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