
- •Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»
- •Конспект лекций
- •Содержание конспекта лекций
- •Понятие информатики
- •Информация, ее представление и измерение Понятие и характерные черты информации
- •Преобразование сообщений
- •Рассмотрим более подробно преобразования одного сигнала в другой.
- •Преобразование д®н
- •Лекция 2 Меры информации
- •Объем информации V (объемный подход)
- •Комбинаторная мера
- •Двоичная логарифмическая мера
- •Вероятностная мера
- •Понятия бита, байта
- •Представление информации в эвм Кодирование информации
- •Представление символьной информации
- •Краткая информация о других системах кодирования.
- •Универсальная система кодирования текстовых данных
- •Лекция 3 Представление и обработка чисел в компьютере Системы счисления и коды, применяемые в вычислительной технике
- •Перевод из одной системы счисления в другую.
- •Двоичная система счисления (в)
- •Восьмеричная система счисления (о)
- •Шестнадцатиричная система счисления (h)
- •Информационно–логические основы построения эвм Формы представления чисел
- •Операции над двоично-десятичными числами в упакованном формате без учета знака
- •Лекция 4 Логические основы построения эвм
- •Лекция 5 Технические средства реализации информационных процессов Краткая история вычислительной техники
- •Классическая архитектура эвм
- •Магистрально-модульный принцип построения компьютера
- •Лекция 6 Программное обеспечение эвм
- •Операционные системы
- •Лекция 7 Модели решения функциональных и вычислительных задач
- •Что такое модель?
- •Классификация моделей. Материальные и информационные модели
- •1. Область использования
- •2. Учет фактора времени и области использования
- •3. Классификация по способу представления
- •Этапы моделирования
- •Алгоритмизация и основные этапы решения инженерных задач
- •Технология решения задач на компьютере Этапы решения задач на компьютере
- •Основы структурного программирования Алгоритмы
- •Базовые алгоритмические структуры
- •Линейные алгоритмы
- •Пример алгоритма линейной структуры.
- •Пример алгоритма ветвления.
- •Модульное программирование
- •Объектно-ориентированное программирование
- •Языки программирования, их классификация
- •Транслятор, компилятор, интерпретатор
- •Контрольные вопросы:
- •Лекция 8 Технология обработки текстовой информации
- •Возможности текстовых процессоров
- •Форматирование текста Приемы форматирования текста
- •Задание параметров шрифта
- •Форматирование абзацев
- •Выделение текста с помощью мыши
- •Создание таблиц и работа с таблицами в текстовом редакторе
- •Структура таблицы
- •Создание оглавления средствами текстового процессора
- •Использование стилей заголовков
- •Лекция 9 Технология обработки графической информации Кодирование графической информации
- •Цветовые модели.
- •Векторное и фрактальное изображения.
- •Преобразование файлов из одного формата в другой
- •Преобразование файлов из растрового формата в векторный
- •Преобразование файлов одного векторного формата в другой
- •Лекция 10 Технология обработки числовой информации, табличный процессор
- •Мультимедиа технологии. Компьютерные презентации с использованием мультимедиа технологии
- •Начало работы
- •6.2. Создание мультимедийных презентаций. Настройка параметров демонстрации п Рис. 1. Выбор разметки слайда ервая презентация
- •Оформление слайда
- •Дополнительные объекты
- •Анимация
- •Показ слайдов
- •Лекция 11 Сжатие информации
- •1 Основные понятия баз данных
- •Определение основных терминов
- •Основные требования, предъявляемые к банкам данных
- •Компоненты банка данных
- •Пользователи бд и субд
- •2 Классификация бд
- •Классификация баз данных
- •Классификация субд
- •Основные функции субд
- •1. Непосредственное управление данными во внешней памяти
- •2. Управление буферами оперативной памяти
- •3. Управление транзакциями
- •4. Журнализация
- •5. Поддержка языков бд
- •Функциональные возможности субд
- •3 Проектирование баз данных Подходы к проектированию
- •Архитектура субд
- •Методология проектирования баз данных
- •Основные этапы разработки бд
- •4 Модели организации баз данных
- •Иерархическая модель базы данных
- •Сетевая модель базы данных.
- •Операции над данными в сетевой модели бд.
- •Достоинства и недостатки ранних субд
- •Объектно-ориентированные субд
- •Объектно-реляционные субд
- •5 Реляционный подход к построению инфологической модели Реляционная модель данных
- •Понятие информационного объекта
- •Нормализация отношений
- •Свойства отношений.
- •Простые и составные ключи
- •6. Работа с субд ms Access Объекты Microsoft Access.
- •Работа с таблицами
- •Создание межтабличных связей
- •Работа с запросами
- •Запросы и фильтры
- •Работа с формами
- •Работа с отчётами
- •Программные системы в научных исследованиях, использование пакетов математических и инженерных расчетов Система MathCad (Mathematical Computer Aided Design)
- •MathCad-документ и его структура
- •Элементарные математические встроенные функции
- •Функции, определяемые пользователем
- •Условия и функция if
- •Индексированные переменные и итерация
- •К ак выглядит
- •Аргументы:
- •Аргументы:
- •Аргументы:
Представление информации в эвм Кодирование информации
Источник представляет сообщение в алфавите, который называется первичным, далее это сообщение попадает в устройство, преобразующее и представляющее его во вторичном алфавите.
Код – правило, описывающее соответствие знаков (или их сочетаний) первичного алфавита знаком (их сочетаниями) вторичного алфавита.
Кодирование – перевод информации, представленной сообщением в первичном алфавите, в последовательность кодов.
Декодирование – операция обратная кодированию.
Кодер – устройство, обеспечивающее выполнение операции кодирования.
Декодер – устройство, производящее декодирование.
Операции кодирования и декодирования называются обратимыми, если их последовательное применение обеспечит возврат к исходной информации без каких-либо ее потерь.
Пример обратимого: слова ↔ телеграфный код.
необратимого: английский ↔ русский – здесь неоднозначно.
Далее будем иметь ввиду только обратимое кодирование.
Математическая постановка условия обратимого кодирования.
Пусть первичный алфавит А состоит из N знаков со средней информацией на знак IА, вторичный В – из М знаков со средней информацией на знак I В .
Пусть сообщение в первичном алфавите содержит n знаков, а закодированное – m знаков. Если исходное сообщение содержит IS (A) информации, а закодированное If (B), то условие обратимости кодирования (то есть неисчезновения информации при кодировании), очевидно, может быть записано так:
IS (A) ≤ If (B) - то есть операция обратимого кодирования может увеличить количество информации в сообщении, но не может уменьшить ее.
n* I (A) ≤ m* I (B) (заменили произведением числа знаков на среднее информационное содержание знака).
Отношение m/n –характеризует среднее число знаков вторичного алфавита, который используется для кодирования одного знака первичного. Обозначим его К (А, В)
К (А, В)≥ I (A) / I (B) Обычно К (А, В) >1 => знак первичного алфавита кодируется несколькими вторичными =>? – проблема выбора наилучшего варианта – оптимального кода.
Оптимальность - это экономический фактор (меньше энергии, времени, объема носителя - уже в зависимости от задачи и поставленных ограничений).
Минимально возможная длина кода: Кmin (А, В)= I (A) / I (B) –это нижний предел длины кода. Но реально в схемах кодирования как близко возможное приближение К (А, В) к Кmin (А, В).
Первая теорема Шеннона.
При отсутствии помех всегда возможен такой вариант кодирования сообщения, при котором среднее число знаков кода, приходящихся на один знак первичного алфавита, будет сколь угодно близко к отношению средних информаций на знак первичного и вторичного алфавитов.
Таким образом, оптимальное кодирование принципиально возможно.
Наиболее важна для практики ситуация, когда М=2, то есть информацию кодируют лишь двумя сигналами 0 и 1.
Компьютер - универсальное устройство, всю информацию в нем представляют в виде двоичного набора изображающих знаков 0 и 1. Выбор такой формы определяется реализацией аппаратуры ЭВМ (электронными схемами), составляющими схематику компьютера, в основе которого лежит использование двоичного элемента хранения данных – триггера. Он имеет два устойчивых состояния (~ вкл., выкл.), условно обозначаемых как 0 и 1 и способен хранить минимальную порцию информации, называемую бит (binary digital).
Шенноном была рассмотрена ситуация, когда при кодировании сообщения в первичном алфавите учитывается различная вероятность появления знаков, а также равная вероятность появления знаков вторичного алфавита. Тогда:
Кmin (А, В)= I (A) / log2 M= I (A) , здесь I (A) - средняя информация на знак первичного алфавита.
Первая теорема Шеннона (переформулировка).
При отсутствии помех средняя длина двоичного кода может быть сколь угодно близкой к средней информации, приходящейся на знак первичного алфавита.
Какие же могут быть особенности вторичного алфавита при кодировании:
Элементарные коды 0 и 1 могут иметь одинаковые длительности (t0=t1) или разные (≠).
Длина кода может быть одинаковой для всех знаков первичного алфавита (код равномерный) или различной (неравномерный код)
Коды могут строиться для отдельного знака первичного алфавита (алфавитное кодирование) или для их комбинаций (кодирование блоков, слов).
Комбинации этих особенностей – основа конкретного способа кодирования. Их много. Мы рассмотрим
Равномерное алфавитное кодирование.
Пример его использования – представление символьной информации в компьютере.
Определим, какой должна быть длинна кода:
Компьютерный алфавит С включает 52 буквы латинского алфавита
66 букв русского (прописные и строчные)
Цифры 0…9 – 10 штук
Знаки математических операций, препинания, спецсимволы – 20 штук
Итого-148 символов.
К (С, 2) ≥ log2 148 ≥ 7,21, но длина кода – целое число, следовательно, К (С,2) =8. Именно такой способ кодирования принят в компьютерных системах. Называют 8 бит=1 байт, а кодирование байтовым
Один байт соответствует количеству информации в одном знаке алфавита при их равновероятном распределении. Это объемный (знакомый уже) способ измерения информации.