Racconta e mostra Pascal come esempio: 1) Cos'è l'assoluto ea cosa serve? 2) Cos'è l'asm e a cosa serve? 3) Cos'è

costruttore e distruttore e a cosa serve?

4) Cos'è l'implementazione e a cosa serve?

5) Assegna un nome ai moduli Pascal (nella riga Uses, ad esempio crt) e quali funzionalità fornisce questo modulo?

6) Qual è il tipo di variabile: puntatore (Puntatore)

7) E infine: cosa significa il simbolo @ , #, $ , ^?

1. Cos'è un oggetto?2. Cos'è un sistema?3. Qual è il nome comune di un oggetto? Fai un esempio.4. Che cos'è il nome di un singolo oggetto? Fai un esempio.5.

Fai un esempio di un sistema naturale.6. Fai un esempio di sistema tecnico.7. Fai un esempio di sistema misto.8. Fai un esempio di un sistema immateriale.9. Cos'è una classificazione?10. Cos'è una classe oggetto?

1. Domanda 23 - elencare le modalità di funzionamento del subd accesso:

Creazione di una tabella in modalità progettazione;
- creare una tabella utilizzando la procedura guidata;
- creare una tabella inserendo i dati.

2. cos'è il formato vettoriale?

3. Possono essere attribuiti ai programmi di servizio:
a) programmi di manutenzione del disco (copia, curing, formattazione, ecc.)
b) compressione di file su dischi (archiviatori)
c) lotta contro i virus informatici e molto altro.
Io stesso penso che qui la risposta sia B - giusto o no?

4. Cosa si riferisce alle proprietà dell'algoritmo (a. discrezione, b. efficacia, c. carattere di massa, d. certezza, d. fattibilità e comprensibilità) - qui penso che tutte le opzioni siano corrette. Giusto o no?

test 7 facili domande a scelta multipla

13. La velocità di clock del processore è:

Un numero operazioni binarie eseguita dal processore per unità di tempo

B. il numero di impulsi generati al secondo che sincronizzano il funzionamento dei nodi del computer

C. il numero di possibili chiamate del processore a memoria ad accesso casuale per unità di tempo

D. velocità di scambio di informazioni tra processore e dispositivi di input/output

14. Specificare il set minimo richiesto di dispositivi progettati per far funzionare il computer:

Una stampante, unità di sistema, tastiera del computer

B. processore, RAM, monitor, tastiera

C. processore, streamer, disco rigido

D. monitor, unità di sistema, tastiera

15. Cos'è un microprocessore?

A. un circuito integrato che esegue i comandi ricevuti al suo ingresso e controlla

Lavoro al computer

B. un dispositivo per la memorizzazione di quei dati che vengono spesso utilizzati al lavoro

C. dispositivo per la visualizzazione di informazioni testuali o grafiche

D. dispositivo di output alfanumerico

16. L'interazione dell'utente con l'ambiente software viene effettuata utilizzando:

A. sistema operativo

B. file system

C. Applicazioni

D. file manager

17. Controllo diretto strumenti software l'utente può eseguire

Aiuto:

A. sistema operativo

B. GUI

C. interfaccia utente

D. file manager

18. Le modalità di memorizzazione dei dati su un supporto fisico determinano:

A. sistema operativo

B. software applicativo

C. file system

D. file manager

19. Ambiente grafico che visualizza oggetti e controlli Sistemi Windows,

Progettato per comodità dell'utente:

A. interfaccia hardware

B. interfaccia utente

C. scrivania

d.interfaccia software

20. La velocità del computer dipende da:

A. Velocità di clock della CPU

B. Se una stampante è collegata o meno

C. organizzazione dell'interfaccia del sistema operativo

D. spazio di archiviazione esterno

I segnali entrano nel sistema di elaborazione delle informazioni, di norma, in forma continua. Per l'elaborazione informatica di segnali continui, è necessario, prima di tutto, convertirli in segnali digitali. Per questo, vengono eseguite le operazioni di discretizzazione e quantizzazione.

Campionamento di immagini

Campionamento- questa è la trasformazione di un segnale continuo in una sequenza di numeri (conteggi), cioè la rappresentazione di questo segnale secondo una base di dimensione finita. Questa rappresentazione consiste nel proiettare un segnale su una data base.

Il più conveniente dal punto di vista dell'organizzazione dell'elaborazione e del modo naturale di discretizzazione è la rappresentazione dei segnali sotto forma di un campione dei loro valori (campioni) in punti separati e regolarmente distanziati. Questo metodo è chiamato selezione, e la sequenza di nodi in cui vengono prelevati i campioni - raster. Si chiama l'intervallo su cui vengono presi i valori di un segnale continuo fase di campionamento. Viene chiamato il reciproco del passo frequenza di campionamento,

Una domanda essenziale che si pone nel corso del campionamento è: con quale frequenza devono essere prelevati i campioni di segnale per poterlo ricostruire inversamente da questi campioni? Ovviamente, se i campioni vengono prelevati troppo raramente, non conterranno informazioni su un segnale che cambia rapidamente. Il tasso di cambiamento del segnale è caratterizzato da frequenza superiore il suo spettro. Pertanto, l'ampiezza dell'intervallo di campionamento minimo consentito è correlata alla frequenza più alta dello spettro del segnale (inversamente proporzionale ad essa).

Per il caso di discretizzazione uniforme, Il teorema di Kotelnikov, pubblicato nel 1933 nell'opera “On larghezza di banda etere e filo nelle telecomunicazioni”. Dice: se un segnale continuo ha uno spettro limitato dalla frequenza , allora può essere completamente e univocamente ricostruito dai suoi campioni discreti presi con un periodo , cioè con frequenza.

Il ripristino del segnale viene eseguito utilizzando la funzione . Kotelnikov ha dimostrato che un segnale continuo che soddisfa i criteri di cui sopra può essere rappresentato come una serie:

.

Questo teorema è anche chiamato teorema del campionamento. La funzione è anche chiamata funzione di conteggio o Kotelnikov, sebbene una serie di interpolazioni di questo tipo sia stata studiata da Whitaker nel 1915. La funzione di conteggio ha una lunghezza temporale infinita e raggiunge il suo valore massimo, pari all'unità, nel punto , rispetto al quale è simmetrica.

Ognuna di queste funzioni può essere considerata come una risposta di un ideale filtro passa basso(LPF) all'impulso delta arrivato al momento . Pertanto, per ripristinare un segnale continuo dai suoi campioni discreti, questi devono essere fatti passare attraverso il corrispondente filtro passa-basso. Va notato che un tale filtro è non causale e fisicamente irrealizzabile.

Il suddetto rapporto indica la possibilità di ricostruzione accurata di segnali a spettro limitato dalla sequenza delle loro letture. Segnali a spettro limitato sono segnali il cui spettro di Fourier è diverso da zero solo all'interno di un'area limitata del dominio di definizione. I segnali ottici possono essere attribuiti a loro, perché. Lo spettro di Fourier delle immagini ottenute nei sistemi ottici è limitato a causa delle dimensioni limitate dei loro elementi. La frequenza è chiamata Frequenza di Nyquist. Questa è la frequenza di taglio al di sopra della quale non dovrebbero esserci componenti spettrali nel segnale di ingresso.

Quantizzazione dell'immagine

Nell'imaging digitale, una gamma dinamica continua di valori di luminanza è suddivisa in un numero di livelli discreti. Questa procedura è chiamata quantizzazione. La sua essenza sta nella trasformazione di una variabile continua in una variabile discreta che assume un insieme finito di valori. Questi valori sono chiamati livelli di quantizzazione. Nel caso generale, la trasformazione è espressa da una funzione a gradino (Fig. 1). Se l'intensità del campione dell'immagine appartiene all'intervallo (ovvero, quando ), quindi il campione originale viene sostituito dal livello di quantizzazione , dove – soglie di quantizzazione. Si presume che la gamma dinamica dei valori di luminosità sia limitata e pari a .

Riso. 1. Funzione che descrive la quantizzazione

Il compito principale in questo caso è determinare i valori delle soglie e dei livelli di quantizzazione. Il modo più semplice La soluzione a questo problema è dividere la gamma dinamica in intervalli uguali. Tuttavia, questa soluzione non è delle migliori. Se i valori di intensità della maggior parte dei campioni di immagini sono raggruppati, ad esempio, in una regione "scura" e il numero di livelli è limitato, è consigliabile quantizzare in modo non uniforme. Nella regione "oscura", dovrebbe essere quantizzato più spesso e meno frequentemente nella regione "chiara". Ciò ridurrà l'errore di quantizzazione.

Nei sistemi di elaborazione delle immagini digitali, tendono a ridurre il numero di livelli e soglie di quantizzazione, poiché la quantità di informazioni richieste per la codifica delle immagini dipende dal loro numero. Tuttavia, con un numero relativamente piccolo di livelli, nell'immagine quantizzata possono apparire falsi contorni. Sorgono come risultato di un brusco cambiamento nella luminosità dell'immagine quantizzata e sono particolarmente evidenti nelle aree piatte del suo cambiamento. I falsi contorni degradano notevolmente la qualità visiva dell'immagine, poiché la visione umana è particolarmente sensibile ai contorni. Per una quantizzazione uniforme delle immagini tipiche, sono richiesti almeno 64 livelli.

Nel capitolo precedente abbiamo studiato sistemi lineari spazialmente invarianti in un dominio bidimensionale continuo. In pratica si tratta di immagini che hanno dimensioni limitate e allo stesso tempo vengono conteggiate in un insieme discreto di punti. Pertanto, i metodi sviluppati finora devono essere adattati, estesi e modificati in modo da poter essere applicati in questo settore. Ci sono anche diversi nuovi punti che richiedono un'attenta considerazione.

Il teorema del campionamento dice in quali condizioni un'immagine continua può essere accuratamente ripristinata da un insieme discreto di valori. Impareremo anche cosa succede quando le condizioni per la sua applicabilità non sono soddisfatte. Tutto ciò è direttamente correlato allo sviluppo dei sistemi visivi.

Le tecniche che richiedono di andare nel dominio della frequenza sono diventate popolari in parte grazie agli algoritmi per il calcolo rapido della trasformata discreta di Fourier. Tuttavia, è necessario prestare attenzione poiché questi metodi comportano segnale periodico. Discuteremo come soddisfare questo requisito e le conseguenze della sua violazione.

7.1. Limite dimensione immagine

In pratica, le immagini hanno sempre dimensioni finite. Considera un'immagine rettangolare con larghezza e altezza R. Ora non è necessario prendere integrali nella trasformata di Fourier in limiti infiniti:

Curiosamente, per ripristinare la funzione, non abbiamo bisogno di conoscere tutte le frequenze. Sapere cosa è un vincolo difficile. In altre parole, una funzione che è diversa da zero solo in una regione limitata del piano dell'immagine contiene molte meno informazioni di una funzione che non ha questa proprietà.

Per verificarlo, immagina che il piano dello schermo sia coperto di copie data immagine. In altre parole, espandiamo la nostra immagine a una funzione periodica in entrambe le direzioni

Qui, è il più grande intero minore di x. La trasformata di Fourier di una tale immagine moltiplicata ha la forma

Con l'ausilio di fattori di convergenza opportunamente scelti in es. 7.1 è dimostrato che

Di conseguenza,

da dove vediamo che è uguale a zero ovunque tranne che per un insieme discreto di frequenze, quindi per trovarlo ci basta sapere in questi punti. Tuttavia, la funzione è ottenuta da un semplice ritaglio della sezione per la quale . Pertanto, per ripristinare è sufficiente per noi sapere solo per tutti Questo è un insieme numerabile di numeri.

Si noti che la trasformazione della funzione periodica risulta essere discreta. La trasformazione inversa può essere rappresentata come una serie, perché

Un altro modo per vederlo è considerare una funzione come una funzione ottenuta tagliando qualche funzione per which all'interno della finestra. In altre parole, dove la funzione di selezione della finestra è definita come segue.

Considera un'immagine continua - una funzione di due variabili spaziali X 1 e X 2 f(X 1 , X 2) su una limitata area rettangolare (Figura 3.1).

Figura 3.1 - Transizione da un'immagine continua a una discreta

Introduciamo il concetto di passo di discretizzazione Δ 1 rispetto alla variabile spaziale X 1 e Δ 2 per variabile X 2. Ad esempio, si può immaginare che in punti distanti l'uno dall'altro di una distanza Δ 1 lungo l'asse X Si trovano sensori video a 1 punto. Se tali sensori video sono installati sull'intera area rettangolare, l'immagine verrà data su un reticolo bidimensionale

Per abbreviare la notazione, indichiamo

Funzione f(n 1 , n 2) è una funzione di due variabili discrete ed è chiamata successione bidimensionale. Cioè, la discretizzazione dell'immagine in termini di variabili spaziali la traduce in una tabella di valori campione. La dimensione della tabella (il numero di righe e colonne) è determinata dalle dimensioni geometriche dell'area rettangolare originale e dalla scelta del passo di discretizzazione secondo la formula

Dove le parentesi quadre […] denotano la parte intera del numero.

Se il dominio dell'immagine continua è un quadrato l 1 = l 2 = l e la fase di campionamento viene scelta in modo che sia la stessa lungo gli assi X 1 e X 2 (Δ 1 = Δ 2 = Δ), allora

e la dimensione del tavolo è N 2 .

Un elemento di una tabella ottenuto campionando un'immagine si chiama " pixel" o " Conto alla rovescia". Considera un pixel f(n 1 , n 2). Questo numero assume valori continui. La memoria del computer può memorizzare solo numeri discreti. Pertanto, per una voce di memoria, un valore continuo f deve essere sottoposto a conversione da analogico a digitale con il passaggio D f(vedi figura 3.2).

Figura 3.2 - Quantizzazione di una grandezza continua

Viene spesso chiamata l'operazione di conversione da analogico a digitale (discretizzazione di un valore continuo per livello). quantizzazione. Il numero di livelli di quantizzazione, a condizione che i valori della funzione di luminosità si trovino nell'intervallo _____ _ ____ ___, è pari a

In problemi pratici di elaborazione delle immagini, il valore Q varia ampiamente da Q= 2 (immagini "binarie" o "in bianco e nero") a Q= 210 o più (valori di luminosità praticamente continui). Il più delle volte scelto Q= 28, mentre il pixel dell'immagine è codificato con un byte di dati digitali. Da tutto quanto sopra, concludiamo che i pixel immagazzinati nella memoria del computer sono il risultato della discretizzazione dell'immagine continua originale in termini di argomenti (coordinate?) e livelli. (Dove e quanto, e tutto è discreto) È chiaro che i passaggi di discretizzazione Δ 1 , Δ 2 dovrebbe essere scelto abbastanza piccolo in modo che l'errore di campionamento sia trascurabile e la rappresentazione digitale conservi le informazioni di base sull'immagine.

Allo stesso tempo, va ricordato che minore è il passo di campionamento e quantizzazione, maggiore è la quantità di dati immagine che devono essere registrati nella memoria del computer. Per illustrare questa affermazione, si consideri un'immagine su una diapositiva 50×50 mm, che viene inserita nella memoria utilizzando un densimetro ottico digitale (microdensitometro). Se, all'input, la risoluzione lineare del microdensitometro (passo di campionamento per variabili spaziali) è di 100 micron, allora un array bidimensionale di pixel di dimensione N 2 = 500×500 = 25∙10 4 . Se il passo viene ridotto a 25 micron, la dimensione dell'array aumenterà di 16 volte e sarà N 2 = 2000×2000 = 4∙10 6 . Utilizzando la quantizzazione per 256 livelli, ovvero codificando il pixel trovato per byte, otteniamo che nel primo caso sono necessari 0,25 megabyte di memoria per la registrazione e nel secondo caso 4 megabyte.

Analogico e immagine discreta. Le informazioni grafiche possono essere presentate in forma analogica o discreta. Un esempio di immagine analogica è un dipinto, il cui colore cambia continuamente, e un esempio di immagine discreta, stampata con stampante a getto d'inchiostro un motivo costituito da singoli punti di diversi colori. Analogico (pittura ad olio). Discreto.

diapositiva 11 dalla presentazione "Codifica ed elaborazione delle informazioni". La dimensione dell'archivio con la presentazione è di 445 KB.

Informatica Grado 9

sintesi di altre presentazioni

"Algoritmi a struttura ramificata" - IF condizione, THEN azione. Cosa sappiamo. Struttura della lezione. Algoritmo di ramificazione. Eseguire l'algoritmo e compilare la tabella. Uno studente che ottiene un punteggio compreso tra 85 e 100 punti passa al secondo turno della competizione. Inserisci il numero di punti e determina se è passato al secondo round. Trova il numero più grande tra a e b. Scrivere un programma in un linguaggio di programmazione. Un algoritmo di ramificazione è un algoritmo in cui, a seconda della condizione, viene eseguita l'una o l'altra sequenza di azioni.

"Creazione di intelligenza artificiale" - Approccio alla simulazione. Approcci alla costruzione di sistemi di intelligenza artificiale. approccio evolutivo. Intelligenza artificiale. Può convivere con molte persone, aiutando a far fronte a problemi personali. Approccio strutturale. approccio logico. Problemi durante lo sviluppo. Prospettive di sviluppo e portata.

"Programmi ciclici" - Digit. Ciclo con precondizione. Trova l'importo. Ciclo con postcondizione. Ciclo con un parametro. Algoritmo di Euclide. Programmi ciclici. Trova la somma dei numeri naturali. Il concetto di ciclo. Una tassa iniziale. Tabulazione delle funzioni. Calcolare. Esempio. Divisori. Informatica. Trova il numero di numeri. Trova. Trova il numero di numeri naturali a tre cifre. Numeri a tre cifre. Trova l'insieme dei valori della funzione. Tabella di conversione del dollaro.

"Cos'è la posta elettronica" - Mittente. Indirizzo e-mail. Cronologia e-mail. Il problema della posta elettronica. La struttura della lettera. Instradamento della posta. Lettera. E-mail. Copia. L'appuntamento. Posta X. E-mail. Come funziona E-mail.

"Lavorare con la posta elettronica" - Indirizzo e-mail. Cassetta postale. Protocollo di posta elettronica. rete di condivisione file. Separazione degli indirizzi. Vantaggi della posta elettronica. Client di posta elettronica. Invia un'e-mail all'inventore. Indirizzo. E-mail. Programma di posta elettronica. Come funziona la posta elettronica. Teleconferenza. Server email. Condivisione di file.

"Elaborazione in Photoshop" - Ragazzi fantastici. Come distinguere un falso. Raster e immagini vettoriali. Introduzione. I posti migliori. Programma Adobe Photoshop. Ritocco. Concorsi Photoshop. Regolazione della luminosità. Miei amici. Parte pratica. Programmi simili. Parte principale. Disegno. Animali insoliti. Montaggio di più immagini.