מצגות לפרקים ראשון ושני

Download Report

Transcript מצגות לפרקים ראשון ושני

‫ייצוג מידע במחשב‬
‫מצגת ‪2‬‬
‫ייצוג ועיבוד מידע בינארי‬
‫פרקים ‪2-3‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪1‬‬
‫סוגי מידע שמעבדים ביישומי מחשב‬
‫• יישומים מטפלים במידע מגוון‬
‫–‬
‫–‬
‫–‬
‫–‬
‫–‬
‫יישומים לעיבוד נתונים מספריים (עיבוד ציונים של‬
‫תלמידי בית ספר‬
‫חישובים ועיבוד נוסחאות בפיסיקה וכדומה)‬
‫מעבדי תמלילים המטפלים בטקסטים‬
‫משחקים הכוללים הצגת אנימציות וקול‬
‫שידורי רדיו באינטרנט המשמיעים מוזיקה ועוד‪.‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪2‬‬
‫ייצוג מידע במחשב הוא בשיטה‬
‫הבינארית‬
‫• מחשב עובד בשיטה הבינארית‪ :‬שני סימנים בלבד‬
‫של ‪ 0‬ו‪1 -‬‬
‫– הסיבה שימוש ברכיבים ספרתיים שנמצאים בשני‬
‫מצבים ‪ 0‬ו‪1-‬‬
‫• בעיה‪ :‬איך מייצגים את סוגי המידע השונים‬
‫בשיטה הבינארית?‬
‫– המרת מידע מעולם הבעיה לייצוג בינארי‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪3‬‬
‫ייצוג מידע במחשב הוא בשיטה‬
‫הבינארית‬
‫עקרונות לייצוג מתאים‪:‬‬
‫• שימור המידע כך ששני הייצוגים יתארו את אותו המידע‬
‫ קיימת התאמה חד‪-‬חד ערכית בין הייצוגים השונים‪.‬‬‫– המרה משמרת מידע‪ :‬אורך של מקל הוא ‪ 1.25‬מטר או ‪125‬‬
‫ס"מ‬
‫– המרה שאינה משמרת מידע‪ :‬ציון של תלמיד המוצג כמספר בין‬
‫‪ 40‬ל‪ 100 -‬וייצוג ציון באמצעות מילים (למשל טוב מאוד)‪.‬‬
‫• כל הציונים בין ‪ 85‬ל‪ 95 -‬מומרים לציון מילולי "טוב מאוד"‪ ,‬אבל המרה‬
‫הפוכה לא אפשרית‪ .‬כלומר אם ציון של תלמיד הוא "טוב מאוד"‪ ,‬לא‬
‫ניתן לדעת אם הציון המספרי הוא ‪ 89‬או ‪.91‬‬
‫• אם המרה אינה משמרת מידע האם איבוד חלק מהמידע‬
‫מפריע לביצוע המשימה?‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪4‬‬
‫ייצוג מידע במחשב הוא בשיטה‬
‫הבינארית‬
‫• סוגי מידע שמומר לשיטה בינארית‪:‬‬
‫–‬
‫–‬
‫–‬
‫–‬
‫מספרים (שלמים‪ ,‬ממשיים‪ ,‬שלמים וחיוביים)‬
‫תווים וטקסט‬
‫תמונות‬
‫קול‬
‫• כללי המרה מייצוג לייצוג‪:‬‬
‫– שימוש בנוסחאות לייצוג מספרים בשיטה הבינארית‬
‫– שימוש בטבלאות לייצוג תווים וטקסט‬
‫– דגימות‪ :‬לייצוג תמונות וקול‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪5‬‬
‫ייצוג מספרים‬
‫• שימוש בכלל המרה המתבסס על ייצוג מספר בשיטת‬
‫הספירה המיקומית‪:‬‬
‫– בסיס ספירה ‪b‬‬
‫– שימוש ב‪ b -‬סימנים המייצגים ספרות‪:‬‬
‫‪b – 1 , .... 2, 1 ,0‬‬
‫– ערך כל ספרה נקבע על‪-‬פי מיקומה במספר‪.‬‬
‫– מספר שלם בן ‪ n‬ספרות‬
‫‪X = an-1bn-1 an-2bn-2….. a2b2 a1b1 a0b0‬‬
‫מיקום ערך של הספרות במספר ‪582710‬‬
‫מיקום ספרה במספר‬
‫‪0‬‬
‫‪1‬‬
‫‪2‬‬
‫‪3‬‬
‫ערך המיקום‬
‫‪100‬‬
‫‪101‬‬
‫‪102‬‬
‫‪103‬‬
‫ספרות המספר‬
‫‪7‬‬
‫‪2‬‬
‫‪8‬‬
‫‪5‬‬
‫‪ LSB‬ספרה הכי פחות משמעותית‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪ MSB‬ספרה הכי‬
‫משמעותית‬
‫‪6‬‬
‫ייצוג מספרים‪ -‬שיטות ספירה‬
‫• שיטות ספירה‪:‬‬
‫– השיטה העשרונית‪:‬‬
‫• בסיס הספירה ‪b= 10‬‬
‫• הספרות‪0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 :‬‬
‫– השיטה בינארית‬
‫• בסיס הספירה ‪b=2‬‬
‫• הספרות ‪0,1‬‬
‫ערך המיקום ‪25 24 23 22 21 20‬‬
‫ספרות המספר ‪1 0 0 1 0 1‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪1001012‬‬
‫‪7‬‬
‫ייצוג מספרים‪ -‬שיטות ספירה‬
‫• שיטות ספירה‪:‬‬
‫– השיטה ההקסדצימאלית‪:‬‬
‫• בסיס הספירה ‪b= 16‬‬
‫• הספרות‪0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F :‬‬
‫ערך המיקום‬
‫ספרות המספר‬
‫‪163 162 161 160‬‬
‫‪F 6 9 A‬‬
‫– השיטה האוקטלית‬
‫• בסיס הספירה הוא ‪b= 8‬‬
‫• הספרות‪0,1,2,3,4,5,6,7 :‬‬
‫ערך המיקום‬
‫ספרות המספר‬
‫‪83 8 2 81 80‬‬
‫‪3 6 2 4‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪8‬‬
‫ייצוג מספרים‪ -‬שיטות ספירה‬
‫• מספרים לא שלמים ‪ :‬שימוש בנקודה העשרונית‬
‫• מספרים לא חיוביים –מספרים עם סימן '‪'-‬‬
‫‪Kb = (an-1an-2  a2a1a0  a-1 a-2  a-m)b‬‬
‫‪=  an-1  bn-1 + an-2  b n-2 +  + a2  b 2 + a1  b1 +‬‬
‫‪a0  b 0  + a-1 b -1 + a-2 b-2 + … + a-m b -m‬‬
‫הסכם‪ :‬מספרים בשיטה העשרונית לא צריך לרשום בסיס‪ ,‬בכל‬
‫מקרה אחר נרשום בסיס ליד המספר‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪9‬‬
‫בסיס ‪2‬‬
‫בסיס ‪16‬‬
‫בסיס ‪10‬‬
‫בסיס ‪8‬‬
‫‪0000‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0001‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0010‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪0011‬‬
‫‪3‬‬
‫‪3‬‬
‫‪3‬‬
‫‪0100‬‬
‫‪4‬‬
‫‪4‬‬
‫‪4‬‬
‫‪0101‬‬
‫‪5‬‬
‫‪5‬‬
‫‪5‬‬
‫‪0110‬‬
‫‪6‬‬
‫‪6‬‬
‫‪6‬‬
‫‪0111‬‬
‫‪7‬‬
‫‪7‬‬
‫‪7‬‬
‫‪1000‬‬
‫‪8‬‬
‫‪8‬‬
‫‪10‬‬
‫‪1001‬‬
‫‪9‬‬
‫‪9‬‬
‫‪11‬‬
‫‪1010‬‬
‫‪A‬‬
‫‪10‬‬
‫‪12‬‬
‫‪1011‬‬
‫‪B‬‬
‫‪11‬‬
‫‪13‬‬
‫‪1100‬‬
‫‪C‬‬
‫‪12‬‬
‫‪14‬‬
‫‪1101‬‬
‫‪D‬‬
‫‪13‬‬
‫‪15‬‬
‫‪1110‬‬
‫‪E‬‬
‫‪14‬‬
‫‪16‬‬
‫‪1111‬‬
‫‪F‬‬
‫‪15‬‬
‫‪17‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪10‬‬
‫המרה מבסיס לבסיס‬
‫• בסיס ‪" 10‬נקודת הייחוס" שלנו אותו אנו מבינים‪,‬‬
‫מידע מעולם בעיה מיוצג בשיטה זו‪.‬‬
‫– לכן נרצה להמיר מספרים בשיטות ספירה אחרות‬
‫לבסיס ‪10‬‬
‫המרה מבסיס ‪ 2‬ל‪ 16 -‬ו‪ 8 -‬מאפשר ייצוג מידע נוח יותר‬
‫• המרות מעניינות‪:‬‬
‫– מבסיס כלשהו לבסיס ‪ 10‬ולהיפך‬
‫– מבסיס ‪ 2‬ל‪ 8 ,16 -‬או להיפך‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪11‬‬
‫המרה לבסיס ‪10‬‬
‫• כדי להמיר מספר שלם ‪ K‬משיטת ייצוג בבסיס ‪b‬לשיטה‬
‫העשרונית נרשום את המספר כסכום חזקות ונחשב את‬
‫הסכום‪ ,‬בצורה הבאה‪:‬‬
‫‪K10 = an-1bn-1 + an-2bn-2 +  + ai bi +  +‬‬
‫‪a1b1 + a0b0‬‬
‫= ‪110012 = 124+ 123 + 022 + 021 + 120‬‬
‫‪16 + 8 + 0+ 0+1 = 2510‬‬
‫= ‪1A70516 = 1164+ A163 + 7162 + 0161 + 5160‬‬
‫‪65536 + 40960 + 1792+ 0+5 = 10823910‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪12‬‬
‫המרה לבסיס ‪– 10‬שיטה פרקטית‬
‫• שימוש בערך המיקום‬
‫‪5‬‬
‫‪4‬‬
‫‪3‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0‬‬
‫מיקום הספרה‬
‫‪25 =32 24 =16 23 =8 22 =4 21 = 2 20 = 1‬‬
‫ערך המיקום‬
‫‪1‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0‬‬
‫ספרות המספר ‪1 100101 2‬‬
‫‪32+4+1 = 37‬‬
‫המספר העשרוני‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪13‬‬
‫המרה מבסיס ‪ 10‬לבסיס אחר‬
‫‪ .1‬שיטה ראשונה‪ :‬בשיטה זו תהליך ההמרה מתחיל במציאת‬
‫הספרה המשמעותית ביותר במספר‪:‬‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫‪ .1‬השם ב‪ M -‬את הערך ‪0‬‬
‫‪ .2‬כל עוד המספר ‪ N‬גדול מ‪ 0 -‬בצע את הפעולות הבאות‪:‬‬
‫‪ .2.1‬מצא את ערך המיקום הגבוה של ‪ 2‬שעדיין קטן‬
‫או שווה ל‪N -‬‬
‫הוסף את ערך המיקום למספר ‪M‬‬
‫‪.2.2‬‬
‫‪ .2.3‬הפחת מ‪ N -‬את ערך המיקום שמצאת‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪14‬‬
‫הפעולות להמרה של המספר ‪ 82‬למספר בייצוג בינארי‪.‬‬
‫א‪ .‬החזקה הגבוהה ביותר של ‪ 2‬שעדיין קטנה מ‪ 82 -‬היא‪ 26 :‬והיא קובעת‬
‫את ערך המיקום של הספרה המשמעותית ביותר במספר שהוא‪:‬‬
‫‪26 = 10000002‬‬
‫• נחסיר את ערך המיקום שמצאנו מהמספר = ‪6– 82 18‬‬
‫ב‪ .‬נחזור על הפעולה הקודמת ונחפש את החזקה הגבוהה של ‪ 2‬שעדיין קטנה‬
‫מ‪ ,18 -‬מעריך חזקה זו הוא ‪ 4‬וערך המיקום של ספרה זו הוא ‪: 24‬‬
‫‪24 = 100002‬‬
‫• כעת הערך שנותר להציג הוא ‪.2 = 16 – 18‬‬
‫ג‪ .‬החזקה הגבוהה של ‪ 2‬שעדיין קטנה מ‪ ,2 -‬מעריך חזקה זו הוא ‪ 1‬וערך‬
‫המיקום של הספרה ‪:‬‬
‫‪21 = 102‬‬
‫• הערך שנותר להציג הוא ‪ 0 = 2 – 2‬ולכן תהליך החישוב הסתיים‪.‬‬
‫ד‪ .‬לסיום‪ ,‬נסכם את כל ערכי המיקום שקבלנו‪:‬‬
‫‪82= 1000000 + 10000 + 10 = 10100102‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪15‬‬
‫המרה מבסיס ‪ 10‬לבסיס אחר‬
‫•‬
‫שיטה שנייה‪ :‬תהליך איטראטיבי בו מחלקים את המספר העשרוני ב‪,2 -‬‬
‫כשבכל שלב אנו רושמים את השארית כספרה במספר הבינארי המבוקש (החל‬
‫מהספרה הפחות משמעותית) ואילו המנה המתקבלת היא הבסיס לחלוקה‬
‫החוזרת‪ .‬התהליך מסתיים כאשר המנה היא ‪.0‬‬
‫)‪82:2 = 41(0‬‬
‫‪a0 = 0‬‬
‫)‪41:2 = 20(1‬‬
‫‪a1 = 1‬‬
‫)‪20:2 = 10(0‬‬
‫‪a2 = 0‬‬
‫)‪10:2 = 5(0‬‬
‫‪a3 = 0‬‬
‫)‪5:2 = 2(0‬‬
‫‪a4 = 1‬‬
‫)‪2:2 = 2(0‬‬
‫‪a5 = 0‬‬
‫)‪1:2 = 0(1‬‬
‫‪a6 = 1‬‬
‫• המספר הבינארי שהתקבל הוא‪.10100102 :‬‬
‫שתי השיטות טובות להמרה לכל בסיס לא רק לבסיס ‪2‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪16‬‬
‫המרה בין בסיסים שהם בחזקות של ‪2‬‬
‫• כל ספרה הקסדצימאלית‬
‫מומרת ל‪ 4 -‬ספרות‬
‫בינאריות‬
‫‪A3B16 = 1010001110112‬‬
‫• כל ספרה אוקטלית‬
‫מומרת ל‪ 3 -‬ספרות‬
‫בינאריות‬
‫‪20378 = 0100000111112‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫בסיס ‪2‬‬
‫בסיס ‪16‬‬
‫בסיס ‪10‬‬
‫בסיס ‪8‬‬
‫‪0000‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0001‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0010‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪0011‬‬
‫‪3‬‬
‫‪3‬‬
‫‪3‬‬
‫‪0100‬‬
‫‪4‬‬
‫‪4‬‬
‫‪4‬‬
‫‪0101‬‬
‫‪5‬‬
‫‪5‬‬
‫‪5‬‬
‫‪0110‬‬
‫‪6‬‬
‫‪6‬‬
‫‪6‬‬
‫‪0111‬‬
‫‪7‬‬
‫‪7‬‬
‫‪7‬‬
‫‪1000‬‬
‫‪8‬‬
‫‪8‬‬
‫‪10‬‬
‫‪1001‬‬
‫‪9‬‬
‫‪9‬‬
‫‪11‬‬
‫‪1010‬‬
‫‪A‬‬
‫‪10‬‬
‫‪12‬‬
‫‪1011‬‬
‫‪B‬‬
‫‪11‬‬
‫‪13‬‬
‫‪1100‬‬
‫‪C‬‬
‫‪12‬‬
‫‪14‬‬
‫‪1101‬‬
‫‪D‬‬
‫‪13‬‬
‫‪15‬‬
‫‪1110‬‬
‫‪E‬‬
‫‪14‬‬
‫‪16‬‬
‫‪1111‬‬
‫‪F‬‬
‫‪15‬‬
‫‪17‬‬
‫‪17‬‬
‫לסיכום‬
‫• המרת מספר מבסיס לבסיס היא משמרת מידע‬
‫• האם ייצוג מספרים במחשב משמר מידע?‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪18‬‬
‫ייצוג טקסט‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫כדי להציג טקסט משתמשים באוסף של סמלים מקובלים‬
‫(תווים) המכילים אותיות אלף‪-‬בית‪ ,‬ספרות‪ ,‬סימני פסוק‬
‫ובנוסף סימנים מיוחדים כמו‪.% ,$ ,- ,+ :‬‬
‫שימוש בטבלות המרה‪ :‬לכל תו נקבע קוד‬
‫המרה משמרת מידע (שימשו בטבלת קודים אפשרי כי‬
‫למרות שאוסף מילים (עם ובלי משמעות) ניתן לכתוב הוא‬
‫אינסופי‪ ,‬אבל קבוצת הסימנים הבסיסיים סופית‬
‫שיטות קידוד מקובלות‪:‬‬
‫– קוד ‪ ASCII‬מכיל ‪ 256‬סימנים (קוד אסקיי מורחב)‬
‫– קוד ‪ UNICODE‬בשפת ‪ JAVA‬מידע מועבר באינטרנט – מכיל‬
‫‪ 65536‬סימנים (יש ייצוג לכל האותיות בכל השפות)‬
‫– קוד ‪ EBCDIC‬במחשבי ‪IBM‬‬
‫• מחיר‪ :‬יותר סימנים‪ ,‬טבלה גדולה יותר‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪19‬‬
‫ייצוג טקסט‬
‫• המרה‪ :‬לרשום במקום כל תו את הקוד שנקבע לו‬
‫• דוגמה‪ :‬בקוד אסקיי נתרגם את המילה ‪ ASCII‬לרצף‬
‫הבא‪:‬‬
‫‪01000001 01010011 01000011 01001001 01001001‬‬
‫‪http://www.lookuptables.com/‬‬
‫‪http://www.unicode.org/‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪20‬‬
‫ייצוג תמונה‬
‫• תמונה מכילה מידע רב הכולל את הציור עצמו‪,‬‬
‫צבעים וגוונים‪ ,‬טקסטורה ועוד‪.‬‬
‫• לא ניתן לייצג מידע על תמונה באמצעות אוסף סופי‬
‫של סימנים‬
‫• יחידת המידע נקראת פיקסל ‪,(Picture Element ( pixel‬‬
‫קטע מתמונה המתקבל מחלוקתה לרשת שתי וערב‬
‫של יחידות ציור קטנות‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪21‬‬
‫ייצוג תמונה‬
‫• ייצוג ציור בשני צבעים בלבד‪ :‬שחור ולבן‪:‬‬
‫– ציור המורכב ממשבצות שחורות ולבנות‪ ,‬כאשר כל משבצת‬
‫היא פיקסל ולידו את הטבלה הדו‪-‬ממדית בה כל משבצת‬
‫מייצגת את הצבע של אותו פיקסל בציור המקורי‪.‬‬
‫– כדי להציג שני צבעים‪ ,‬ניתן להשתמש בסיבית אחת‪ :‬למשל ‪0‬‬
‫מייצג צבע לבן ו‪ 1 -‬מייצג צבע שחור‪.‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪22‬‬
‫ייצוג תמונה‬
‫• ייצוג פיקסל ב‪ 4 -‬צבעים למשל‪ :‬שחור‪ ,‬אפור‬
‫בהיר‪ ,‬אפור כהה ולבן?‬
‫• במקרה כזה‪ ,‬לכל פיקסל נצטרך שתי סיביות‬
‫ובעזרתן ניתן להציג ‪ 4‬צבעים שונים‪ ,‬לדוגמה‪:‬‬
‫)‪(white‬‬
‫=‬
‫)‪(light grey‬‬
‫=‬
‫)‪(dark grey‬‬
‫=‬
‫)‪(black‬‬
‫=‬
‫‪00‬‬
‫‪0 1‬‬
‫– לייצוג ‪ 16‬צבעים צריך ‪4‬‬
‫– סיביות‪... ,‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪10‬‬
‫‪1 1‬‬
‫‪23‬‬
‫ייצוג תמונה‬
‫• להצגת כמות גדולה של צבעים משתמשים בשיטת‪: RGB‬‬
‫מספר מציין את כמות אדום ‪+‬כמות ירוק ‪+‬כמות כחול‬
‫– לכל גוון ‪ 256‬אפשרויות‬
‫• יש קשר בין כמות פיקסלים ורזולציה במחשב‬
‫•ייצוג בפיקסלים לא משמר‬
‫מידע‬
‫• אבל מסתמכים על כך‬
‫שלעין של האדם הציור‬
‫נראה סביר‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪24‬‬
‫ייצוג קול‬
‫• קול נוצר כאשר גוף מתנודד מהר וכתוצאה‬
‫מתנודתו נוצרים הבדלי לחצים באוויר שהם גלי‬
‫הקול‪ .‬הפרש לחצים אלו נקלטים באוזן‬
‫ומתורגמים על ידי מוח האדם לקול‪.‬‬
‫• גלי קול הם גלים אנלוגיים המתארים השתנות‬
‫רציפה של הלחץ כתלות בזמן‬
‫אמפליטודה (מודד מידת‬
‫לחץ) כתלות בזמן‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪25‬‬
‫ייצוג קול במחשב‬
‫• כדי לשמור מידע על קול במחשב‪ ,‬יש להמיר את הגל‬
‫האנלוגי (רציף) למידע דיגיטאלי (שהוא מטבעו בדיד‬
‫ומיוצג על ידי ‪ 0‬ו‪.)1 -‬‬
‫• מבחינה מעשית לא ניתן להמיר את כל הרצף של הנקודות‬
‫בגל אנלוגי למידע דיגטאלי משום שמדידה כזו היא‬
‫אינסופית‪ ,‬ולכן המרה זו אינה משמרת מידע‪ ,‬אולם בכל‬
‫זאת כמות המידע שנדגמת ומיוצגת במחשב מספיקה כדי‬
‫להפיק צלילים ממחשב הנשמעים בצורה סבירה לאוזן‬
‫האדם‪.‬‬
‫•‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪26‬‬
‫ייצוג קול במחשב‬
:‫• תהליך המרה‬
‫– דוגמים את הקול כל פרק זמן‬
‫– את עצמת הקול שנמדדה בנקודה זו ממירים לקוד‬
.‫בינארי‬
Capture amplitude at
these points
Lose all variation
between data points
See Encyclopedia Brittanica
Zoomed Low Frequency Signal
article on Analog-Digital
27
2005 ‫מטח אוגוסט‬
Conversion
‫ייצוג קול במחשב‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫להפיק‬
‫•כדי‬
‫ממחשב‪:‬‬
‫הדיגיטאלי‬
‫המידע‬
‫מומר לגל אנלוגי‬
‫כקלט‬
‫המשמש‬
‫לרמקול‪ .‬הרמקול כולל‬
‫בתוכו ממבראנה (קרום‬
‫דק) המתנודדת בהתאם‬
‫לגל האנלוגי ויוצרת‬
‫הפרשי לחץ‪ ,‬במילים‬
‫אחרות היוצרים גלי‬
‫קול‪.‬‬
‫קול‬
‫‪28‬‬
‫ייצוג קול במחשב‬
‫• שני פרמטרים משפיעים על איכות הקול שנשמר‬
‫במחשב‪:‬‬
‫– מספר הדגימות ומספר הסיביות שבהן משתמשים‬
‫לשמור מידע על כל דגימה‪.‬‬
‫– ככל שפרקי הזמן בהם הקול נדגם קצרים יותר‪ ,‬כלומר‬
‫מבצעים יותר דגימות והמידע ששומרים לכל דגימה‬
‫מכילה יותר סיביות (ומאפשר לשמור מידע מדויק‬
‫יותר על עוצמת הקול) הקול שנשמר במחשב הוא‬
‫מאיכות טובה יותר‪.‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪29‬‬
‫ייצוג מידע בינארי במחשב‬
‫• אילו גדלים בינאריים ניתן לייצג ולעבד‬
‫– הסיבית )‪(bit‬‬
‫– חצי בית )‪ 4 – (nibble‬סיביות‬
‫– הבית (‪ 8- )byte‬סיביות (‪.)bit‬‬
‫– המילה )‪ 16 - (word‬סיביות‬
‫– מילה כפולה )‪ 32 - (double word‬סיביות‬
‫– מילה מרובעת ( ‪ 64 – )Quadra word‬סיביות‬
‫גודל בינארי קובע את מספר ערכים שניתן לייצג בו‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪30‬‬
‫טיפוסי נתונים בשפת אסמבלי‬
‫• הסיבית (‪ )bit‬היא יחידת המידע הקטנה והיא מאפשרת‬
‫להציג שני ערכים בלבד‪ 0 :‬או ‪ .1‬יחידת מידע זו יכולה‬
‫לייצג למשל ערך בוליאני ‪ true‬או ‪.false‬‬
‫•‬
‫הבית (‪ )byte‬מכיל ‪ 8‬סיביות (‪.)bit‬‬
‫הבית הוא גודל נפוץ מאוד ולכן לא פעם מציינים זיכרון‬
‫כמספר הבתים שהוא מכיל או קצב העברת נתונים ברשת‬
‫תקשורת כמספר הבתים שמועברים בשניה ממחשב למחשב‪.‬‬
‫מספר ערכים שניתן לייצג הוא ‪28 =256‬‬
‫אוגוסט‬
‫שלמים מ‪ 0 -‬עד ‪ ,255‬מטח‬
‫בין‪ 127 2005‬ל‪-128 -‬‬
‫ממשיים‬
‫‪31‬‬
‫טיפוסי נתונים בשפת אסמבלי‬
‫• הסיבית (‪ )bit‬היא יחידת המידע הקטנה והיא מאפשרת‬
‫להציג שני ערכים בלבד‪ 0 :‬או ‪ .1‬יחידת מידע זו יכולה‬
‫לייצג למשל ערך בוליאני ‪ true‬או ‪.false‬‬
‫• חצי בית )‪ – (nibble‬מספר ערכים ‪24 = 16‬‬
‫ב‪.‬‬
‫הבית (‪ )byte‬מכיל ‪ 8‬סיביות (‪.)bit‬‬
‫הבית הוא גודל נפוץ מאוד ולכן לא פעם מציינים זיכרון‬
‫כמספר הבתים שהוא מכיל או קצב העברת נתונים ברשת‬
‫תקשורת כמספר הבתים שמועברים בשניה ממחשב למחשב‪.‬‬
‫מספר ערכים שניתן לייצג הוא ‪28 =256‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪32‬‬
‫טיפוסי נתונים בשפת אמבסלי‬
‫• מילה )‪)word‬‬
‫• מילה כפולה )‪(double word‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪33‬‬
‫השוואה בין גדלים‬
‫גודל‬
‫סיבית‬
‫חצי בית‬
‫בית‬
‫מילה‬
‫מילה כפולה‬
‫מספר סיביות‬
‫‪1‬‬
‫‪4‬‬
‫‪8‬‬
‫‪16‬‬
‫‪32‬‬
‫מספר ערכים‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪2 =2‬‬
‫‪4‬‬
‫‪2 = 16‬‬
‫‪28 =256‬‬
‫‪216 =65536‬‬
‫‪232 =4294967296‬‬
‫‪1‬‬
‫‪34‬‬
‫הגבלה על תחום ערכים‬
‫• יש הבדל בין יחידת מידע שניתן לעבד לבין יחידות‬
‫מידע בהם משתמשים להעברת מידע והקצאת‬
‫זיכרון‪:‬‬
‫– ביט ניתן לעבד אבל אין הקצאת זיכרון לביט‬
‫– יחידה מינימאלית להקצאה בזיכרון היא בית אחד‬
‫• מספר ערכים ביחידת מידה הוא קבוע‪ ,‬תחום‬
‫הערכים תלוי בטיפוס שמאוחסן‬
‫– תחום מספרים חיוביים שלמים בין ‪ 0‬ל‪255 -‬‬
‫– תחום מספרים שלמים עם סימן בין ‪ -128‬ל ‪127‬‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪35‬‬
‫הגבלה על תחום ערכים‬
‫• בעיות‪:‬‬
‫– מה בקשר למספרים גדולים מאוד מאוד? האם יש‬
‫מגבלה?‬
‫– מה קורה אם מאחסנים מספר גדול מאוד בטיפוס‬
‫"צר"? מה יקרה אם ננסה לרשום את המספר ‪1000‬‬
‫בבית?‬
‫– איך מאחסנים מספרים ממשיים? מה עם הדיוק?‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪36‬‬
‫פעולות על ייצוג מידע בינארי‬
‫• פעולות אריתמטיות‪:‬‬
‫– חיבור‪ ,‬חיסור‪ ,‬כפל ‪ ,‬חילוק‬
‫• פעולות לוגיות‪:‬‬
‫– ‪OR, AND, XOR, NOT‬‬
‫• פעולות הזזה וסיבוב‬
‫– הזזה ימינה‪/‬שמאלה‪ ,‬סיבוב ימינה‪/‬שמאלה‬
‫מטח אוגוסט ‪2005‬‬
‫‪37‬‬