Кодирование текстовой графической и звуковой информации: Кодирование текстовой, графической и звуковой информации

Содержание

Кодирование текстовой, графической и звуковой информации

Муниципальное казенное общеобразовательное учреждение

«Мало-Каменская средняя общеобразовательная школа»

Большесолдатского района Курской области

Методическая разработка урока по информатике

«Кодирование текстовой, графической и звуковой информации»

для обучающихся 10 класса

Тип урока: комбинированный

Учитель информатики Распопова С.В.

2012г.

Цель урока:

Ознакомление обучающихся с  кодированием текстовой, графической и звуковой информации.

Задачи урока:

Образовательные:

— сформировать понятие кодирование и декодирование информации, знание способов кодировки.

Развивающие: сформировать умение кодировать и декодировать информацию, умение применять способы кодировки информации

Воспитательные: продолжить формирование познавательного интереса к предмету, формирование мировоззрения.

Тип урока: комбинированный

Оборудование: компьютер, мультимедийный проектор

План урока:

I. Орг этап

II.Проверка домашнего задания

III. Изучение нового материала

  1. Кодирование текстовой информации

  2. Кодирование графической информации

  3. Кодирование звука.

IV. Закрепление изученного материала

Решение задач на определение количества кодированной информации

V. Итог урока

VI. Рефлексия

VII. Домашнее задание

Ход урока:

  1. Орг этап

  2. Проверка домашнего задания

Задание 5 11023 = 3810

1345 = 4410

618 =4910

А16 =10.16 =16010

Задание 6 10210 В916 = 18510

4235 = 11310

  1. Изучение нового материала

1. Кодирование текстовой информации

Текстовая информация представляет собой набор символов некоторого языка.

Язык – знаковая система представления информации. Множество символов языка образуют алфавит.

Языки бывают естественными и формальными.

Естественные языки сложились в процессе общения людей, другими словами, естественные языки – это языки национальных культур. Формальные языки возникли из необходимости введения специальных символов в различных областях науки. Например, язык музыки представляет собой ноты и нотный стан, язык математики – это цифры, арифметические действия, специальные знаки %, / и т.д., язык дорожных правил – это знаки, разметка, сигналы регулировщика и светофора и т.п.

Алфавит компьютерного языка состоит из 256 символов, причем под каждый символ отводится 8 ячеек памяти, другими словами, информационный вес каждого символа равен 8 бит=1 байт. Эти 256 символов включают заглавные и прописные буквы двух алфавитов, математические символы, специальные символы. Все символы упорядочены, каждому символу соответствует некоторое число от 0 до 255.

Таблица ASCII содержит коды первых 128 символов (0-127). (см.приложение)

Остальные позиции заняты символами кириллицы (русскими буквами) и символами псевдографики. Существует несколько таблиц кодировки кириллицы – КОИ 8, Windows 1251-1252 и др. Их отличие в том, что буквам сопоставляются различные коды.

2. Кодирование графической информации.

Растровое представление графической информации

2.1. Сообщение обучающегося по данной теме

2.2. При этом представлении изображение разбивается на мельчайшие элементы – пиксели.

Пиксель – минимальный участок изображения, которому можно независимым образом задать цвет.

Палитра – множество цветов, используемых в изображении (весь набор красок).

Все множество пикселей образуют растр.

Растр – это прямоугольная сетка пикселей на экране.

Стандартные размеры растра 800600, 1024768 и др. Это значит, что по горизонтали на экране монитора умещается 1024 (М) пикселя, а по вертикали 768 (N) пикселей. Тогда общее количество пикселей может быть посчитано как K=MN.

Разрешающей способностью изображения называется отношение числа пикселей на единичный участок изображения. Единица измерения разрешающей способности – dpi (пикселей на дюйм).

Использую известную формулу 2i=N, где N – мощность алфавита (число цветов в палитре), можно посчитать, сколько бит информации содержит каждый символ (в нашем случае пиксель). Общий объем изображения можно вычислить по формуле V=KI, где K=mn.

Пример 1. Палитра состоит из 65536 цветов (N). Изображение состоит из 6432 пикселя. Какой объем изображения в Кбайтах?

Решение: В палитре 65536 цветов. Значит, 2i=65536, откуда i=16 бит. Это значит, что каждый пиксель изображения «весит» 16 бит.

Если известно, что изображение имеет размер 64*32 пикселя, то можно узнать размер (объем) изображения:

V=Ki=643216=262524=26+5+4=215 бит = 215/213=215-13

=22=4 Кбайт

Пример 2. Известно, что объем изображения, записанного в 256-цветной палитре (N), равен 0,5 Кб (V). Каким количеством бит кодируется каждый пиксель (i)? Из скольки пикселей состоит изображение? Какой объем будет у изображения размером 128*64 пикселя (K)?

Решение: Палитра состоит из 256 цветов (N). Значит, под каждый пиксель отводится 2i=256, т.е. i=8 бит.

Объем изображения равен 0,5 Кбайт = 0,5213 бит. V=KI , значит,

K=V/I=0.5213/8=0.5 213/23=2-1+13-3=29=512 пикселей. Изображение состоит из 512 пикселей.

Объем изображения размером 12864 пикселя равен V=Ki=mni=128648=272623=27+6+3=216 бит = 216-3-10 =23 Кбайт = 8Кбайт.

3. Кодирование звуковой информации

3.1. Сообщение обучающегося по данной теме

3.2. С начала 90-х годов персональные компьютеры получили возмож­ность работать со звуковой информацией. Каждый компьютер, имеющий звуковую плату, микрофон и колонки, может записывать, сохранять и воспроизводить звуковую информацию. С помощью специальных про­граммных средств (редакторов аудиофайлов) открываются широкие возможности по созданию, редактированию и прослушиванию звуковых файлов. Создаются программы распознавания речи и появляется возможность управления компьютером при помощи голоса.

Звуковой сигнал — это непрерывная волна с изменяющейся амплитудой и частотой. Чем больше амплитуда сигнала, тем он громче для человека, чем больше частота сигнала, тем выше тон. Для того чтобы компью­тер мог обрабатывать непрерывный звуковой сигнал, он должен быть дистретизирован, т.е. превращен в последовательность электрических им­пульсов (двоичных нулей и единиц).

При двоичном кодировании непрерывного звукового  сигнала он заменяется серией его отдельных выборок — отсчетов.

Современные звуковые карты могут обеспечить кодирование 65536 различных уровней сигнала или состояний. Для определения количества бит, необходимых для кодирования, решим показательное уравнение:

Таким образом, современные звуковые карты обеспечивают 16-битное кодирование звука. При каждой выборке значению амплитуды звукового сигнала присваивается 16-битный код.

Количество выборок в секунду может быть в диапазоне от 8000 до 48000, т.е. частота дискретизации аналогового звукового сигнала может принимать значения от 8 до 48 Кгц. При частоте 8 Кгц качество дискретизированного звукового сигнала соответствует качеству радиотрансляции, а при частоте 48 Кгц — качеству звучания аудио-CD. Следует также учитывать, что возможны как моно-, так и стерео-режимы.

Можно оценить информационный объем моном аудио файла длительно­стью звучания 1 секунду при среднем качестве звука (16 бит, 24 Кгц). Для этого количество бит на одну выборку необходимо умножить на количе­ство выборок в 1 секунду:

16 бит 24000 = 384000 бит = 48000 байт или 47 Кбайт

  1. Закрепление изученного материала

1. Декодируйте следующие тексты, используя таблицу ASCII.

А) 192 235 227 238 240 232 242 236

Б) 193 235 238 234 45 241 245 229 236 224

2. Какой объем видеопамяти необходим для хранения четырех страниц изображения при условии, что разрешающая способность дисплея равна 640 480 точек, а используемых цветов – 32?

Решение:

  1. N= 2i, 32==2i I=5 бит – глубина цвета

  2. 640  480 5 4 =6144000 = 750 Кбайт

3. Какой объем видеопамяти необходим для хранения двух страниц изображения при условии, что разрешающая способность дисплея равна 640 на 480 точек, а глубина цвета равна 24?

Решение: 60  480 24 2 =14745600 бит = 1800 кбайт

4. Определите объем памяти для хранения моноаудиофайла, время звучания которого составляет пять минут при частоте дискретизации 44 кГц и глубине кодирования 16 бит

Решение: V=M I t =44000 16 5 = 430 Кбайт

5. Какой должна быть частота дискретизации и глубина кодирования для записи звуковой информации длительностью 2 минуты, если в распоряжении пользователя имеется память объемом 5,1 Мб?

Решение: MI =V/t MI = 5,1 1024 1024 8 /2/60 =356515 (гц бит)

  1. Итог урока

— Как представлена текстовая информация в компьютере? Графическая информация? Звуковая информация?

  1. Рефлексия

Выставляются оценки за урок. Оцените свою работу на уроке. Выберете смайлик:

— те, кто считает, что хорошо понял тему и поработал на уроке.

— те, кто считает, что недостаточно хорошо понял тему, поработал на уроке.

– те, кто считает, что ему еще нужно работать над данной темой.

  1. Домашнее задание

п. 1.5. задания 3;1

5


§2.5. Кодирование текстовой, графической и звуковой информации







Содержание урока

Двоичное кодирование текстовой информации в компьютере

Двоичное кодирование графической информации в компьютере

Двоичное кодирование звуковой информации в компьютере

Контрольные вопросы. Задания


Двоичное кодирование звуковой информации в компьютере

Звук представляет собой распространяющуюся в воздухе, воде или другой среде волну с непрерывно меняющейся интенсивностью и частотой.

Человек воспринимает звуковые волны (колебания воздуха) с помощью слуха в форме звуков различной громкости и тона, чем больше интенсивность звуковой волны, тем громче звук, чем больше частота волны, тем выше тон звука.

Для того чтобы компьютер мог обрабатывать реальный (записанный) звук, непрерывный звуковой сигнал должен быть преобразован в цифровую дискретную форму с помощью временной дискретизации. Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные маленькие временные участки, причем для каждого такого участка устанавливается определенная величина интенсивности звука.

Для записи аналогового звука и его преобразования в цифровую форму используется микрофон, подключенный к звуковой плате. Качество полученного цифрового звука зависит от количества измерений уровня громкости звука в единицу времени, т. е. частоты дискретизации.

Чем большее количество измерений производится за 1 секунду (чем больше частота дискретизации), тем точнее «лесенка» цифрового звукового сигнала повторяет кривую аналогового сигнала.

Частота дискретизации звука — это количество измерений громкости звука за одну секунду.

Частота дискретизации звука может лежать в диапазоне от 8000 до 48 000 измерений громкости звука за одну секунду.

Каждому уровню дискретизации присваивается определенное значение уровня громкости звука. Уровни громкости звука можно рассматривать как набор возможных состояний N, для кодирования которых необходимо определенное количество информации I, которое называется глубиной кодирования звука.

Глубина кодирования звука — это количество информации, которое необходимо для кодирования дискретных уровней громкости цифрового звука.

Если известна глубина кодирования, то количество уровней громкости цифрового звука можно рассчитать по формуле (2.1). Пусть глубина кодирования звука составляет 16 битов, тогда количество уровней громкости звука равно

N = 2I = 216 = 65 536.

Чем больше частота дискретизации и глубина кодирования звука, тем более качественным будет звучание оцифрованного звука. Самое низкое качество оцифрованного звука, соответствующее качеству телефонной связи, будет при частоте дискретизации 8000 раз в секунду, глубине кодирования 8 битов и записи одной звуковой дорожки (режим моно). Высокое качество оцифрованного звука, соответствующее качеству аудио-CD, обеспечивается при частоте дискретизации 48 000 раз в секунду, глубине кодирования 16 битов и записи двух звуковых дорожек (режим стерео).

Следующая страница Контрольные вопросы. Задания

Cкачать материалы урока




Конспект урока по информатике на тему «Кодирование текстовой, графической и звуковой информации» | План-конспект урока по информатике и икт (11 класс):

Конспект урока по информатике на тему «Кодирование текстовой, графической и звуковой информации»

Цель урока: закрепить, обобщить и систематизировать знания учащихся по теме «Кодирование информации».

Задачи урока:   образовательные:

  • выявить качество и уровень  овладения знаниями и умениями  по теме «Кодирование информации»;
  • формирования навыков  решения задач на кодирование текстовой, графической и звуковой информации;
  • стимулирование интереса к изучаемой теме через решение задач из материалов ЕГЭ;

развивающие:

  • развитие познавательного интереса, логического мышления  и внимания учащихся;
  • развитие навыков индивидуальной практической деятельности;

воспитательные:

  • повышение мотивации учащихся путем использования задач из материалов ЕГЭ;
  • формирование творческого подхода к решению задач, четкости и организованности, умения оценивать свою деятельность и деятельность своих товарищей;
  • формирование навыков самоорганизации и инициативы.

Тип урока: урок обобщения систематизации знаний.

Ход урока.

  1. Организационный момент.
  2. Повторение ранее изученной темы.
  3. Изучение новой темы.
  4. Итог урока.
  5. Домашнее задание.

Кодирование текстовой информации 

Задание 1

Во сколько раз уменьшится информационный объем текста при его преобразовании из кодировки Unicode (таблица кодировки содержит 65536 символов) в кодировку Windows  CP 1251 (таблица кодировки содержит 256 символов)?  

Ответ: в 2 раза    

     

Задание 2

Текст занимает в памяти компьютера 0,25 Кб памяти компьютера. Сколько символов содержит этот текст?

Ответ: 256 символов

Задание 3

Даны три скороговорки:

  1. Талер тарелка стоит.
  2. Ткет ткач ткани на платок Тани.
  3. Курьер курьера обогнал в карьере.

Какая из скороговорок содержит больше информации?

Ответ:  согласно теории информации – 3-я скороговорка

Задание 4

Для 5 букв латинского алфавита заданы их двоичные коды (для некоторых букв их двух бит, для некоторых – из трех). Эти коды представлены в таблице:

Определите, какой набор букв закодирован двоичной строкой 0110100011000:

а) EBCEA      б)BDDEA      в)BDCEA      г)EBAEA

Ответ: BDCEA

Кодирование графической информации 

Задание 1

Определите количество цветов в палитре при глубине цвета 16 бит.

Ответ: 65536 цветов

Задание 2

Цветное (с палитрой из 256 цветов) растровое графическое изображение имеет размер 10х10 точек. Какой объем памяти в байтах  займет это изображение?

Ответ: 100 байт

Задание 3

В процессе преобразования растрового графического изображения количество цветов уменьшилось с 65536 до 16. Во сколько раз уменьшится объем занимаемой памяти?

Ответ: в 4-е раза

Задание 4

Достаточно ли видеопамяти объемом 256 Кбайт для работы монитора в режиме 640х480 и палитрой из 16 цветов?

Ответ: достаточно

Кодирование графической информации 

Задание 1

Аналоговый сигнал был дискретизирован сначала с использованием 256 уровней интенсивности сигнала (качество звучания радиотрансляции), а затем с использованием 65536 уровней интенсивности сигнала (качество звучания аудио-CD). Во сколько раз различаются информационные объемы оцифрованного звука?

Ответ: в 2 раза

Задание 2

Определите размер (в байтах) цифрового аудиофайла, время звучания которого составляет 10 секунд при частоте дискретизации 22,05 кГц и разрешении 8 бит. Файл сжатию не подвержен.

Ответ:  220500 байт

дискретное (цифровое) представление текстовой, графической, звуковой информации и видеоинформации. — Информатика, информационные технологии

Практическая работа №3.

Тема: Дискретное (цифровое) представление текстовой, графической,
звуковой информации и видеоинформации.

1. Цель работы: изучить способы представления текстовой, графической, звуковой информации и видеоинформации, научиться записыватьинформацию в различных кодировках.

Краткие теоретические сведения.

Вся информация, которую обрабатывает компьютер, должна быть представлена двоичным кодом с помощью двух цифр 0 и 1. Эти два символа принято называть двоичными цифрами или битами. С помощью двух цифр 0 и 1 можно закодировать любое сообщение. Это явилось причиной того, что в компьютере обязательно должно быть организованно два важных процесса: кодирование и декодирование.

Кодирование – преобразование входной информации в форму, воспринимаемую компьютером, то есть двоичный код.

Декодирование – преобразование данных из двоичного кода в форму, понятную человеку.

С точки зрения технической реализации использование двоичной системы счисления для кодирования информации оказалось намного более простым, чем применение других способов. Действительно, удобно кодировать информацию в виде последовательности нулей и единиц, если представить эти значения как два возможных устойчивых состояния электронного элемента:

o0 – отсутствие электрического сигнала;

o1 – наличие электрического сигнала.

Эти состояния легко различать. Недостаток двоичного кодирования – длинные коды. Но в технике легче иметь дело с большим количеством простых элементов, чем с небольшим числом сложных.

Способы кодирования и декодирования информации в компьютере, в первую очередь, зависит от вида информации, а именно, что должно кодироваться: числа, текст, графические изображения или звук.

Аналоговый и дискретный способ кодирования

Человек способен воспринимать и хранить информацию в форме образов (зрительных, звуковых, осязательных, вкусовых и обонятельных). Зрительные образы могут быть сохранены в виде изображений (рисунков, фотографий и так далее), а звуковые — зафиксированы на пластинках, магнитных лентах, лазерных дисках и так далее.

Информация, в том числе графическая и звуковая, может быть представлена в аналоговой или дискретной форме. При аналоговом представлении физическая величина принимает бесконечное множество значений, причем ее значения изменяются непрерывно. При дискретном представлении физическая величина принимает конечное множество значений, причем ее величина изменяется скачкообразно.

Примером аналогового представления графической информации может служить, например, живописное полотно, цвет которого изменяется непрерывно, а дискретного – изображение, напечатанное с помощью струйного принтера и состоящее из отдельных точек разного цвета. Примером аналогового хранения звуковой информации является виниловая пластинка (звуковая дорожка изменяет свою форму непрерывно), а дискретного – аудио компакт-диск (звуковая дорожка которого содержит участки с различной отражающей способностью).

Преобразование графической и звуковой информации из аналоговой формы в дискретную производится путем дискретизации, то есть разбиения непрерывного графического изображения и непрерывного (аналогового) звукового сигнала на отдельные элементы. В процессе дискретизации производится кодирование, то есть присвоение каждому элементу конкретного значения в форме кода.

Дискретизация – это преобразование непрерывных изображений и звука в набор дискретных значений в форме кодов.

Кодирование изображений

Создавать и хранить графические объекты в компьютере можно двумя способами – как растровое или как векторное изображение. Для каждого типа изображений используется свой способ кодирования.

Кодирование растровых изображений

Растровое изображение представляет собой совокупность точек (пикселей) разных цветов. Пиксель – минимальный участок изображения, цвет которого можно задать независимым образом.

В процессе кодирования изображения производится его пространственная дискретизация. Пространственную дискретизацию изображения можно сравнить с построением изображения из мозаики (большого количества маленьких разноцветных стекол). 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).

Для четырех цветного – 2 бита.

Для 8 цветов необходимо – 3 бита.

Для 16 цветов – 4 бита.

Для 256 цветов – 8 бит (1 байт).

Качество изображения зависит от количества точек (чем меньше размер точки и, соответственно, больше их количество, тем лучше качество) и количества используемых цветов (чем больше цветов, тем качественнее кодируется изображение).

Для представления цвета в виде числового кода используются две обратных друг другу цветовые модели: RGB или CMYK. Модель RGB используется в телевизорах, мониторах, проекторах, сканерах, цифровых фотоаппаратах… Основные цвета в этой модели: красный (Red), зеленый (Green), синий (Blue). Цветовая модель CMYK используется в полиграфии при формировании изображений, предназначенных для печати на бумаге.

Цветные изображения могут иметь различную глубину цвета, которая задается количеством битов, используемых для кодирования цвета точки.

Если кодировать цвет одной точки изображения тремя битами (по одному биту на каждый цвет RGB), то мы получим все восемь различных цветов.

R G B Цвет
Белый
Желтый
Пурпурный
Красный
Голубой
Зеленый
Синий
Черный

На практике же, для сохранения информации о цвете каждой точки цветного изображения в модели RGB обычно отводится 3 байта (то есть 24бита) — по 1 байту (то есть по 8 бит) под значение цвета каждой составляющей. Таким образом, каждая RGB-составляющая может принимать значение в диапазоне от 0 до 255 (всего 28=256 значений), а каждая точка изображения, при такой системе кодирования может быть окрашена в один из 16 777 216 цветов. Такой набор цветов принято называть True Color (правдивые цвета), потому что человеческий глаз все равно не в состоянии различить большего разнообразия.

Для того чтобы на экране монитора формировалось изображение, информация о каждой точке (код цвета точки) должна храниться в видеопамяти компьютера. Рассчитаем необходимый объем видеопамяти для одного из графических режимов. В современных компьютерах разрешение экрана обычно составляет 1280х1024 точек. Т.е. всего 1280 * 1024 = 1310720 точек. При глубине цвета 32 бита на точку необходимый объем видеопамяти:

32 * 1310720 = 41943040 бит = 5242880 байт = 5120 Кб = 5 Мб.

Растровые изображения очень чувствительны к масштабированию (увеличению или уменьшению). При уменьшении растрового изображения несколько соседних точек преобразуются в одну, поэтому теряется различимость мелких деталей изображения. При увеличении изображения увеличивается размер каждой точки и появляется ступенчатый эффект, который можно увидеть невооруженным глазом.

Кодирование векторных изображений

Векторное изображение представляет собой совокупность графических примитивов (точка, отрезок, эллипс…). Каждый примитив описывается математическими формулами. Кодирование зависит от прикладной среды.

Достоинством векторной графики является то, что файлы, хранящие векторные графические изображения, имеют сравнительно небольшой объем.

Важно также, что векторные графические изображения могут быть увеличены или уменьшены без потери качества.

Графические форматы файлов

Форматы графических файлов определяют способ хранения информации в файле (растровый или векторный), а также форму хранения информации (используемый алгоритм сжатия). Наиболее популярные растровые форматы:

Bit MaP image (BMP) – универсальный формат растровых графических файлов, используется в операционной системе Windows. Этот формат поддерживается многими графическими редакторами, в том числе редактором Paint. Рекомендуется для хранения и обмена данными с другими приложениями.

Tagged Image File Format (TIFF) – формат растровых графических файлов, поддерживается всеми основными графическими редакторами и компьютерными платформами. Включает в себя алгоритм сжатия без потерь информации. Используется для обмена документами между различными программами. Рекомендуется для использования при работе с издательскими системами.

Graphics Interchange Format (GIF) – формат растровых графических файлов, поддерживается приложениями для различных операционных систем. Включает алгоритм сжатия без потерь информации, позволяющий уменьшить объем файла в несколько раз. Рекомендуется для хранения изображений, создаваемых программным путем (диаграмм, графиков и так далее) и рисунков (типа аппликации) с ограниченным количеством цветов (до 256). Используется для размещения графических изображений на Web-страницах в Интернете.

Portable Network Graphic (PNG) – формат растровых графических файлов, аналогичный формату GIF. Рекомендуется для размещения графических изображений на Web-страницах в Интернете.

Joint Photographic Expert Group (JPEG) – формат растровых графических файлов, который реализует эффективный алгоритм сжатия (метод JPEG) для отсканированных фотографий и иллюстраций. Алгоритм сжатия позволяет уменьшить объем файла в десятки раз, однако приводит к необратимой потере части информации. Поддерживается приложениями для различных операционных систем. Используется для размещения графических изображений на Web-страницах в Интернете.

Двоичное кодирование звука

Использование компьютера для обработки звука началось позднее, нежели чисел, текстов и графики.

Звук – волна с непрерывно изменяющейся амплитудой и частотой. Чем больше амплитуда, тем он громче для человека, чем больше частота, тем выше тон.

Звуковые сигналы в окружающем нас мире необычайно разнообразны. Сложные непрерывные сигналы можно с достаточной точностью представлять в виде суммы некоторого числа простейших синусоидальных колебаний.

Причем каждое слагаемое, то есть каждая синусоида, может быть точно задана некоторым набором числовых параметров – амплитуды, фазы и частоты, которые можно рассматривать как код звука в некоторый момент времени.

В процессе кодирования звукового сигнала производится его временная дискретизация– непрерывная волна разбивается на отдельные маленькие временные участки и для каждого такого участка устанавливается определенная величина амплитуды.

Таким образом непрерывная зависимость амплитуды сигнала от времени заменяется на дискретную последовательность уровней громкости.

Каждому уровню громкости присваивается его код. Чем большее количество уровней громкости будет выделено в процессе кодирования, тем большее количество информации будет нести значение каждого уровня и тем более качественным будет звучание.

Качество двоичного кодирования звука определяется глубиной кодирования и частотой дискретизации.

Частота дискретизации – количество измерений уровня сигнала в единицу времени.

Количество уровней громкости определяет глубину кодирования. Современные звуковые карты обеспечивают 16-битную глубину кодирования звука. При этом количество уровней громкости равно N = 216 = 65536.

Представление видеоинформации

В последнее время компьютер все чаще используется для работы с видеоинформацией. Простейшей такой работой является просмотр кинофильмов и видеоклипов. Следует четко представлять, что обработка видеоинформации требует очень высокого быстродействия компьютерной системы.

Что представляет собой фильм с точки зрения информатики? Прежде всего, это сочетание звуковой и графической информации. Кроме того, для создания на экране эффекта движения используется дискретная по своей сути технология быстрой смены статических картинок. Исследования показали, что если за одну секунду сменяется более 10-12 кадров, то человеческий глаз воспринимает изменения на них как непрерывные.

Казалось бы, если проблемы кодирования статической графики и звука решены, то сохранить видеоизображение уже не составит труда. Но это только на первый взгляд, поскольку, как показывает разобранный выше пример, при использовании традиционных методов сохранения информации электронная версия фильма получится слишком большой. Достаточно очевидное усовершенствование состоит в том, чтобы первый кадр запомнить целиком (в литературе его принято называть ключевым), а в следующих сохранять лишь отличия от начального кадра (разностные кадры).

Существует множество различных форматов представления видеоданных.

В среде Windows, например, уже более 10 лет (начиная с версии 3.1) применяется формат Video for Windows, базирующийся на универсальных файлах с расширением AVI (Audio Video Interleave – чередование аудио и видео).

Более универсальным является мультимедийный формат Quick Time, первоначально возникший на компьютерах Apple.

Задание

Задание 1. Используя таблицу символов, записатьпоследовательность десятичных числовых кодов в кодировкеWindows длясвоих ФИО, названия улицы, по которой проживаете. Таблица символовотображается в редакторе MSWord с помощью команды: вкладкаВставкаСимволДругие символы. В полеШрифт выбираете Times New Roman, в поле ИЗ выбираете кириллица. Например, для буквы «А» (русскойзаглавной) код знака – 192.

Пример:

И В А Н О В А Р Т Е М П Е Т Р О В И Ч

Задание 2.

1)Используя стандартную программу БЛОКНОТ, определить, какая фраза в кодировке Windows задана последовательностью числовых кодов и продолжить код. Запустить БЛОКНОТ. С помощью дополнительной цифровой клавиатуры при нажатой клавише ALT ввести код, отпустить клавишу ALT. В документе появиться соответствующий символ.

2)В кодировке Unicode запишите название своей специальности.

Содержание отчета

Отчет должен содержать:

1.Название работы.

2.Цель работы.

3.Задание и его решение.

4.Вывод по работе.

5. Контрольные вопросы

1.Чем отличается непрерывный сигнал от дискретного?

2.Что такое частота дискретизации и на что она влияет?

3.В чем суть FM-метода кодирования звука?

4.В чем суть Wave-Table-метода кодирования звука?

5.Какие звуковые форматы вы знаете?

6.Какие этапы кодирования видеоинформации вам известны?

7.Какие форматы видео файлов вы знаете?

Статьи к прочтению:

Задания 13. Дискретная форма представления числовой, текстовой, графической и звуковой информации


Похожие статьи:

Качественное кодирование данных: простое объяснение (с примерами)

Структурное кодирование

Структурное кодирование включает в себя маркировку и описание определенных структурных атрибутов данных. Как правило, он включает кодирование в соответствии с ответами на вопросы « кто », « что », « где » и « как », а не фактические темы, выраженные в данных. Этот тип кодирования полезен, когда вы хотите быстро получить доступ к сегментам данных, и он может очень помочь, когда вы имеете дело с большими наборами данных.

Например, если вы кодируете сборник тезисов или диссертаций (что будет довольно большим набором данных), может быть полезно структурное кодирование, поскольку вы можете кодировать в соответствии с различными разделами в каждом из этих документов, т. е. в соответствии со стандартной диссертацией. структура. Ярлыки, ориентированные на что, такие как «гипотеза», «обзор литературы» и «методология», помогут вам эффективно обращаться к разделам и перемещаться без необходимости снова и снова работать с разделами данных.

Структурное кодирование также полезно для данных открытых обследований. Эти данные изначально могут быть трудными для кодирования, поскольку им не хватает установленной структуры других форм данных (например, интервью со строгим набором вопросов, на которые нужно ответить). В этом случае было бы полезно кодировать разделы данных, которые отвечают на определенные вопросы, такие как «кто?», «что?», «где?» и как?».

Давайте рассмотрим практический пример. Если бы мы разослали опрос людям об их собаках, мы могли бы получить (очень сжатый) ответ, например следующий: 

Белла моя лучшая подруга.Когда я дома, мне нравится сидеть с ней на полу и катать ее мячик по ковру, чтобы она принесла его мне. Я люблю мою собаку.

В этом наборе мы можем закодировать Белла как «кто», собака как «что», дом и этаж как «где», а катить мяч как «как».

Почему в основных текстах C или C++ не упоминается звук или графика?

К большому огорчению многих начинающих программистов.

Причины, по которым C++ в настоящее время не имеет графической библиотеки, разнообразны.Есть предложение добавить библиотеку 2D-графики в стандарт C++, но несколько раз ее не удалось добавить, и по состоянию на этот год она более или менее не существует.

На Reddit есть несколько статей, в которых пытаются подробно рассказать о том, что пошло не так, на которые я дам ссылку ниже, но я резюмирую основные проблемы:

Во-первых, предложение касалось функциональности, которую, по сути, могли поддерживать не все архитектуры + операционные системы. Любой жизнеспособный графический API должен иметь некоторые базовые компоненты, которые могут поддерживаться операционной системой, такие вещи, как поверхность (что-то, на чем можно рисовать), дисплей и команды для рисования произвольных изображений на этой поверхности и представления их на дисплее.Это есть во многих операционных системах: например, в Windows, Linux, MacOS. Но многие другие этого не делают, и попытка создать API, в котором весь API может быть признан недействительным из-за операционной системы, которая не обеспечивает необходимую функциональность, была проблематичной. Философия стандартной библиотеки заключается в том, что она обеспечивает функциональность для всех компиляторов, которые ее правильно реализуют, а функция, которая не может гарантировать эту гарантию, по своей сути не подходит.

Вторая проблема заключается в том, что практически не было соглашения о том, как следует взаимодействовать с библиотекой.Базовый API 2D-графики, такой как предоставляемый Java, Python или (некоторые варианты) BASIC, может быть реализован самыми разными способами, каждый из которых имеет довольно существенные преимущества и недостатки, и авторы предложения, похоже, не знали. согласованное видение того, как это должно быть реализовано.

В частности, современная графика в значительной степени зависит от гетерогенных вычислений, между способами, которыми DirectX11/OpenGL 4.x пытаются реализовать свои API (более существенно в первом случае, чем во втором)…), или способы, которыми DirectX12/Vulkan представляют попытки приблизиться «как можно ближе к металлу», а в стандартной библиотеке C++ отсутствует множество ценных инструментов для обработки таких функций.

Такие инструменты, как std::future , возможно, были бы достаточными, но, судя по моему опыту графического программирования, я сомневаюсь, что этого было бы достаточно, и даже если бы это было так, у вас возникнет вопрос, хотите ли вы a Графическая библиотека в вашей стандартной библиотеке, которая реализована в таких тупых терминах.Это сдерживало предложение Networking в течение многих лет, и даже это только добавляется в C++ 23, потому что есть другие функции библиотеки, которые будут его поддерживать, например, предложение Executors, от которого в значительной степени зависит Networking library.

Есть много других причин, по которым что-то пошло не так, но я оставлю это на этих двух больших, так как они не только объясняют, почему это конкретное предложение ни к чему не привело, но также объясняют, почему множество других амбициозных предложений по сделать то же самое тоже ни к чему не привело, включая множество предложений по добавлению аудиобиблиотек в C++.

Для графики вам понадобятся две вещи (как минимум):

  • API для получения Windows/Surfaces/и т.д. для отображения на
  • API для создания отображаемых изображений

С первым может работать собственный оконный API вашей операционной системы, но вы также можете использовать что-то вроде QT, GLFW, SDL или любой другой API, разработанный для межплатформенной совместимости.

Последнее может быть обработано хорошим графическим API, таким как OpenGL, или (если вы разрабатываете для среды Windows) DirectX (11-).Вы также можете использовать Vulkan или DirectX12, если хотите познакомиться с передовой технологией, хотя я предупреждаю вас, что оба они намного сложнее, чем их предшественники, потому что они не абстрагируют ничего, кроме самых элементарных основ. так что имейте в виду, что для них это гораздо более крутая кривая обучения.

Что касается обработки аудио, у меня нет рекомендаций, за которые я мог бы лично поручиться (мой опыт в этом отношении более ограничен), но существует довольно много API, специально разработанных для этого, так что просто изучите, что доступно.


Каталожные номера:

  1. https://www.reddit.com/r/cpp/comments/89q6wr/sg13_2d_graphics_why_it_failed/
  2. https://www.reddit.com/r/cpp/comments/89we31/2d_graphics_a_more_modest_proposal/

Погодное радио NOAA (NWR) Морские частоты и информация

Метеорологическая радиостанция NOAA (NWR) Частоты Семь частот в диапазоне ОВЧ для общественных служб
162.400 МГц 162,500 МГц
162,425 МГц 162,525 МГц  
162,450 МГц    162,550 МГц  
162,475 МГц    
Примечание: Номера каналов, например, WX1, WX2 и т. д., не имеют особого значения, но часто обозначаются таким образом в потребительском оборудовании. Возможны и другие схемы нумерации каналов.

 

 

 

 

 

 

Сеть NWR постоянно транслирует местные и прибрежные морские прогнозы, подготовленные местными службами прогнозов погоды. Береговые станции транслируют прогнозы приливов и отливов и наблюдения в реальном времени с буев и прибрежных метеорологических станций, находящихся в ведении Национального центра данных буев. В зависимости от потребностей пользователей, где это возможно, NWS также транслирует прогнозы для прибрежных районов и открытых озер.

Tp используйте NWR, вы должны запрограммировать свое радио на правильную частоту. Когда вы будете двигаться вдоль побережья, вам нужно будет перезагрузить радио, чтобы продолжать принимать передачи NWR.

Покрытие

Сеть NWR обеспечивает почти непрерывное покрытие большинства прибрежных районов, обслуживаемых офисами NWS. Типичное покрытие составляет 25 морских миль от берега. Чтобы расширить зону покрытия NWR на Аляске, NWS и Береговая охрана США (USCG) установили сеть маломощных 5-ваттных передатчиков NWR на «высоких» площадках USCG от входа в Диксон до Бристольского залива, штат AK.Эти маломощные передатчики работают на стандартных частотах NWR по совместному лицензированию с NWS. (Для получения дополнительной информации см. NWR на объектах Береговой охраны США на Аляске.) Расположение прибрежных станций NWR указано на странице «Список станций и зона покрытия». Нажмите «Позывной», чтобы увидеть зону вещания NWR.

Некоторые передатчики NWR предназначены только для морских судов и передают морскую информацию с более высокой частотой, чем это возможно с передатчиками All-Hazard. Эти передатчики обычно устанавливаются в рамках совместных усилий местного морского сообщества и NWS.Для получения информации о том, как установить морской передатчик в вашем регионе, свяжитесь с NWS.

Оборудование

Номера каналов на некоторых приемниках, например, WX1, WX2, не имеют особого значения. Большинство морских УКВ-радиотелефонов могут принимать передачи NWR; однако NWS рекомендует иметь на борту отдельный приемник NWR, чтобы моряки могли одновременно следить за каналами NWR и морских УКВ. Информацию о правилах, требующих прослушивания вашей морской радиостанции УКВ, можно найти на информационной веб-странице морских телекоммуникаций Береговой охраны США.

Аудио

Если вы слышите в трансляции слова, произношение которых, по вашему мнению, необходимо скорректировать, отправьте свои комментарии в соответствующий отдел прогнозов NWS, чтобы они могли попытаться улучшить произношение.

Предупреждающий сигнал 1050 Гц ТОНАЛЬНЫЕ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ
NWS передает автоматический тональный сигнал частотой 1050 Гц, который автоматически активирует совместимые приемники NWR, когда где-либо в зоне действия передатчика возникает неблагоприятная погодная ситуация.Многие (но не все) приемники NWR включают эту функцию. Многие морские УКВ-радиотелефоны включают эту функцию, однако для некоторых требуется активный канал NWR и использование режима без сканирования для максимального уровня эффективности. Поэтому NWS снова рекомендует иметь на борту отдельный приемник NWR для одновременного наблюдения на каналах NWR и морских УКВ.

В соответствии с национальной политикой и по усмотрению синоптика тон 1050 Гц не может передаваться при морских явлениях.Это сделано для того, чтобы избежать частого оповещения пользователей на берегу.

Кодирование сообщений определенной области (SAME) ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ

Цифровая система кодирования, включающая технологию, известную как SAME, позволяет приемникам, оснащенным функцией SAME, автоматически подавать звуковой сигнал предупреждения только при определенных погодных условиях или в пределах ограниченной географической области, такой как округ или морская зона. В отличие от предупредительного звукового сигнала с частотой 1050 Гц, коды событий, перечисленные в таблице * (внизу страницы), всегда передаются с использованием ОДИНАКОВЫХ кодов.Обратите внимание, что несколько морских радиотелефонов УКВ имеют ту же функцию. Большинство морских радиостанций требуют выбора активного канала NWR и использования режима без сканирования для обеспечения наивысшего уровня эффективности.

Вы должны запрограммировать приемник NWR на соответствующую частоту станции , ЖЕ географические коды и ЖЕ коды событий , чтобы он функционировал должным образом. ЖЕ коды для всех морских зон NWS можно найти в разделе «Морские текстовые прогнозы по зонам».

ЖЕ Географические коды

NWS использует 6-значные географические коды SAME для программирования приемников NWR с поддержкой SAME для получения предупреждающих сообщений для указанных пользователем областей. Чтобы поддерживать осведомленность о погоде, морякам настоятельно рекомендуется вводить ОДИНАКОВЫЕ географические коды для близлежащих участков суши.

Это особенно важно, поскольку многие судоходные морские районы, такие как реки, небольшие заливы и притоки, не являются частью обозначенных морских зон СЗП.Эти коды можно найти на странице округов NWR по округам.

Список морских ЖЕ географических кодов см. в морской части «Морских текстовых прогнозов по зонам». Вот простой текстовый список всех морских ОДИНАКОВЫХ географических кодов. Хотя для морских прогностических зон, MAFOR Великих озер и сводок прогнозов существуют ОДИНАКОВЫЕ географические коды, они не транслируются на NWR. Первая цифра морского ЖЕ географического кода равна 0, вторая и третья цифры соответствуют «псевдо» государственному коду, соответствующему широким прибрежным районам, следующим образом:

Код штата

Морской район

73 Западная часть Северной Атлантики и вдоль Ю.Южное восточное побережье, от границы с Канадой на юг до Карритак-Бич-Лайт, Северная Каролина.
75 Западная часть северной части Атлантического океана и вдоль восточного побережья США к югу от Карритак-Бич-Лайт, Северная Каролина, вдоль береговой линии в Мексиканский залив до Оушен-Риф, Флорида, включая Карибский бассейн.
77 Мексиканский залив и вдоль побережья Мексиканского залива США от границы с Мексикой до Ocean Reef, FL
57 восток северной части Тихого океана и вдоль Ю.Южное западное побережье от границы с Канадой до границы с Мексикой
58 Северная часть Тихого океана вблизи Аляски и вдоль береговой линии Аляски, включая Берингово море и залив Аляска
59 Центральная часть Тихого океана, включая Гавайские воды
65 Западная часть Тихого океана, включая воды Марианских островов
61 Южно-центральная часть Тихого океана, включая воды Американского Самоа
91 Озеро Верхнее
92 Озеро Мичиган
93 Озеро Гурон
94 Лейк-СтритКлэр
96 Озеро Эри
97 Озеро Онтарио
98 Река Святого Лаврентия над Сент-Реджисом

 

В качестве одного примера, если обратиться к морским кодам для Атлантики, морской зоной для Чесапикского залива от Норт-Бич до Драм-Пойнт, штат Мэриленд, является зона 534. 073534.

Аналогичным образом, NWS рекомендует мореплавателям программировать свои приемники NWR с помощью ТЕХ ЖЕ географических кодов региональных морских районов, чтобы поддерживать более высокий уровень осведомленности о погоде.

SAME Географические коды для транзитных моряков

Морякам, находящимся в пути, которые используют приемники NWR или морские УКВ-радиостанции с ОДИНАКОВЫМИ возможностями, NWS рекомендует запрограммировать радиостанцию ​​на вариант кода всех округов, если он доступен, чтобы избежать необходимости вводить каждый дискретный ОДИНАКОВЫЙ географический код, когда судно движется вдоль побережье.В этом режиме приемник будет подавать сигналы тревоги для всех дежурств, предупреждений и экстренных сообщений, подобно обычному приемнику предупреждений, обеспечивая максимальный уровень безопасности.

Для приемников NWR SAME, способных получать оповещения SAME для всех округов в данном штате, установите часть кода округа географического кода SAME на 000 для штата (например, 024000 для Мэриленда). В ЖЕ географических кодах для морских районов используются коды псевдогосударств, перечисленные в таблице выше.

Точно так же моряк в Чесапикском заливе в Мэриленде, использующий приемник NWR с ОДИНАКОВОЙ функцией оповещения для получения оповещений для всех округов в данном штате, должен ввести ОДИНАКОВЫЙ географический код 073000 для получения предупреждений о любом морском погодном явлении в общей области, вместо того, чтобы программировать приемник для нескольких соседних морских зон. Ввод ТОГО ЖЕ географического кода для Мэриленда, 024000, не предупредит пользователя о каких-либо морских погодных явлениях.

В качестве другого примера, мореплаватель в пути, использующий приемник NWR с SAME и возможностью кода «для всех штатов», может ввести 073000, чтобы получать все переданные предупреждения NWR для морских районов между канадской границей и маяком Карритак-Бич, Северная Каролина. Еще раз, вы должны изменить частоты NWR, когда вы путешествуете вдоль береговой линии.

ЖЕ Коды событий

Некоторое приемное оборудование позволяет пользователям указывать коды событий, о которых они хотят получать уведомления.Если приемник содержит эту функцию, мореплаватель должен запрограммировать свой приемник на следующие ОДИНАКОВЫЕ коды событий, применимые к морским зонам. Дополнительную информацию о кодах событий, в том числе не связанных с погодой, см. в разделе «Коды событий системы аварийного оповещения/NWR-SAME» и в руководстве по эксплуатации вашего приемника.

Коды SAME для моряков и жителей прибрежных районов
СОБЫТИЕ ЖЕ КОД СОБЫТИЯ
Наблюдение за прибрежными паводками КФА
Предупреждение о прибрежном наводнении CFW
Предупреждение об экстремальном ветре EWW
Часы для ураганов* ХУА
Предупреждение об урагане* ГВ
Местное заявление об урагане* ЗОЖ
Часы сильной грозы СВА
Предупреждение о сильной грозе СВР
Заявление о неблагоприятных погодных условиях СВС
Специальное морское предупреждение SMW
Специальное заявление о погоде СПС
Предупреждение о штормовом нагоне СШВ
Часы «Торнадо» ТОА
Предупреждение о торнадо ПТЭ
Часы для наблюдения за тропическим штормом* ТРА
Предупреждение о тропическом шторме* TRW
Часы цунами ТСА
Предупреждение о цунами СВ

* Не применимо к прогнозируемым районам Великих озер и Аляски

ПОМЕХИ: Прочтите этот отчет о восприимчивости морских приемопередатчиков УКВ к помехам от передатчиков NWR.

Корпоративная информация | Bosch в США

© Copyright Robert Bosch LLC

Все права защищены. Текст, изображения, графика, звук, анимация и видео, а также их расположение на веб-сайтах Bosch защищены авторским правом и другими правами на интеллектуальную собственность. Содержание этих веб-сайтов не может быть скопировано, распространено, изменено или предоставлено третьим лицам в коммерческих целях.Некоторые веб-сайты Bosch могут также содержать текст, изображения, графику, звук, анимацию и видео, защищенные авторскими правами третьих лиц.

Robert Bosch LLC
38000 Hills Tech Drive
Farmington Hills, MI 48331

Имена уполномоченных представителей
Директор по корпоративным коммуникациям

Номер телефона
+1 248 876 1000

Адрес электронной почты
[email protected]

Заявления об авторских правах и назначенный агент

Политика Bosch заключается в том, чтобы реагировать на заявления о нарушении прав интеллектуальной собственности.Bosch незамедлительно обработает и расследует уведомления о предполагаемых нарушениях и примет соответствующие меры в соответствии с Законом об авторском праве в цифровую эпоху, раздел 17, Кодекс США, раздел 512c2 DMCA и другими применимыми законами об интеллектуальной собственности.

В соответствии с DMCA уведомления о предполагаемом нарушении авторских прав должны быть отправлены назначенному агенту поставщика услуг. Уведомление должно быть отправлено следующему назначенному агенту для этого сайта:

.

Директор по корпоративным коммуникациям

Чтобы уведомление вступило в силу, оно должно быть письменным сообщением, включающим следующее:

  1. 1 Физическая или электронная подпись лица, уполномоченного действовать от имени обладателя исключительного права, которое предположительно нарушено;
  2. 2 Идентификация защищенной авторским правом работы, которая, как утверждается, была нарушена, или, если несколько защищенных авторским правом работ на одном онлайн-сайте подпадают под одно уведомление, репрезентативный список таких работ на этом сайте;
  3. 3 Идентификация материала, который, как утверждается, нарушает авторские права или является предметом правонарушающей деятельности и который должен быть удален или доступ к которому должен быть отключен, а также информация, достаточная для того, чтобы позволить поставщику услуг определить местонахождение материала;
  4. 4 Информация, достаточная для того, чтобы поставщик услуг мог связаться с стороной, подавшей жалобу, например, адрес, номер телефона и, при наличии, адрес электронной почты, по которому можно связаться с стороной, подавшей жалобу;
  5. 5 Заявление о том, что сторона, подавшая жалобу, добросовестно полагает, что использование материала способом, на который подана жалоба, не разрешено владельцем авторских прав, его агентом или законом;
  6. 6 Заявление о том, что информация в уведомлении является точной и, под страхом наказания за лжесвидетельство, что сторона, подавшая жалобу, уполномочена действовать от имени владельца исключительного права, которое предположительно было нарушено.

Товарные знаки

Если не указано иное, все товарные знаки на веб-сайтах Bosch защищены законом о товарных знаках. Это относится ко всем товарным знакам Bosch, знакам обслуживания, шрифтам, фирменным образцам, логотипам и эмблемам. Знаки и элементы дизайна, используемые на наших сайтах, являются интеллектуальной собственностью компании Robert Bosch LLC, США. Вы соглашаетесь не копировать, не использовать и не нарушать иным образом эти знаки и элементы дизайна. Веб-сайты Bosch могут также содержать названия других продуктов, услуг и/или компаний, которые могут являться товарными знаками соответствующих владельцев.

Гарантия

Эта информация предоставляется ООО «Роберт Бош» «КАК ЕСТЬ» и без каких-либо явных или подразумеваемых гарантий, включая (но не ограничиваясь) любые подразумеваемые гарантии товарного состояния, пригодности для какой-либо конкретной цели или ненарушения прав. Хотя предоставленная информация считается точной, она может содержать ошибки или неточности. ООО «Роберт Бош» не несет ответственности за любые убытки любого рода, возникающие в результате использования данного веб-сайта, включая, помимо прочего, прямые, косвенные, случайные, штрафные и косвенные убытки.

Примечание о лицензии

Интеллектуальная собственность, содержащаяся на веб-сайте Bosch, например. патенты, товарные знаки и авторские права защищены законом. Этот веб-сайт не предоставляет лицензию на использование интеллектуальной собственности Robert Bosch LLC или третьих лиц.

Политика конфиденциальности

ООО «Роберт Бош» благодарит вас за посещение этого веб-сайта и за проявленный интерес к нашей продукции. Все личные данные, введенные на веб-сайте Bosch, будут храниться, обрабатываться и, при необходимости, передаваться компаниям группы Bosch исключительно с целью оказания вам персональной услуги, отправки вам информации о продукте или предоставления вам предложений по обслуживанию. .ООО «Роберт Бош» гарантирует, что ваши данные будут обрабатываться конфиденциально и храниться в соответствии с федеральным законодательством США и законодательством штата Мичиган.

Bosch оставляет за собой право по своему усмотрению изменять эту политику и уведомит пользователей о любых таких изменениях, опубликовав такие изменения на сайте. Ваше дальнейшее использование сайта после публикации любой измененной политики будет означать ваше согласие с любыми такими изменениями. Bosch может изменять, приостанавливать, прекращать или ограничивать использование любой части сайта, включая доступ к любой части контента, в любое время без предварительного уведомления или ответственности.

Субтитры

SDH и скрытые титры: в чем разница?

24 августа 2021 г. АВТОР: ЭЛИЗА ЛЬЮИС
Обновлено: 26 января 2022 г.

Изучите основы скрытых субтитров!

«Помидор, томахто». Это то, что люди могут подумать, увидев слова «субтитры» и «заголовки», но на самом деле разница между и . Прежде чем полностью понять разницу между субтитрами для глухих и слабослышащих (SDH Subtitles) и закрытыми субтитрами, полезно сначала понять разницу между субтитрами и субтитрами.

 

Субтитры и скрытые титры
Чем они похожи?

И субтитры, и скрытые титры синхронизируются с мультимедиа, поэтому текст можно просматривать одновременно с произнесением слов. Как правило, как скрытые титры, так и субтитры могут быть включены или выключены пользователем.

Чем они отличаются?

Субтитры предназначены для слушателей, не понимающих языка. По этой причине субтитры показывают только разговорный контент, но не звуковые эффекты или другие аудиоэлементы.Обычно они используются для обозначения переводов, например, субтитров к иностранному фильму.

Скрытые титры, с другой стороны, предназначены для глухих и слабослышащих зрителей. Они передают всю звуковую информацию, включая звуковые эффекты, идентификаторы динамиков и неречевые элементы. Скрытые титры пишутся на исходном языке видео. Они возникли в 1970-х годах и требуются по закону для большинства видеопрограмм в Соединенных Штатах.

Что такое субтитры для глухих и слабослышащих?

Итак, теперь, когда вы знаете сходства и различия между субтитрами и субтитрами, давайте добавим еще один.

Субтитры для глухих и слабослышащих (SDH) — это субтитры, которые объединяют информацию как титров, так и субтитров. Они могут быть на исходном языке видео, поскольку они включают в себя важные недиалоговые звуки, такие как звуковые эффекты и идентификацию говорящего. В то время как обычные субтитры предполагают, что зритель может слышать звук, но не знает разговорного языка, SDH предполагает, что зритель не может слышать звук (как в случае с субтитрами). В этом случае субтитры для глухих и слабослышащих предназначены для имитации скрытых титров на носителях, которые не поддерживают скрытые титры, таких как цифровые соединения, такие как HDMI.Субтитры SDH также могут быть переведены на иностранные языки, чтобы сделать контент доступным для глухих и слабослышащих людей, понимающих другие языки.

Разница между субтитрами SDH и закрытыми подписками

Сделайте доступ к вашему видеоконтенту, доступным для поиска и SEO-дружелюбный глухие и слабослышащие отличаются от скрытых субтитров по ряду параметров.Первое отличие во внешнем виде. Скрытые титры обычно отображаются белым текстом на черной полосе, тогда как субтитры SDH обычно отображаются тем же пропорциональным шрифтом, что и переведенные субтитры. Однако все чаще и субтитры, и скрытые титры имеют параметры пользовательского управления, которые позволяют зрителю изменять цвет, шрифт и размер текста.

Как правильно выбрать поставщика скрытых субтитров

В этом техническом документе вы найдете ответы на 10 важных вопросов, которые помогут вам сравнить варианты и найти подходящее решение для обеспечения доступности видео.

Доступ к Белой книге

Размещение

Субтитры для глухих и слабослышащих и субтитры также различаются по расположению. Скрытые титры обычно можно выровнять по разным частям экрана, что полезно для идентификации говорящего, дублирования разговора и предотвращения помех важной деятельности на экране. Текст субтитров SDH обычно располагается по центру и фиксируется в нижней трети экрана.

Кодировка

Самая большая разница между субтитрами для глухих и слабослышащих и субтитрами заключается в том, что они кодируются по-разному.В то время как скрытые субтитры кодируются как поток команд, управляющих кодов и текста, субтитры часто кодируются как растровые изображения — набор крошечных точек или пикселей.

Разница между субтитрами SDH и субтитрами стала особенно очевидной при переходе от аналоговых телевизоров к носителям высокой четкости. Blu-ray, как и другие носители HD-дисков, не поддерживают скрытые субтитры, но будут поддерживать субтитры SDH.

Таким образом, хотя переход от аналогового к цифровому телевидению дал нам кристально чистое изображение и непрерывный звук, он также привел к серьезным трудностям для скрытых субтитров (CC).

Включить CC на аналоговом телевизоре было просто — телевизор сделал все декодирование CC. С введением цифровых услуг HDTV (кабельное, спутниковое и т. д.) ответственность за декодирование CC была возложена на телевизионные приставки. Чтобы сделать ситуацию еще более запутанной, все эти приставки имеют разные способы включения CC. Несмотря на то, что все телевизионные приставки должны поддерживать CC, реализация может значительно различаться между продуктами, вызывая большую путаницу.

Субтитры для глухих и слабослышащих обеспечивают доступность дисков HD.Точно так же, как субтитры полезны для людей, которые не являются глухими или слабослышащими, субтитры SDH делают контент более доступным для широкого круга людей за счет:

  • улучшения понимания для говорящих на английском языке
  • помощи зрителям с дефицитом внимания или когнитивными отклонениями фокус на видео
  • Помощь зрителям в понимании людей с сильным акцентом или дефектами речи
  • Улучшение качества просмотра в условиях, чувствительных к звуку

Однако следует отметить, что субтитры для глухих и слабослышащих не удовлетворяют Требования FCC к скрытым субтитрам транслируемого видео.По этой причине, в дополнение к постоянно меняющейся технологии, кажется разумным полагать, что субтитры SDH могут устаревать в не столь отдаленном будущем.

Посмотрите наш веб-семинар по субтитрам с веб-семинаром 3Play Media, чтобы получить полное представление о субтитрах 101:


 

Хотите узнать больше? Смотрите наш вебинар:

 

Первоначально этот пост был опубликован Лили Бонд 21 мая 2014 г. под названием «Чем субтитры для глухих и слабослышащих (SDH) отличаются от скрытых титров» и с тех пор был обновлен для обеспечения точности, ясности и свежести.

Кодирование качественных данных: как кодировать качественные исследования (2021)

Автор Алена Меделян, кандидат наук – обработка естественного языка и машинное обучение

Сколько часов вы провели, сидя перед электронными таблицами Excel, пытаясь извлечь новые идеи из отзывов клиентов?

Вы знаете, что, задавая открытые вопросы, вы получаете более полезную информацию, чем запрашивая у клиентов просто числовой показатель Net Promoter Score (NPS).Но когда вы задаете открытые вопросы с произвольным текстом, вы получаете сотни (или даже тысячи) ответов с произвольным текстом.

Как превратить весь этот текст в измеримую и применимую информацию о потребностях и ожиданиях ваших клиентов? Путем кодирования качественных данных.

Продолжайте читать, чтобы узнать:

  • Что означает кодирование качественных данных (и почему это важно)
  • Различные методы кодирования качественных данных
  • Как вручную кодировать качественные данные, чтобы найти важные темы в ваших данных

Что такое кодирование в качественном исследовании?

Кодирование — это процесс маркировки и организации качественных данных для определения различных тем и взаимосвязей между ними.

При кодировании отзывов клиентов вы назначаете метки словам или фразам, которые представляют важные (и повторяющиеся) темы в каждом ответе. Эти метки могут быть словами, фразами или числами; мы рекомендуем использовать слова или короткие фразы, так как их легче запомнить, просмотреть и упорядочить.

Кодирование качественного исследования для поиска общих тем и концепций является частью тематического анализа. Тематический анализ извлекает темы из текста путем анализа структуры слов и предложений.

Что такое качественный анализ данных?

Анализ качественных данных — это процесс изучения и интерпретации качественных данных для понимания того, что они собой представляют.

Качественные данные определяются как любые нечисловые и неструктурированные данные; при рассмотрении отзывов клиентов качественные данные обычно относятся к любым дословным или текстовым отзывам, таким как обзоры, открытые ответы в опросах, жалобы, сообщения в чатах, интервью с клиентами, заметки о случаях или сообщения в социальных сетях

.

Например, показатель NPS может быть строго количественным, но когда вы спрашиваете клиентов, почему они дали вам оценку, вам потребуются качественные методы анализа данных, чтобы понять комментарии, которые клиенты оставляют наряду с числовыми ответами.

Типы качественного анализа данных

  1. Контент-анализ: относится к категоризации, маркировке и тематическому анализу качественных данных. Это может включать объединение результатов анализа с поведенческими данными для более глубокого понимания.
  2. Нарративный анализ: некоторые качественные данные, такие как интервью или полевые заметки, могут содержать историю. Например, процесс выбора товара, его использования, оценки его качества и принятия решения покупать или не покупать этот товар в следующий раз.Нарративный анализ помогает понять основные события и их влияние на общий результат.
  3. Анализ дискурса: это относится к анализу того, что люди говорят в социальном и культурном контексте. Это особенно полезно, когда вы сосредоточены на создании или укреплении бренда.
  4. Анализ структуры: при выполнении качественного анализа данных полезно иметь структуру. Примером такой структуры является кодовая рамка (иерархический набор тем, используемых при кодировании качественных данных).
  5. Обоснованная теория: этот метод анализа начинается с формулирования теории для одного случая данных. Следовательно, теория «основана» на реальных данных. Затем можно изучить дополнительные случаи, чтобы увидеть, являются ли они релевантными и могут ли они дополнить исходную теорию.
Программное обеспечение для автоматического кодирования

Достижения в области обработки естественного языка и машинного обучения позволили автоматизировать анализ качественных данных, в частности анализ содержания и структуры 

Несмотря на то, что ручной анализ с участием человека по-прежнему популярен из-за его предполагаемой высокой точности, автоматизация анализа быстро становится предпочтительным выбором.В отличие от ручного анализа, который склонен к предвзятости и не масштабируется до объема качественных данных, которые генерируются сегодня, автоматический анализ не только более последователен и, следовательно, может быть более точным, но также может сэкономить массу времени и, следовательно, Деньги.

Наиболее часто используемым программным обеспечением для автоматизированного кодирования качественных данных является программное обеспечение для анализа текста, такое как Thematic.


Пример программного обеспечения для качественного кодирования: Thematic классифицирует качественные данные по темам

Почему важно кодировать качественные данные?

Кодирование качественных данных облегчает интерпретацию отзывов клиентов.Назначение кодов словам и фразам в каждом ответе помогает понять, о чем идет речь, что, в свою очередь, помогает лучше анализировать и обобщать результаты всего опроса.

Исследователи используют кодирование и другие процессы качественного анализа данных, чтобы помочь им принимать решения на основе данных на основе отзывов клиентов. Когда вы используете кодирование для анализа отзывов клиентов, вы можете количественно определить общие темы на языке клиентов. Это упрощает точную интерпретацию и анализ удовлетворенности клиентов.

Автоматическое и ручное кодирование качественных данных

Методы кодирования качественных данных делятся на две категории: автоматическое кодирование и ручное кодирование.

Вы можете автоматизировать кодирование качественных данных с помощью программного обеспечения для тематического анализа. Программное обеспечение для тематического анализа и качественного анализа данных использует машинное обучение, искусственный интеллект (ИИ) и обработку естественного языка (NLP) для кодирования качественных данных и разбивки текста на темы.

Программное обеспечение для тематического анализа является автономным, что означает…

  • Вам не нужно заранее настраивать темы или категории.
  • Алгоритм не нужно обучать — он учится сам.
  • Вы можете легко фиксировать «неизвестные неизвестные», чтобы определить темы, которые вы, возможно, не заметили самостоятельно.

…все это сэкономит вам время (и массу ненужной головной боли) при анализе отзывов клиентов.

Предприятия также видят преимущества использования программного обеспечения для тематического анализа, которое может действовать как единый источник данных, помогая разбивать хранилища данных и объединяя данные в организации.Теперь это называется Unified Data Analytics.

Что такое тематическое кодирование?

Тематическое кодирование, также называемое тематическим анализом, представляет собой тип качественного анализа данных, который находит темы в тексте путем анализа значения слов и структуры предложений.

Когда вы используете тематическое кодирование, например, для анализа отзывов клиентов, вы можете узнать, какие темы чаще всего встречаются в отзывах. Это поможет вам точно и действенно понять, что влияет на удовлетворенность клиентов.

Чтобы узнать больше о том, как программное обеспечение для тематического анализа помогает автоматизировать процесс кодирования данных, ознакомьтесь с этой статьей.

Как вручную кодировать качественные данные

В оставшейся части этого поста мы сосредоточимся на ручном кодировании. У разных исследователей разные процессы, но ручное кодирование обычно выглядит примерно так:

  1. Выберите, будете ли вы использовать дедуктивное или индуктивное кодирование.
  2. Прочитайте свои данные, чтобы понять, как они выглядят.Назначьте свой первый набор кодов.
  3. Построчно просматривайте свои данные, чтобы кодировать как можно больше. На этом этапе ваши коды должны стать более подробными.
  4. Классифицируйте свои коды и выясните, как они вписываются в вашу систему кодирования.
  5. Определите, какие темы всплывают чаще всего, и действуйте в соответствии с ними.

Давайте разберем это немного дальше…

Дедуктивное кодирование по сравнению с индуктивным кодированием

Прежде чем приступить к качественному кодированию данных, вам нужно решить, какие коды вы будете использовать.

Что такое дедуктивное кодирование?

Дедуктивное кодирование означает, что вы начинаете с предопределенного набора кодов, а затем присваиваете эти коды новым качественным данным. Эти коды могут быть взяты из предыдущих исследований или вы уже знаете, какие темы вам интересны для анализа. Дедуктивное кодирование также называют кодированием, управляемым понятиями.

Допустим, вы проводите опрос об опыте работы с клиентами. Вы хотите понять проблемы, возникающие из-за длительного ожидания вызова, поэтому вы решили сделать «время ожидания» одним из своих кодов, прежде чем начать просматривать данные.

Дедуктивный подход может сэкономить время и помочь гарантировать, что интересующие вас области будут закодированы. Но вы также должны быть осторожны с предвзятостью; когда вы начинаете с предопределенных кодов, у вас есть предубеждение относительно того, какими будут ответы. Убедитесь, что вы не упустите другие важные темы, слишком сосредоточившись на доказательстве собственной гипотезы.

Что такое индуктивное кодирование?

Индуктивное кодирование , также называемое открытым кодированием, начинается с нуля и создает коды на основе самих качественных данных.У вас нет установленной кодовой книги; все коды возникают непосредственно из ответов на опрос.

Вот как работает индуктивное кодирование:

  1. Разбейте набор качественных данных на более мелкие выборки.
  2. Прочитать выборку данных.
  3. Создайте коды, которые будут охватывать образец.
  4. Перечитайте образец и примените коды.
  5. Прочитайте новую выборку данных, применив коды, созданные для первой выборки.
  6. Обратите внимание, где коды не совпадают или где вам нужны дополнительные коды.
  7. Создайте новые коды на основе второго примера.
  8. Вернитесь назад и снова перекодируйте все ответы.
  9. Повторяйте с шага 5, пока не закодируете все свои данные.

Если вы добавите новый код, разделите существующий код на два или измените описание кода, обязательно проверьте, как это изменение повлияет на кодирование всех ответов. В противном случае одни и те же ответы на разных этапах опроса могут получить разные коды.

Звучит много работы, верно? Индуктивное кодирование — это итеративный процесс, что означает, что он занимает больше времени и является более тщательным, чем дедуктивное кодирование.Но это также дает вам более полный и беспристрастный взгляд на темы ваших данных.

Классифицируйте свои коды с помощью рамок кодирования

После того, как вы создадите свои коды, вам нужно поместить их в рамку кодирования. Фрейм кодирования представляет собой организационную структуру тем вашего исследования. Существует два типа фреймов кодирования: плоские и иерархические.

Плоская кодировочная рамка

Фрейм плоского кодирования присваивает одинаковый уровень специфичности и важности каждому коду.Хотя это может показаться более простым и быстрым методом ручного кодирования, может быть сложно организовать и ориентироваться в темах и концепциях, поскольку вы создаете все больше и больше кодов. Это также затрудняет определение наиболее важных тем, что может замедлить принятие решений.

Фрейм иерархического кодирования

Иерархические фреймы помогают организовать коды в зависимости от того, как они соотносятся друг с другом. Например, вы можете организовать коды на основе чувств ваших клиентов по определенной теме:

. Пример кадра иерархического кодирования

В этом примере:

  1. Код верхнего уровня описывает тему (обслуживание клиентов)
  2. Код среднего уровня указывает, является ли настроение положительным или отрицательным
  3. Третий уровень описывает атрибут или конкретную тему, связанную с темой

большую рамку кода и позволяет организовывать коды на основе организационной структуры.Это также позволяет использовать различные уровни детализации вашего кода.

Независимо от того, являются ли ваши кодовые фреймы иерархическими или плоскими, ваши кодовые фреймы должны быть гибкими. Ручной анализ данных опроса требует много времени и усилий; убедитесь, что вы можете использовать свои результаты в различных контекстах.

Например, если в вашем опросе клиентов спрашивают об обслуживании клиентов, вы можете использовать только коды, которые фиксируют ответы об обслуживании клиентов. Затем вы понимаете, что в одних и тех же ответах на опросы содержится много комментариев о продуктах вашей компании.Чтобы узнать больше о том, что люди говорят о ваших продуктах, вам, возможно, придется кодировать все ответы с нуля! Гибкая структура кодирования охватывает различные темы и идеи, что позволяет повторно использовать результаты позже.

Советы по кодированию качественных данных

Теперь, когда вы знаете основы кодирования качественных данных, вот несколько советов, как максимально эффективно использовать качественные исследования.

Используйте книгу кодов, чтобы отслеживать свои коды 

По мере того, как вы кодируете все больше и больше данных, вам может быть трудно запомнить все ваши коды навскидку.Отслеживание ваших кодов в кодовой книге помогает вам быть организованным на протяжении всего процесса анализа данных. Ваша кодовая книга может быть такой же простой, как электронная таблица Excel или документ текстового процессора. По мере кодирования новых данных добавляйте новые коды в книгу кодов и реорганизовывайте категории и темы по мере необходимости.

Обязательно отследить:

  • Этикетка, используемая для каждого кода
  • Описание концепции или темы, к которой относится код
  • Кто изначально закодировал
  • Дата первоначального кодирования или обновления
  • Любые примечания о том, как код соотносится с другими кодами в вашем анализе

Как создавать высококачественные коды — 4 совета

1.Охватите как можно больше ответов на опрос.

Код должен быть достаточно общим, чтобы его можно было применить к нескольким комментариям, но достаточно конкретным, чтобы его можно было использовать при анализе. Например, «Продукт» — это широкий код, который будет охватывать множество ответов, но он также довольно расплывчатый. Что насчет продукта? С другой стороны, «Продукт перестает работать после использования в течение 3 часов» очень специфичен и, вероятно, не применим ко многим ответам. «Низкое качество продукта» или «короткий срок службы продукта» могут быть золотой серединой.

2. Избегайте общих черт.

Наличие одинаковых кодов допустимо, если они служат разным целям. «Обслуживание клиентов» и «Продукт» достаточно отличаются друг от друга, в то время как «Обслуживание клиентов» и «Поддержка клиентов» могут иметь небольшие различия, но, скорее всего, их следует объединить в один код.

3. Фиксируйте позитив и негатив.

Попробуйте создать коды, которые контрастируют друг с другом, чтобы отдельно отслеживать как положительные, так и отрицательные элементы темы.Например, «Полезные функции продукта» и «Ненужные функции продукта» — это два разных кода для охвата двух разных тем.

4. Сократить данные — до точки.

Давайте рассмотрим две крайности: кодов столько, сколько ответов, или каждый код применяется к каждому отдельному ответу. В обоих случаях заниматься кодированием бессмысленно; вы не узнаете ничего нового о ваших данных или ваших клиентах. Чтобы сделать ваш анализ максимально полезным, постарайтесь найти баланс между слишком большим и слишком малым количеством кодов.

Групповые ответы на основе тем, а не формулировок

Не забудьте сгруппировать ответы с одинаковыми темами под одним и тем же кодом, даже если они не используют одинаковые точные формулировки. Например, такой код, как «чистота», может охватывать ответы, включающие такие слова и фразы, как:

.
  • Чистый
  • Приборка
  • Грязный
  • Дасти
  • Выглядело как свалка
  • Можно есть с пола

Наличие всего нескольких кодов и иерархическое построение упрощает группировку разных слов и фраз под одним кодом.Если у вас слишком много кодов, особенно в плоском кадре, ваши результаты могут стать неоднозначными, а темы могут перекрываться. Ручное кодирование также требует, чтобы кодировщик помнил или мог найти все соответствующие коды; чем больше у вас кодов, тем сложнее найти нужные, независимо от того, насколько организована ваша кодовая книга.

Сделать точность приоритетом

Кодирование качественных данных вручную означает, что когнитивные предубеждения кодировщика могут влиять на процесс кодирования. Для каждого исследования убедитесь, что у вас есть рекомендации по кодированию и обучение, чтобы кодирование было надежным, последовательным и точным.

Одной вещью, на которую следует обратить внимание, является дрейф определений, который происходит, когда данные в начале набора данных кодируются иначе, чем материал, закодированный позже. Проверяйте дрейф определений во всем наборе данных и делайте заметки с описаниями того, как коды различаются в результатах.

Если в одной команде работает несколько программистов, пусть они проверяют кодирование друг друга, чтобы устранить когнитивные искажения.

Заключение: 6 основных выводов для кодирования качественных данных

Вот 6 заключительных выводов о ручном кодировании качественных данных:

  1. Кодирование — это процесс маркировки и организации качественных данных для определения тем.После того, как вы закодируете свои качественные данные, вы можете анализировать их точно так же, как числовые данные.
  2. Индуктивное кодирование (без предопределенного кодового кадра) сложнее, но менее подвержено систематической ошибке, чем дедуктивное кодирование.
  3. Фреймы кода
  4. могут быть плоскими (более простыми и быстрыми в использовании) или иерархическими (более мощными и организованными).
  5. Ваши кодовые фреймы должны быть достаточно гибкими, чтобы вы могли максимально использовать свои результаты и использовать их в различных контекстах.
  6. При создании кодов убедитесь, что они охватывают несколько ответов, противопоставляют друг другу и соблюдают баланс между слишком большим и слишком маленьким количеством информации.
  7. Непротиворечивое кодирование = точность. Установите процедуры и рекомендации по кодированию и следите за дрейфом определений в качественном анализе данных.

Более подробная информация в нашем загружаемом руководстве

Если вы дочитали до этого момента, вас, вероятно, заинтересует наше бесплатное руководство: Рекомендации по анализу открытых вопросов.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.