KSE_7

Загревская К. .В., МЭО 1курс группа 67-03 13.12.2013 ЛР-7

Модуль 2. ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНЫЕ ОСНОВЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ДОСТИЖЕНИЙ ЕСТЕСТВОЗНАНИЯ В ИНФОРМАЦИООННЫХ, КОММУНИКАЦИОННЫХ И МУЛЬТИМЕДИЙНЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ

Тема 6. Естественнонаучные представления, лежащие в основе перемещения информационных потоков и организации современных технологий управления

Лабораторная работа № 7

Использование компьютерного моделирования для исследования способов перемещения информационных потоков и организации современных технологий управления

1.1

Вывод: Потому что благодаря новым информационным технологиям и автоматизации, используя минимальное количество сырья, энергии и трудовых затрат, можно изготовить оптимальным образом различные товары с совершенно новыми потребительскими свойствами. Причем, впервые, в связи с массовым распространением компьютеров и успехами в создании программных средств, человек за всю историю развития цивилизации, получил возможности для эффективного усиления своей интеллектуальной деятельности, для использования информационных ресурсов.

1.2

Вывод: Характерной особенностью современного этапа развития цивилизации является бурное внедрение в повседневную жизнь разнообразных средств, предоставляющих возможность установления и развития контактов между людьми, порождаемых потребностями совместной деятельности (говорят, коммуникационных услуг) и средств связи, дающим людям уникальную возможность круглосуточного общения между собой независимо от местонахождения на земном шаре. Это обусловило широкое внедрение в различные области человеческой деятельности разнообразных коммуникационных систем (то есть систем обмена информацией между общающимися индивидами через посредством общей системы символов) и сетей связи (точнее, электросвязи), осуществляющих передачу информации с помощью электрических сигналов по проводам, волоконно-оптическому кабелю или радиоволн.

Заметим, что современные коммуникационные системы, помимо предоставления традиционных услуг телефонной и телеграфной связи, позволяют своим абонентам отправлять и принимать сообщения, передавать какие-то необходимые данные, обмениваться текстовыми сообщениями, видеоизображениями, проводить аудио- и видео конференции и реализовывать большое число других коммуникационных потребностей. Услуги, предоставляемые операторами по транспортировке различной информации, пользуются постоянным спросом и расширяются. Локальные вычислительные сети (ЛВС, LAN – Local Area Network) в настоящее время являются одним из самых распространенных программно-аппаратных комплексов, реализующим возможности работы в сети. Посредством ЛВС в систему объединяются персональные компьютеры, расположенные на многих удаленных рабочих местах, которые используют совместно оборудование, программные средства и информацию. ЛВС объединяют ряд компьютеров в помещении, на этаже, на предприятии. Термин «локальная сеть» предполагает, что типовое расстояние между абонентами сети может составлять от нескольких метров до нескольких километров. Важное отличие ЛВС - это наличие для всех

абонентов высокоскоростного канала передачи данных, к которому компьютеры и другое оборудование подключается через специальные блоки сопряжения. В последнее время получили распространение системы беспроводной передачи информации Wi-Fi, WiMAX, а также средства, предназначенные для связи на весьма малые расстояния от нескольких сантиметров или десятков сантиметров (радиосоединение между «базой» и радиотелефоном, между телефонной гарнитурой и сотовым телефонным аппаратом, между медицинским зондом, введенным пациенту и внешним контролирующим прибором). Несколько большие расстояния «перекрывают» радиомикрофоны дикторов, телевизионных ведущих и эстрадных исполнителей. Подводя итоги сказанному, следует сказать, что в современном мире существует более 130 миллионов компьютеров и более 80% из них объединены в различные информационно-вычислительные сети, от малых локальных сетей в офисах, до глобальных сетей типа Internet.

2.1

Выводы:Обмен информацией - это процесс, в ходе которого источник информации ее передает, а получатель - принимает. Источниками информации могут быть любые объекты реального мира, обладающие определенными свойствами и способностями. Если объект относится к неживой природе, то он вырабатывает сигналы, непосредственно отражающие его свойства. Если объектом-источником является человек, то вырабатываемые им сигналы могут не только непосредственно отражать его свойства, но и соответствовать тем знакам, которые человек вырабатывает с целью обмен информацией.

Если обмен информацией между людьми в процессе общения может происходить в образной и знаковой формах, то при обмене информацией с помощью технических средств используются различные специальные технические устройства. В общем случае любая система связи (коммуникации) включает в себя источники и получатели информации, устройства передачи и приема сигналов, содержащих соответствующим образом преобразованную информацию, а также непосредственно физическую среду обеспечивающую прохождение этих сигналов. В самом общем виде схема передачи информации, когда информация источника к её приёмнику передаётся посредством канала связи между ними в виде сигналов, содержащих сообщение, может быть представлена схемой.

Источником информации может быть, в общем случае, либо человек, либо какое-нибудь устройство, функционирующее автономно (камера наблюдения, измерительной датчик) или при участии человека. Источник посылает передаваемое сообщение, которое преобразуется в передаваемый сигнал. В самом первом приближении, при обычном телефонном разговоре, источником сообщения является говорящий человек. Микрофон преобразует звуки в аналоговые электрические сигналы. После микрофона исходные сообщения представляют собой аналоговые сигналы (изменяются со временем непрерывно). Они получаются в результате перевода голоса, музыкальной записи, изображения в электрический сигнал. Кодер источника преобразует исходные аналоговые сообщения в цифровую форму. Кодирующее устройство, предназначено для преобразования исходного сообщения источника информации к виду, удобному для передачи информации (кодирования информации).

Для текстовой информации при этом используется так называемое первичное кодирование, когда каждому символу текста, например с помощью клавиатуры компьютера, ставится в соответствие двоичная кодовая комбинация.

2.2

Выводы: Обмен информацией - это процесс, в ходе которого источник информации ее передает, а получатель - принимает. Источниками информации могут быть любые объекты реального мира, обладающие определенными свойствами и способностями. Если объект относится к неживой природе, то он вырабатывает сигналы, непосредственно отражающие его свойства. Если объектом-источником является человек, то вырабатываемые им сигналы могут не только непосредственно отражать его свойства, но и соответствовать тем знакам, которые человек вырабатывает с целью обмен информацией.

Если обмен информацией между людьми в процессе общения может происходить в образной и знаковой формах, то при обмене информацией с помощью технических средств используются различные специальные технические устройства. В общем случае любая система связи (коммуникации) включает в себя источники и получатели информации, устройства передачи и приема сигналов, содержащих соответствующим образом преобразованную информацию, а также непосредственно физическую среду обеспечивающую прохождение этих сигналов. В самом общем виде схема передачи информации, когда информация источника к её приёмнику передаётся посредством канала связи между ними в виде сигналов, содержащих сообщение, может быть представлена схемой.

Источником информации может быть, в общем случае, либо человек, либо какое-нибудь устройство, функционирующее автономно (камера наблюдения, измерительной датчик) или при участии человека. Источник посылает передаваемое сообщение, которое преобразуется в передаваемый сигнал. В самом первом приближении, при обычном телефонном разговоре, источником сообщения является говорящий человек. Микрофон преобразует звуки в аналоговые электрические сигналы. После микрофона исходные сообщения представляют собой аналоговые сигналы (изменяются со временем непрерывно). Они получаются в результате перевода голоса, музыкальной записи, изображения в электрический сигнал. Кодер источника преобразует исходные аналоговые сообщения в цифровую форму. Кодирующее устройство, предназначено для преобразования исходного сообщения источника информации к виду, удобному для передачи информации (кодирования информации). Для текстовой информации при этом используется так называемое первичное кодирование, когда каждому символу текста, например с помощью клавиатуры компьютера, ставится в соответствие двоичная кодовая комбинация.

2.3

Вывод: Частота дискретизации сигнала, Гц fs = 16 Число уровней квантования Us = 16 Отсчеты берутся каждую долю секунды Ts = 0.0625 Значения отсчетов, полученные в результате квантовании u1 = Columns 1 through 6 11.9497 6.6336 1.5600 0.0862 3.1875 8.8117 Columns 7 through 12 13.2370 13.5351 9.5086 3.8221 0.2385 1.1293 Columns 13 through 16 5.9050 11.4052 13.9904 11.9497 Значения отсчетов в двоичном виде u2 = 01100 00111 00001 00000 00011 01001 01110 01110 01010 00100 00000 00001 00110 01100 01110 01100 Скорость потока-битрейт, бит/с Bitrate = 64

2.4

Вывод: y = 0 0,Fs = 44100, bits = 16. Число уровней квантования Nk = 65536. Отсчеты беруться каждую долю секуны Ts =2.2676e-005,Продолжительность звучания, сек ,Tzv = 1.6167, Скорость потока-битрейт, бит/с,Bitrate = 705600,,Звуковой файл потребует для хранения, килобайт ,Vpam = 1114.

2.5

Выводы. В ряде случаев целью первичного кодирования является также уменьшение избыточности передаваемых сообщений или сжатие данных. Сжатие данных или компрессия (англ. data compression) — алгоритмическое преобразование данных, производимое с целью уменьшения их объёма. Сжатие применяется для более рационального использования устройств хранения и передачи данных. Синонимы этого термина — упаковка данных (архивирование), компрессия, сжимающее кодирование, кодирование источника. Обратная процедура называется восстановлением данных (распаковкой,декомпрессией). Все методы сжатия данных делятся на два основных класса: 1.Сжатие без потерь (Lossless Compression) 2.Сжатие с потерями (Lossy Compression)

Сжатие может быть обратимым (без потерь) или сжатием без наличия помех, где первоначальный текст может быть в точности восстановлен из сжатого состояния. Алгоритм сжатия берет в качестве входа текст источника и производит соответствующий ему сжатый текст, когда как разворачивающий алгоритм имеет на входе сжатый текст и получает из него на выходе первоначальный текст источника. При использовании сжатия без потерь возможно полное восстановление исходных данных, сжатие с потерями позволяет восстановить данные с искажениями, обычно несуществнными с точки зрения дальнейшего использования восстановленных данных. Обратимое сжатие особенно важно для текстов, записанных на естественных и на искусственных языках, поскольку в этом случае ошибки обычно недопустимы. Сжатие без потерь обычно используется для передачи и хранения текстовых данных, компьютерных программ, реже — для сокращения объёма аудио- и видеоданных, цифровых фотографий и т. п., то есть для тех случаев, когда искажения недопустимы или нежелательны. Технология сжатия с потерями, позволяющая получить высокую компрессию за счет полного удаления части информации при сохранении при этом как можно больше полезной информации, обладает значительно большей эффективностью, чем сжатие без потерь. Она применяется для сокращения объёма аудио- и видеоданных и цифровых фотографий в тех случаях, когда такое сокращение является приоритетным, а полное соответствие исходных и восстановленных данных не требуется. Необратимое или ущербное

сжатие используется для цифровой записи аналоговых сигналов, таких как человеческая речь или рисунки. Основная характеристика алгоритма сжатия — коэффициент сжатия. Она определяется как отношение объёма исходных несжатых данных к объёму сжатых, то есть: k = So/Sc, где k — коэффициент сжатия, So — объём исходных данных, а Sc — объём сжатых. Таким образом, чем выше коэффициент сжатия, тем алгоритм эффективнее.

Текстовые файлы, файлы контурных, полутоновых и цветных неподвижных (статических) изображений, видеоизображений и звука имеют разную структуру информации, поэтому для них требуются разные способы сжатия.

2.6

Вывод. Для сжатия текстовых файлов, представленных одним байтом в коде ASCII, используется алгоритм кодирования Хаффмана. В основе этого алгоритма лежит простой принцип: символы заменяются кодовыми последовательностями различной длины. Чем чаще встречается символ, тем короче соответствующая последовательность. Например, для английского текста часто встречающимся символам можно поставить в соответствие 3-битовые последовательности, а символам ,,eta,,jzq- восьмибитовые. В одних вариантах алгоритма Хаффмана используются готовые кодовые таблицы, в других – кодовая таблица строится на основе статистического анализа содержимого файла. Применение кода Хаффмана гарантирует возможность правильного декодирования.

Алгоритмы сжатия деловых документов непригодны для сжатия полутоновых и цветных изображений. Такие изображения содержат большое количество информации, ее характер непрерывно меняется вдоль строки растрового изображения, а также имеется определенная специфика человеческого цветовосприятия. Вы знаете, что каждый элемент изображения описывается 32 битами: 8 бит на интенсивность красного цвета, 8 бит – зеленого, 8 бит – синего. Кроме того, алгоритм сжатия цветных образов должен учитывать особенности оценки цветов человеческим глазом. При рассмотрении цветного изображения человек неосознанно выделяет цветные пятна и переходы между ними. При этом многие мелкие детали, изменения оттенков и абсолютная яркость глазом не воспринимаются. Алгоритмы сжатия цветных изображений для уменьшения сохраняемого объема данных должны исключать информацию, которая не воспринимаются человеческим глазом.

2.7

Вывод 1.Групповое кодирование - Run Length Encoding (RLE) - один из самых старых и самых простых алгоритмов сжатия графики. Изображение в нем (как и в нескольких алгоритмах, описанных далее) вытягивается в цепочку байт по строкам растра. Само сжатие в RLE происходит за счет того, что в исходном изображении встречаются цепочки одинаковых байт.

2. Алгоритм LZW. Название алгоритм получил по первым буквам фамилий его разработчиков - Lempel, Ziv и Welch. Сжатие в нем, в отличие от RLE, осуществляется уже за счет одинаковых цепочек байт. Существует довольно большое семейство LZ-подобных алгоритмов, различающихся, например, методом поиска повторяющихся цепочек. Коэффициенты сжатия: 1/1000, 1/4, 7/5. Коэффициент 1/1000 достигается только на одноцветных изображениях размером больше 4 Мб. Ориентирован LZW на 8-битные изображения, построенные на компьютере. Ситуация, когда алгоритм увеличивает изображение, встречается крайне редко. LZW универсален - именно его варианты используются в обычных архиваторах. Он реализован в форматах GIF, TIFF.

3. Алгоритм Хаффмана. Один из классических алгоритмов. Использует только частоту появления одинаковых байт в изображении. Сопоставляет символам входного потока, которые встречаются большее число раз, цепочку бит меньшей длины. И напротив - встречающимся редко - цепочку большей длины. Для сбора статистики требует двух проходов по изображению. Коэффициенты сжатия: 1/8, 2/3, 1. Требует записи в файл таблицы соответствия кодируемых символов и кодирующих цепочек. На практике используются его разновидности. Так, в некоторых случаях резонно либо использовать постоянную таблицу, либо строить ее «адаптивно», т.е. в процессе архивации/разархивации.

4. Алгоритм Lossless JPEG. Этот алгоритм, разработан объединенной группой экспертов в области фотографии (Joint Photographic Expert Group). Lossless JPEG ориентирован на полноцветные 24-битные безпалитровые изображения. Он представляет собой специальную реализацию JPEG без потерь. Коэффициенты сжатия: 1/20, 1/2, 1. Lossless JPEG рекомендуется применять в тех приложениях, где необходимо побитовое соответствие исходного и восстановленного изображений.

5. Фрактальное сжатие. Эта группа алгоритмов, по-видимому, является самой перспективной и развивается сейчас наиболее бурно. Первые практические результаты были получены в 1992 году - и произвели ошеломляющее впечатление. Коэффициент сжатия у фрактальных алгоритмов варьируется в пределах 2-2000. Причем большие коэффициенты достигаются на реальных изображениях, что, вообще говоря, нетипично для предшествующих алгоритмов.

Кроме того, при разархивации изображение можно масштабировать. Уникальная особенность этого алгоритма заключается в том, что увеличенное изображение не дробится на квадраты. Во фрактальном сжатии используется принципиально новая идея - не близость цветов в локальной области, а подобие разных по размеру областей изображения. Это, безусловно, наиболее прогрессивный подход на сегодняшний день. Алгоритм ориентирован на полноцветные изображения и изображения в градациях серого цвета. Его особенностью является потребность в колоссальных вычислительных мощностях при архивации.

2.8

Вывод:Размер исходного изображения отпечатка пальца, килобайт, Vpam1 = 800,коэффициент сжатия,S = 20,Размер сжатого изображения отпечатка пальца, килобайт, Vpam2 = 40.

2.9

Вывод: Размер матрицы изображения MN = 300 500 3 Количество элементов в строке матрицы M = 500 Количество элементов в столбце матрицы N = 300 Объем изображения до сжатия Name Size Bytes Class f 300x500x3 450000 uint8 array Grand total is 450000 elements using 450000 bytes Глубина изображения до сжатия h = 24 Коэффициент сжатия первоначального изображения compressed_ratio = 6.0042 , image_bytesN = 74948 Информация о файле greens.jpg ,ans = FileSize: 74948 Format: 'jpg' FormatVersion: '' Width: 500 Height: 300 BitDepth: 24 ColorType: 'truecolor' FormatSignature: '' NumberOfSamples: 3 CodingMethod: 'Huffman' CodingProcess: 'Sequential' Comment: {} Глубина сжатого изображения h1 = 24 Коэффициент сжатия вновь полученного изображения compressed_ratio1 = 56.2500 Объем сжатого изображения image_bytesN1 = 8000 Информация о новом файле ee22.jpg ans = FileSize: 8000 Format: 'jpg' FormatVersion: '' Width: 500 Height: 300 BitDepth: 24 ColorType: 'truecolor' FormatSignature: '' NumberOfSamples: 3 CodingMethod: 'Huffman' CodingProcess: 'Sequential'

2.10

Вывод:Особенно важным является осуществление сжатия видео изображений, когда неподвижные изображения в виде кадров сменяют друг друга и создают эффект движения объектов на экране.

При хранении и передаче оцифрованных данных видеоизображения в несжатом формате изображение размером 400x300 пикселов с глубиной цвета 24 бита на пиксел, обновляемое с частотой 25 Гц, потребует скорости передачи информации более 5,5 Мбит/с. А хранение данных для показа 5-минутного ролика в указанном формате потребует информационное пространство, превышающее 1,6 Гб. Новый стандарт высокочеткого (англ. high-definition) цифрового телевидения HDTV предполагает разрешения до 1920×1080 при частоте мелькания 60 Гц. Передача такой информации требует уже значительно больших скоростей цифрового потока видеоинформации.

Основные методы сжатия видео сводятся к компрессии данных внутри отдельного кадра и оптимизации в передаче изменений между кадрами. Сжатие может происходить с потерями качества, если в процессе сжатия информация была потеряна. Однако с точки зрения человеческого восприятия сжатием с потерями следует считать лишь такое сжатие, при котором возможно на глаз отличить результат сжатия от оригинала. Таким образом, несмотря на то что два изображения - оригинал и результат сжатия с использованием того или иного компрессора - побитно могут не совпадать, тем не менее разница между ними может быть совсем незаметной. Примером может служить алгоритм JPEG для сжатия статической графики и алгоритм M-JPEG для сжатия видео. Для сжатия видео в настоящее время применяют формат MPEG-1, с основой, взятой от кодека JPG. Сжатие в нем производится сериями по три кадра. Качество изображения невысокое: оно сравнимо с привычным аналоговым форматом. Картинка имеет разрешение 352х288 точек, да и качество ее оставляет желать лучшего. В формате MPEG-1 все кадры видеоролика подразделяются на три типа: I-, P- и B-кадры. К первому типу (I-кадры, Intra Frames) относятся опорные кадры. Их изображения сохраняются в полном объеме в формате JPEG. Для P-кадров (Predicted Frames) записываются только отличия от предыдущего i-кадра, что требует намного меньше дискового пространства. Для B-кадров (Bi-DirectiOnally Interpolated Frames) сохраняются отличия от предыдущего и следующего I- или P-кадра. JPEG [Joint Photographic Experts Group] - алгоритм сжатия неподвижного изображения. Формат JPEG изначально предусматривает контролируемое, но необратимое ухудшение качества. Основная идея этого алгоритма сжатия заключается в том, что вся «картинка» разбивается на квадраты 8x8 точек, а изображение в каждом квадрате раскладывается на гармоники (преобразование Фурье). Сохраняются только основные гармоники, а значения остальных грубо округляются. Особенностью формата сжатия JPEG является действительно быстрая [полный кадр за 1/50 секунды] и высокая компрессия [в 10 … 100 раз]. Для передачи потокового видео через Интернет используют формат файлов Flash Video (FLV). Этот формат используется такими сервисами видеохостинга, как YouTube, Google Video, Вконтакте, RuTube и другими. FLV-файл — это битовый поток, который определяется видеостандартом H.263. Стандарт H.264 видеосжатия при том же низком битрейте выдаёт значительно более детализированное и «ясное» изображение, особенно в динамических сценах. Free Audio to Flash Converter предназначен для конвертации аудио во flash-формат (SWF) и последующей вставки сгенерированного mp3-аудиоплеера на Вашу веб-страницу или блог. Поддерживаемые форматы входных аудиофайлов: mp3, ogg, wma, m4a, aac, wav.

2.11

Вывод: Для сжатия звуковых файлов, применяются также различные методы. Их основная цель - сжать или упростить аудиоданные так, чтобы они занимали меньший объем памяти, нежели будучи записанными «как есть». Для «сжатия звука» тоже имеются два пути. Кодирование данных без потерь (lossless coding) - это способ кодирования аудио, который позволяет осуществлять стопроцентное восстановление данных из «сжатого звукового» потока.

Существующие сегодня алгоритмы кодирования без потерь (например, Monkeys Audio) позволяют сократить занимаемый данными объем на 20-50%, а также обеспечить при этом стопроцентное восстановление оригинальных данных из полученных после сжатия. Подобные кодеры – это своего рода архиваторы данных (как ZIP, RAR и другие), только предназначенные для сжатия именно аудио. Наиболее известными являются MPEG-1 Layer I,II,III (последним является всем известный формат MP3), MPEG-2 AAC (advanced audio coding), Ogg Vorbis, Windows Media Audio (WMA), TwinVQ (VQF), MPEGPlus, TAC, и прочие. В среднем, коэффициент сжатия, обеспечиваемый такими кодерами, находится в пределах 10-14 (раз). Преимущества MP3 – широкая распространенность и достаточно высокое качество кодирования, которое объективно улучшается благодаря разработкам различных кодеров MP3 энтузиастами. Мощная альтернатива MP3 – кодек Microsoft Windows Media Audio (Файлы .WMA и .ASF). По различным тестам этот кодек показывает себя от «как MP3» до «заметно хуже MP3» на средних битрейтах и, чаще, «лучше MP3» на низких битрейтах. Битрейт – применительно к потокам данных - количество бит в секунду (bits per second). Применительно к звуковым файлам (например, после lossy-кодирования) – каким количеством бит описывается одна секунда аудио. Отдельная категория звуковых программ, предназначенных именно для создания музыки это трекеры. Ранее мы рассмотрели два принципиально отличных способа хранения звуковых данных (музыки): первый - хранение звука в виде сжатого или несжатого потока аудио, второй - хранение музыки в виде MIDI-файлов (в виде набора команд MIDI-синтезатору).