初探数字世界.doc

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时间:2020-03-29

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1、初探数字世界随着计算机的发展,数码产品已走进每个人的生活当中,数码相机、数字电视、手机、mp3、U盘……,数码产品不仅有外型小巧,耗电低的特点,而且其容量很大、易于保存,甚至一机多能,如:放音乐、看小说、看电影、玩游戏等,深受人们的喜爱。虽然数码产品已进入我们的日常生活,但许多人对数码的认识知之甚少。比如:为什么称之为数码产品;文字、图像、声音是怎么样装在那一个小小的盒子里面的;我们平时所说的2G、3Mbps、分辨率:320*240、300万像素分别指的什么意思。如果这些问题你都能回答出来,恭喜你,你已成功的融入数字世界了。其实大多数人的头脑中都有个

2、模糊的认识,数码产品和计算机一样,都有0和1,但是再深入的讲下去就没有办法了。不错,数字的编码符号只有2个,0和1,称之为二进制。在计算机中首次采用了二进制,这种简单的进位规则让电路易于实现,也促成了计算机的出现。如果采用另外的进制,说不定计算机的出现会被推迟很多年。随着计算机的出现,发展带动了一批以数字为记载标识的产品,取代了传统的胶片、录影带、录音带等,我们把这种产品统称为数码产品。它们都有一个共同的特点,都能把文字、图像、声音转换成0和1进行存储,这一过程可以简单理解为编码。用于存贮这些0和1和部件,称之为存储器(通常所称的内存或内存卡)。当我

3、们要在数码设备中查看这些文字、图像或听声音时,它能够把存储器中的一连串的0和1转化成相应的文字、图像或声音,这一过程可以简单理解为解码。计算机看似复杂,其实大多数时候它都是在不停地做读和写、编码和解码的过程。文字、图片、声音等是如何变成0和1的呢,可能有人觉得很神奇。首先我们介绍文字的编码。其实文字的编码在计算机出现以前都在使用,比如:电报。可以用长短、节奏不一的讯号来表示每一个文字,当收到这些讯号后根据电报的编码表再翻译成相应的文字。现实生活中也有类似的例子,当超市的货物上架前,会把每一件商品进行数字编号。结帐时,只要输入对应的商品编号,计算机就能

4、在上万条库存表记录中,很快地搜索出对应商品的名称等信息。其实每个字母、符号及文字在计算机中也有一份类似的“库存表”,这个表叫做ASCII码表。每一个字母和符号在ASCII码表中都能找到对应的编码。当我们通过键盘输入一个数字或字母时,计算机就按照ASCII码中事先约定好的方法进行编码成相应的0和1。构成一个数字或字母至少需要8个0或1,如:字母“A”的编码是:1000001,字符“#”的编号是:00100011,应此每8个0或1的组合称之为字节(Byte或B )。而其中的一个0或1,称之为位(bit或b)。那汉字的编码又是如何的呢?每一个汉字也有相应的

5、编码,汉字编码的方式很多种,我国最早于1980年发布了GB2312编码字符集,对常用的6763个汉字进行了编码,中国文化搏大精深,汉字的数量也很多,常用的的简体及繁体字约有近4万字还不句括一些生避字。就像身份证号一样,要将全国近13亿人口每人都分配一个唯一的号,身份证号码现在的长度是18位。要将4万多汉字分配唯一的编号,至少需要16个0或1。一个字节占8位,汉字有16位,占2个字节。如“你”在GB2312中的编码为:011011001100111。计算机中,1字节=8位;1K=1024字节;1M=1024K,1G=1024M,经常我们会听到有人说:“

6、我这个内存卡是8G的”,那么就意味着这个内存卡能存放8*1024*1024*1024*8个0或者1,一首MP3歌曲大约有4M,它占用了多少个0和1呢?这个内存卡又能存放多少首MP3呢?大家可以换算一下。家里的宽带下载速率为3Mbps,表示每秒有3M个0或1在传输。对于文字的编码过程,大家都好理解,但是对图像的编码又是怎么回事呢?难到把全球所有的图像都给它指定一个编号吗?显然这是不太现实的。下面举一例子,来模拟图片是如何编码的。如图:,有个电话的图标,我们把它放大几倍后,会看到它是由19X15个黑白相间的点构成。04031行列颜色为了将这幅图像转换成数

7、字,我们可以事先简单的约定,每个点由5位数组成,起始2位表示行,中间2位表示列,最后1位表示颜色(假设只有黑和白两种颜色,0表示白色,1表示黑色),按照这种约定,我们很容易就把这张图的编码抄在纸上了:010100102001030010400105001061……151711518015190。以后当我们想查看这张图片是,只需按照纸上最后5位数的值,先打出15行19列的格子,然后在相应格子上,点上颜色就还原图像了。计算机在编码图像时采取的方法也类似,不同的图像编码方式则每个点所包含的数据量也不同。常见的编码方式有BMP、JPG、GIF、PNG等。这些

8、图称之为位图。格子上的每一个点称之为像素。单位面积像素的多少称之为分辨率。单位面积上的像素越多,图像越细腻越

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