11. Какие коды используются в вычислительной технике для кодирования букв русского алфавита?

Windows-1251 — набор символов и кодировка, являющаяся стандартной 8-битной кодировкой для всех русских версий Microsoft Windows.

UTF-8 – распространённая кодировка символов Юникода, совместимая с 8-битными форматами передачи текста. Нашла широкое применение в операционных системах и веб-пространстве.

КОИ-8 – восьмибитовая ASCII-совместимая кодовая страница, разработанная для кодирования букв кириллических алфавитов.

ISO 8859-5 – 8-битная кодовая страница из семейства кодовых страниц стандарта ISO-8859 для представления кириллицы.

14. Как кодируется графическая информация, если изображение черно-белое? цветное?

В процессе кодирования изображения производится его пространственная дискретизация. Пространственную дискретизацию изображения можно сравнить с построением изображения из мозаики. Изображение разбивается на отдельные маленькие фрагменты (точки), причем каждому фрагменту присваивается значение его цвета, то есть код цвета (красный, зеленый, синий и так далее). Для черно-белого изображения информационный объем одной точки равен одному биту (либо черная, либо белая – либо 1, либо 0).

Контрольные вопросы (развернутые ответы)

4. Основные результаты теории кодирования.

Кодирование преследует несколько целей. Первая из них заключается в том, чтобы представить сообщения в такой системе символов, которая обеспечивала бы простоту и надежность аппаратной реализации информационных устройств и их необходимую эффективность. Вторая цель кодирования состоит в том, чтобы обеспечить наилучшее согласование свойств источника сообщений со свойствами канала связи. Путем такого согласования добиваются выигрыша во времени передачи, то есть повышения эффективности системы. Наконец, при наличии помех кодирование может обеспечить достаточно высокую достоверность передачи или обработки информации. В процессе хранения данных и передачи информации по сетям связи неизбежно возникают ошибки. Так в простых (примитивных) кодах ошибка в приеме хотя бы одного элемента кодовой комбинации приводит к неправильной регистрации передаваемого сообщения. Корректирующие коды позволяют обнаруживать и устранять ошибки в кодовых комбинациях. Кодирование, обеспечивающее изменение структуры сигналов, ни в какой мере не должно изменять количество информации, заключенном в первоначальном сообщении.

8. Основные теоремы теории кодирования и их следствия.

Коды Хэмминга – наиболее известные и, вероятно, первые из самоконтролирующихся и самокорректирующихся кодов. Построены они применительно к двоичной системе счисления. Коды Хэмминга являются самоконтролирующимися кодами, то есть кодами, позволяющими автоматически обнаруживать ошибки при передаче данных. Для их построения достаточно приписать к каждому слову один добавочный (контрольный) двоичный разряд и выбрать цифру этого разряда так, чтобы общее количество единиц в изображении любого числа было, например, четным. Одиночная ошибка в каком-либо разряде передаваемого слова (в том числе, может быть, и в контрольном разряде) изменит четность общего количества единиц. Счетчики по модулю 2, подсчитывающие количество единиц, которые содержатся среди двоичных цифр числа, могут давать сигнал о наличии ошибок. При этом невозможно узнать, в каком именно разряде произошла ошибка, и, следовательно, нет возможности исправить её. Остаются незамеченными также ошибки, возникающие одновременно в двух, в четырёх или вообще в четном количестве разрядов. Впрочем, двойные, а тем более четырёхкратные ошибки полагаются маловероятными.

Коды Рида - Соломона – недвоичные циклические коды, позволяющие исправлять ошибки в блоках данных. Элементами кодового вектора являются не биты, а группы битов (блоки). Очень распространены коды Рида - Соломона, работающие с байтами (октетами). Коды Рида - Соломона являются важным частным случаем БЧХ-кода.

Коды Боуза - Чоудхури - Хоквингхема (БЧХ-коды) – в теории кодирования это широкий класс циклических кодов, применяемых для защиты информации от ошибо. Отличается возможностью построения кода с заранее определёнными корректирующими свойствами, а именно, минимальным кодовым расстоянием.

Теорема Шеннона об источнике шифрования (или теорема бесшумного шифрования) устанавливает предел максимального сжатия данных и числовое значение энтропии (мера неопределённости или непредсказуемости информации) Шеннона. Теорема Шеннона об источнике шифрования показывает, что (когда в потоке независимо и одинаково распределенных случайных переменных данные стремятся к бесконечности) невозможно сжать данные настолько, что оценка кода (среднее число бит на символ) меньше чем энтропия Шеннона исходных данных, без потери точности информации. Тем не менее можно получить код, близкий к энтропии Шеннона без значительных потерь.