1.2b Armazenamento de dados
- Por que o binário é usado?
- Conversão de denário (decimal) para binário e vice-versa
- Por que o hexadecimal é usado?
- Conversão de denário (decimal) para hexadecimal e vice-versa
- Conjuntos de caracteres (ASCII e Unicode)
- Amostragem de som
- Calculando tamanhos de arquivo
Por que o binário é usado?
Binário é usado porque possui apenas dois valores possíveis 0 e 1. Isso representa as chaves de transistor que existem na CPU que podem estar LIGADAS ou DESLIGADAS. A CPU só pode trabalhar com binário, portanto todo o código deve ser traduzido em código de máquina binário.
Convertendo de denário (decimal) para binário e vice-versa
A chave para converter de e para binário é escrever primeiro os títulos das colunas. Lembre-se sempre de que o menor número fica à direita!
32 + 16 + 4 + 2 = 54
Bit mais e menos significativo
Em binário, o bit mais significativo é o bit que está mais à esquerda, ou seja, o bit que possui o valor mais alto.
O bit menos significativo é o bit que está mais à direita, ou seja, o bit que possui o valor mais baixo.
Por que o hexadecimal é usado?
O binário pode ser difícil de trabalhar e é fácil cometer erros. Hexadecimal é menos sujeito a erros e é muito fácil de converter entre binário e hexadecimal, por isso muitos cientistas da computação preferem usá-lo. Você pode ver referências hexadecimais em códigos de cores e endereços de memória.
Convertendo de denário (decimal) para hexadecimal e vice-versa
A chave para converter de e para hexadecimal é escrever os títulos das colunas e os números de 1 a 15 com seu equivalente hexadecimal. Faça isso no exame! Isso evitará que você cometa erros e não perderá nenhuma marca.
As conversões que você precisa
Você precisará das seguintes habilidades:
- Como converter de denário para binário e vice-versa.
- Como converter de denário para hexadecimal e vice-versa.
- Como converter de binário para hexadecimal e vice-versa (sem primeiro converter para denário).
- Como adicionar dois números binários.
- Explique erros de overflow ao adicionar números binários.
- Mudanças binárias.
Basta realizar todas as tarefas no menu GCSE e você se tornará um mestre nesta seção do curso.
Conjuntos de caracteres (ASCII e Unicode)
Caracteres como letras, números e símbolos precisam ser armazenados em binário, assim como tudo em um computador.
A maneira como isso é feito é simplesmente atribuir a cada letra ou símbolo um número binário exclusivo. Claro,
há muitas maneiras diferentes de fazer isso. Cada um é chamado de conjunto de caracteres. As duas variedades
você precisa saber são ASCII e Unicode.
O Código Padrão Americano para Intercâmbio de Informações. Este conjunto de caracteres usa 8 bits para representar caracteres, o que significa que existem 256 combinações possíveis. Isso é suficiente apenas para cobrir as letras inglesas e alguns símbolos extras. Cada caractere recebe um número binário exclusivo.
A tabela ASCII original usava apenas 7 dos 8 bits disponíveis (apenas 128 combinações), mas uma versão posterior chamada tabela ASCII estendida usava todos os 8 bits e foi de uso comum por muitos anos. Aqui está a tabela ASCII estendida:
Como ASCII só é realmente bom se você fala inglês, costumava haver muitos conjuntos de caracteres diferentes em todo o mundo para países com alfabetos diferentes, por exemplo. Grécia, Rússia, China, etc. Isso ficou muito complicado, então os cientistas da computação inventaram um conjunto de caracteres para incluir todos os idiomas. Ele é chamado Unicode e usa até 32 bits para cada caractere. Como há mais bits, há mais combinações possíveis e há até 4.294.967.296 caracteres possíveis. Isso é suficiente para todos os idiomas da Terra, com alguns sobrando. Você pode ver a tabela Unicode completa aqui.
Para transformar o som em binário, precisamos experimentá-lo.
Uma onda sonora analógica é obtida e a amplitude (altura) da onda é medida em intervalos regulares. Isso é convertido em um número binário.
Quanto mais frequentemente a amplitude for medida, melhor será a qualidade do som.
Aumentar a frequência de amostragem torna a amostra mais fiel ao original, mas aumenta o tamanho do arquivo.
Isso se refere ao número de bits de dados coletados durante cada amostra.
Quanto maior a profundidade de bits, mais próxima do original será a amostra, mas o tamanho do arquivo será maior.
Imagens bitmap são compostas de pixels. Para cada pixel é armazenado um número binário que representa uma cor.
Resolução: O número de pixels em uma imagem, geralmente fornecido como altura e largura, por exemplo. 1920x1080. Quanto mais pixels houver, mais detalhada será a imagem, mas maior será o tamanho do arquivo.
Profundidade de cor: O número de bits usados ​​para armazenar o valor da cor, por exemplo. 8 bits, 16 bits. Quanto mais bits forem usados, mais cores estarão disponíveis na imagem, mas maior será o tamanho do arquivo.
Metadados: são dados que vão no início de um arquivo de imagem que informam sobre o arquivo. Pode dizer a resolução, a profundidade da cor, a localização geográfica de onde a foto foi tirada, o dispositivo em que foi tirada. Não dirá o tamanho do arquivo.
Freqüentemente, podemos querer diminuir o tamanho de um arquivo. Isto pode ser:
- Para economizar espaço de armazenamento.
- Para transmitir mais rapidamente (por exemplo, através da Internet).
Compactar um arquivo o tornará menor. Existem dois tipos de compactação.
Torna um arquivo menor, mas ao custo de perder alguns dados. Este tipo de compactação é usado quando não importa se um pouco de dados é perdido, por exemplo. em um arquivo de imagem, arquivo de som ou arquivo de vídeo.
Torna um arquivo menor, mas sem perder nenhum dado. Isso não é tão eficaz quanto a compactação com perdas, mas pode ser usado quando não for apropriado perder dados. Por exemplo, você não gostaria de compactar um arquivo de texto e perder algumas letras ou palavras, então você pode usar a compactação sem perdas para isso.
Calculando tamanhos de arquivo
Pode ser necessário calcular o tamanho de alguns arquivos. Felizmente, existe uma fórmula simples para cada tipo de arquivo que envolve a multiplicação das principais métricas.
Tamanho do arquivo de som
tamanho do arquivo de som = taxa de amostragem x duração(s) x profundidade de bits
Tamanho do arquivo de imagem
tamanho do arquivo de imagem = profundidade de cor x altura da imagem (px) x largura da imagem (px)
Tamanho do arquivo de texto
tamanho do arquivo de texto = bits por caractere x número de caracteres