- •Лекция № 1
- •1. Понятие информации
- •2 Информация в адаптивной системе
- •Лекция № 2 Тема: Виды и формы представления информации. Свойства информации.
- •1 Символьная информация. Понятие о знаках и знаковых системах
- •2 Графическая информация. Понятие о спектре непрерывных сообщений
- •3 Параметрическая (числовая) информация. Дискретизация непрерывных сообщений
- •Лекция № 3 Тема: Формы адекватности информации.
- •Лекция № 4
- •1. Позиционные и непозиционные системы счисления
- •Обработка аналоговой и цифровой информации
- •Для позиционной системы счисления справедливо равенство
- •Лекция № 5 Тема: Недесятичная арифметика и её правила.
- •1. Двоичная арифметика
- •Лекция № 6
- •Методы перевода чисел
- •Перевод чисел делением на основание новой системы
- •Табличный метод перевода
- •Форматы представления чисел с фиксированной плавающей запятой
- •Знаковая часть
- •Лекция № 7
- •Лекция № 8 Тема: Параметры измерения информации.
- •Лекция № 9
- •1. Измерение информации в быту (информация как новизна).
- •2. Измерение информации в технике (информация – любая хранящаяся, обрабатываемая или передаваемая последовательность знаков).
- •Лекция № 10
- •Лекция № 11
- •Лекция № 12
- •Лекция № 13 Тема: Данные и их кодирование. Принципы кодирования и декодирования.
- •1. Коды: прямой, обратный, дополнительный.
- •1 1 1 1 1 1 1 1 Знак числа «-»
- •Лекция № 14
- •1. Классификация методов шифрования информации
- •2. Общие принципы построения блочных шифров
- •Лекция № 15 Тема: Характеристика процесса передачи данных. Режимы и коды передачи данных
- •Структурная схема системы передачи информации.
- •Получатель
- •Линия связи
- •Классификация сигналов по дискретно-непрерывному признаку.
- •Квантование и кодирование сигналов
- •Квантование по уровню
- •Квантование по времени
- •Лекция № 16 Тема: Каналы передачи данных. Способы передачи цифровой информации.
- •Характеристики каналов передачи данных
- •Современные технические средства обмена данными и каналообразующая аппаратура
- •Лекция № 17 Тема: Пропускная способность канала связи. Теорема Шеннона
- •4. Пропускная способность непрерывного канала с помехами
- •Лекция № 18 Тема: Методы повышения помехозащищенности и помехоустойчивости передачи и приема данных.
- •I группа – основана на выборе метода передачи сообщений.
- •II группа – связана с построением помехоустойчивых приемников.
- •Лекция № 19 Тема: Понятие об оптимальном кодировании информации
- •Лекция № 20
- •Лекция № 21 Тема: Кодирование графической информации.
- •Лекция № 22 Тема: Кодирование звуковой информации. Кодирование видеоинформации
- •1. Кодирование звуковой информацию
- •2. Кодирование видеоинформации.
- •Лекция № 23 Тема: Сжатие графической и видеоинформации. Методы сжатия.
- •Обзор подходов к сжатию информации
- •2. Эффективное посимвольное кодирование для сжатия данных.
- •3 Сжатие информации с учетом цепочек символов по Лемпелю-Зиву.
- •4 Сжатие изображений по блочному алгоритму jpeg.
- •Лекция № 24
- •1. Архиваторы
- •2. Основные виды программ-архиваторов
- •3. Способы управления программой-архиватором
Лекция № 9
Тема: Понятие количества информации. Единицы измерения информации.
1. Измерение информации в быту (информация как новизна).
Разные люди, получив одно и тоже сообщение, по-разному оценивают количество информации, содержащееся в нем. Оно зависит от того, насколько ново это сообщение для получателя. При этом подходе трудно выделить критерии, по которым можно было вывести единицу измерения информации.
2. Измерение информации в технике (информация – любая хранящаяся, обрабатываемая или передаваемая последовательность знаков).
А) В технике часто используют способ определение количества информации называемый объемным. Он основан на подсчете числа символов в сообщении, т.е. связан с его длиной и не зависит от содержания.
Б) В вычислительной технике (ВТ) применяют две стандартные единицы измерения:
В теории информации количеством информации называют числовую характеристику сигнала, не зависящую от его формы и содержания, и характеризующую неопределенность, которая исчезнет после получения сообщения в виде данного сигнала. В этом случае количество информации зависит от вероятности получения сообщения о том или ином событии.
Для абсолютно достоверного события (событие обязательно произойдет, поэтому его вероятность равна 1) количество информации в сообщении о нем равно 0. Чем неожиданнее событие, тем больше информации он несет.
Лишь при равновероятных событиях: ответ «да» или «нет», несет 1 бит. Единицы измерения количества информации. Для количественного выражения любой величины необходимо определить единицу измерения. Так, для измерения длины в качестве единицы выбран метр, для измерения массы — килограмм и так далее. Аналогично, для определения количества информации необходимо ввести единицу измерения.
За единицу количества информации принимается такое количество информации, которое содержит сообщение, уменьшающее неопределенность в два раза. Такая единица названа «бит».
Если вернуться к опыту с бросанием монеты, то здесь неопределенность как раз уменьшается в два раза и, следовательно, полученное количество информации равно 1 биту.
Минимальной единицей измерения количества информации является бит, а следующей по величине единицей является байт, причем 1 байт = 23 бит = 8 бит.
В информатике система образования кратных единиц измерения количества информации несколько отличается от принятых в большинстве наук. Традиционные метрические системы единиц, например Международная система единиц СИ, в качестве множителей кратных единиц используют коэффициент 10n, где n = 3, 6, 9 и так далее, что соответствует десятичным приставкам Кило (103), Мега (106), Гига (109) и так далее.
Компьютер оперирует числами не в десятичной, а в двоичной системе счисления, поэтому в кратных единицах измерения количества информации используется коэффициент 2n.
Так, кратные байту единицы измерения количества информации вводятся следующим образом:
1 Кбайт = 210 байт = 1024 байт;
1 Мбайт = 210 Кбайт = 1024 Кбайт;
1 Гбайт = 210 Мбайт = 1024 Мбайт.
Количество возможных событий и количество информации. Существует формула, которая связывает между собой количество возможных событий N и количество информации I: N=2I.
По этой формуле можно легко определить количество возможных событий, если известно количество информации. Например, если мы получили 4 бита информации, то количество возможных событий составляло: N = 24= 16.
Наоборот, для определения количества информации, если известно количество событий, необходимо решить показательное уравнение относительно I. Например, в игре «Крестики-нолики» на поле 8x8 перед первым ходом существует возможных события (64 различных варианта расположения «крестика»), тогда уравнение принимает вид: 64 = 2I.
Так как 64 = 26, то получим: 26 = 2I.
Таким образом, I = 6 битов, то есть количество информации, полученное вторым игроком после первого хода первого игрока, составляет 6 битов.
Контрольные вопросы:
Что называется измерением информации?
Какие способы определения количества информации существуют?
Дайте определение количества информации.
какие единицы измерения информации существуют?
