planetários! TC – DEI, 2005/2006

38 Armazenamento de Informação

39 Disco Rígido TC – DEI, 2005/2006

40 CD-ROM TC – DEI, 2005/2006

41 Tape TC – DEI, 2005/2006

42 Flash Memory Pen Non-volatile Flash Memory TC – DEI, 2005/2006

43 Para Saber Mais... Computer Science, An Overview
Capítulo 1 (1.3, 1.4, 1.8, 1.9) Computer Science Iluminated Capítulo 3 (3.1, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6) Embora este não seja o livro principal, tem a matéria um pouco melhor explicada TC – DEI, 2005/2006

44 TC – DEI, 2005/2006


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