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Examen semestral inf.100
 

Examen semestral inf.100

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    Examen semestral inf.100 Examen semestral inf.100 Presentation Transcript

    • UNIVERSIDAD DE PANAMÁ CENTRO REGIONAL UNIVERSITARIO DE COLÓN FACULTAD DE INFORMÁTICA, ELECTRÓNICA Y COMUNICACIÓN LIC. EN GERENCIA DE COMERCIO ELECTRÓNICO FACILITADOR: VITTORIO WILLIAMS INTEGRANTE: PÉREZ MODESTO 3-716-2184 ASIGNATURA: INTRODUCCIÓN A LA INFORMÁTICA TEMA: REPRESENTACIÓN DE LA INFORMACIÓN EN LA COMPUTADORA FECHA DE ENTREGA: 10/07/13
    • Índice  Introducción  Representación de textos  Representación de sonidos  Representación de imágenes  Representación de datos numéricos  Comprensión de datos  Conclusión  Bibliografía
    • Introducción Un computador es una máquina que procesa, memoriza y transmite información. La información se representa en el interior de la máquina de acuerdo con un código binario La información se utiliza principalmente bajo las formas de:  Textos,  Sonidos,  Imágenes,  Valores numéricos. Los sistemas que combinan textos, imágenes y sonidos se denominan sistemas multimedia. Estudiaremos como se representa la información de cada una de estas formas Relacionado con la representación de la información, se estudia también en esta lección: Detección de errores de la información codificada en binario Compresión de datos, con objeto de reducir el tamaño de los archivos y el tiempo de transmisión de los mismos.
    • Representación de textos La información se suele introducir en el computador utilizando el lenguaje escrito: Caracteres alfabéticos Caracteres numéricos Caracteres especiales Caracteres geométricos y gráficos Caracteres de control Caracteres alfabéticos: son las letras mayúsculas y minúsculas del abecedario inglés: (A, B, C, D, E,..., X, Y, Z, a, b, c, d,..., x, y, z) Caracteres numéricos: están constituidos por las diez cifras decimales: (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) Caracteres especiales: son los símbolos no incluidos en los grupos anteriores, entre otros los siguientes:{ ) ( , * / ; : + Ñ ñ = ! ? . " & > # < ] Ç [ SP } Con SP se representa el carácter o espacio en blanco, tal como el que separa dos palabras. Caracteres de control: representan órdenes de control, como el carácter indicador de fin de línea o el carácter indicador de sincronización de una transmisión o de que se emita un pitido en un terminal, etc. Muchos de los caracteres de control son generados e insertados por la propia computadora.
    • Caracteres gráficos: Son símbolos o módulos con los que se pueden representar figuras (o iconos). Ejemplos: ♣♦♥♠ αβ⌠⌡∑ Al tener que "traducir" toda la información suministrada a la computadora a ceros y unos es necesario establecer una correspondencia (codificación) entre 2 conjuntos α≡{A,B,C,D,...,Z,a,b,...,z,0,1,2,3,...,9,/,+,(,),...} →ß ≡{O,1}nde forma tal que a cada elemento de αle corresponda un elemento distinto de ß (n bits). Estos códigos se denominan códigos de E/S o códigos externos o códigos-texto, y pueden definirse de forma arbitraria. No obstante existen códigos de E/S normalizados que son utilizados por diferentes constructores de computadores: BCD de intercambio normalizado, α≡{A,B,C,D,...,Z,a,b,...,z,0,1,2,3,...,9,/,+,(,),...} →ß ≡{O,1} de forma tal que a cada elemento de α le corresponda un elemento distinto de ß (n bits).Estos códigos se denominan códigos de E/S o códigos externos o códigos-texto, y pueden definirse de forma arbitraria. No obstante existen códigos de E/S normalizados que son utilizados por diferentes constructores de computadores: BCD de intercambio normalizado, Supongamos que utilizamos un número fijo, n, de bits para codificar los símbolos de α. El valor mínimo de dependerá del número de m elementos de α Así: ¾Con n=2 bits podemos hacer 4 combinaciones =>se pueden codificar hasta m=4símbolos. ¾Con n=3 bits podemos hacer 8 combinaciones =>se pueden codificar hasta m=símbolos. ¾Con n bits podemos hacer 2ncombinaciones => se pueden codificar hasta m=2n símbolos.
    • Representación de sonidos Grabación de una señal de sonido: Se captador medio de un micrófono que produce una señal analógica (señal que puede tomar cualquier valor dentro de un determinado intervalo continuo). La señal analógica se amplificada para encajarla dentro de dos valores límites, p. e. entre –5 voltios y +5 voltios.  Grabación de una señal de sonido (continuación): Por medio de un conversor A/D se muestrea y digitaliza:  ¾Frecuencia de muestreo Fs (22,05 KHz); periodo de muestreo: Ts=1/Fs (=45μs).  ¾En la figura: muestras de la 4050 a la 4100 (0,184 a 0,186) Segundos.  Grabación de una señal de sonido (continuación): Los valores obtenidos en la conversión (muestras) se almacenan en posiciones consecutivas.  Principales parámetros de grabación: Frecuencia de muestreo (suficiente para no perder la forma de la señal original) Número de bits por muestra (precisión).  La capacidad necesaria para almacenar una señal de audio depende de los dos parámetros anteriores:  1 minuto de audio estéreo con calidad CD, necesita 10 MB (sin Compresión de datos).
    • Representación de sonidos
    • Representación de imágenes Las imágenes se adquieren por medio de periféricos tales como escáneres, cámaras de video o cámaras fotográficas Una imagen se representa por patrones de bits, generados por el periférico correspondiente. Formas básicas de representación: La imagen se considera dividida en una fina retícula de celdas o elementos de imagen (pixeles).A cada elemento de imagen (e.i.) se le asocia un valor Atributo que se corresponde con su nivel de gris (b/n) o color, medio en la celda. La resoluciones (nº e.i. horizontales x nº e.i. verticales). Se memoriza, almacenando ordenada y sucesivamente los atributos de los distintos elementos de imagen. El color se codifica con las intensidades de tres colores básicos: R(rojo), G(verde) y B(azul) La calidad de la imagen depende de La resolución y Codificación del atributo (número de bits) La capacidad depende de dichos parámetros: Ejemplo: de 16 niveles de grises (b/n) y con resolución de 640x350: 110 Kbyte Ejemplo: con resolución XGA con 256 niveles para cada color básico: 2,25 Mbyte Se descompone la imagen en una colección de objetos tales como líneas, polígonos y textos con sus respectivos atributos o detalles (grosor, color, etc.) modelables por medio de vectores y ecuaciones matemáticas que determinan tanto su forma como su posición dentro de a imagen. Para visualiza una imagen, un programa evalúa las ecuaciones y escala los vectores generando la imagen concreta a ver.
    • Representación de imágenes
    • Representación de datos numéricos. En las E/S los números son tratados y codificados como caracteres de un texto. Esta codificación es inapropiada para operar.  Si un número se va a utilizar en un programa como un dato numérico, en la propia computadora se efectúa una transformación entre códigos binarios, obteniéndose una representación fundamentada en el sistema de numeración en base 2, y, por tanto, apta para realizar operaciones aritméticas ejemplo255 = (0011 0010 0011 0101 0011 0101) 42 = (0011 0100 0011 0010) ASCII No podemos sumar directamente: 0011 0010 0011 0101 0010 0101 0011 0100 0011 0010 ---------------------------------------- 0011 0010 0110 1001 0101 0111 2iW) ASCIIMAL! Notación aritmética: 255 = 1111 1111 42 = 0010 1010 ---- ------------- 297 = 1 0000 0001 Las cantidades ocupan menos! Hay algoritmos muy eficientes para hacer operaciones aritméticas!
    • DATOS DE TIPO ENTERO Datos de tipo entero representados en binario A) Enteros sin signo: valor absoluto. B) Enteros con signo ¾b1) Signo y magnitud ¾b2) Complemento a uno ¾b3) Complemento a dos Datos enteros BCD: ¾1) BCD desempaquetado ¾2) BCD empaquetado Si n=32 bits, en complemento a 2: N (máximo) = 2 31-1 = 2 147 483 647 N (mínimo) = -(231) = - 2 147 483 648  DATOS DE TIPO REAL Cuando se opera con números muy grandes se suele usar la notación exponencial.13257.3285, por ejemplo, puede representarse, entre otras, de las Siguientes formas: 13257.3285= 13257.3285·100= 1.32573285·104= 0.132573285·105=132573285·10-4= 13257328500·10-6 Podemos transformar la representación de N, conservando su valor, cambiando el exponente, E, y reajustando adecuadamente la mantisa, M: si aumentamos (disminuimos) en una unidad E, debemos dividir (multiplicar) M por B
    • Compresión de datos Diversas aplicaciones (multimedia, etc.) requieren utilizar archivos de gran capacidad. Volumen requerido para su almacenamiento en disco muy elevado el tiempo de transmisión del archivo por una red resulta excesivo. Solución: transformación denominada compresión de datos.  El archivo, antes de ser almacenado o transmitido se comprime mediante un algoritmo de compresión, y cuando se recupera para procesarlo o visualizarlo se aplica la técnica inversa para descomprimirlo. Técnicas:  Codificación por longitud de secuencias.  Codificación relativa o incremental.  Codificación dependiente de la frecuencia.  Codificación con diccionario adaptativo.  Codificación Lempel-Ziv.  Compresión GIF (imágenes).  Compresión JPEG (imágenes).  Compresión MPEG (imágenes).  Compresión MP3 (sonidos).
    • Técnicas: Codificación por longitud de secuencias ¾Cada secuencia se sustituye por el símbolo seguido de las veces que se repite. Codificación relativa o incremental ¾En imágenes o sonidos: el valor absoluto de cada muestra o elemento de imagen se sustituye por el incremento relativo al anterior. Codificación dependiente de la frecuencia ¾Cada símbolo se codifica con un código binario cuya longitud sea inversamente proporcional a la frecuencia con que aparece. Técnicas (sigue): Codificación con diccionario adaptativo ¾Las secuencias de bits se codifican con un índice (nº de orden). Cada secuencia se sustituye por su índice Codificación Lempel-Ziv ¾Al ir comprimiendo, se busca si los próximos símbolos coinciden con una secuencia anterior, y se sustituye aquella por una tripleta (m, n, s) donde: 9mlugar hacia atrás donde se inicia la secuencia. 9n longitud de la secuencia previa encontrada. 9s próximo carácter de la cadena comprimida.
    • Técnicas (sigue): Compresión GIF (imágenes). ¾Se utiliza un conjunto seleccionado de mezclas de colores (Paleta de colores). Como atributo se utiliza el índice dentro de la paleta, en lugar de la mezcla de los 3 colores básicos. Compresión JPEG (imágenes). ¾El ojo humano es más sensible a los cambios espaciales de brillo que de color. Se codifica el brillo de cada punto y las prominencias medias de cada 4 puntos. Compresión MPEG (imágenes). ¾JPEG y cambios de una imagen sobre la anterior. Compresión MP3 (sonidos). ¾92% de compresión.
    • Conclusión Al concluir este trabajo Semestral referente a la representación de la información en la computadora, nos dimos cuenta que cada representación tiene su función especial como lo son las Representación de textos, la cual suele introducir en el computador utilizando el lenguaje escrito, como alfabéticos, numéricos, especiales, geométricos y gráficos, y de control. Las Representación de sonidos, la cual es todo referente a sonidos de frecuencias sonoras bocinas o altos parlantes. Las Representación de imágenes, Las imágenes se adquieren por medio de periféricos tales como escáneres, cámaras de video o cámaras fotográficas también una imagen se representa por patrones de bits, generados por el periférico correspondiente. Las Representación de datos numéricos, números son tratados y codificados como caracteres de un texto. Esta codificación es inapropiada para operar. Las Comprensión de datos, Diversas aplicaciones (multimedia, etc.) requieren utilizar archivos de gran capacidad. Volumen requerido para su almacenamiento en disco muy elevado el tiempo de transmisión del archivo por una red resulta excesivo. Teniendo en cuenta que cada una de ellas tiene su función y de no contar con una de ellas no funcionaria las computadora a la perfección.
    • Bibliografía A.Prieto; A.Lloris, J.C.Torres McGraw-Hill, (2002) http://dac.escet.urjc.es/docencia/IB/teoria/Tema2.pdf http://dac.escet.urjc.es/docencia/IB/teoria/Tema2.pdf www.davidsalomon.name/DC4advertis/dataCompression4thesp.pdf http://trabajosliceo4.wordpress.com/acerca-de/la-computadora/e-representacion-de-la-informacion-en-las computadoras/ Psychology. (n.d.). En Wikipedia. Recuperado el 10 de Julio, de 2013 de http://es.wikipedia.org/wiki/Compresi%C3%B3n_de_datos http://www.monografias.com/trabajos16/representacion-informacion/representacion-informacion.shtml Capítulo 3 del texto: Introducción a la Informática, 3ª Edc. A.Prieto; A.Lloris, J.C.Torres McGraw-Hill, 2002