Idee di apprendimento attivo
In un mondo dominato dai Big Data, la compressione è essenziale per trasmettere e archiviare informazioni in modo efficiente. Questo modulo esplora gli algoritmi che permettono di ridurre la ridondanza dei dati, distinguendo tra compressione lossless (senza perdita), fondamentale per testi e software, e lossy (con perdita), utilizzata per contenuti multimediali dove l'occhio o l'orecchio umano possono tollerare piccole approssimazioni.
Attività 01
I gruppi ricevono lo stesso set di immagini ad alta risoluzione e devono comprimerle usando diversi parametri. Vince chi ottiene il file più piccolo mantenendo una qualità accettabile valutata da una 'giuria' di compagni.
Perché è necessario comprimere i dati multimediali?
Attività 02
Gli studenti devono trasmettere una stringa di dati ripetitivi (es. AAAAAABBBCCCC) a un compagno usando il minor numero di parole possibile, scoprendo intuitivamente il funzionamento della Run-Length Encoding.
Qual è la differenza tra compressione lossy e lossless?
Attività 03
Esposizione di immagini salvate con livelli di compressione JPEG crescenti. Gli studenti devono identificare visivamente dove appaiono i primi 'blocchi' e discutere perché la compressione lossy degrada l'immagine in quel modo.
In quali scenari è preferibile utilizzare il formato JPEG rispetto al PNG?
Alcune note per insegnare questa unità
Attenzione a questi errori comuni
Pensare che zippare un file (lossless) possa ridurne la qualità.
La compressione lossless è reversibile al 100%. Bisogna mostrare che decomprimendo un file .zip si ottiene l'originale bit per bit, a differenza del salvataggio in JPEG.
Credere che comprimere un file già compresso (es. uno ZIP di MP3) riduca ulteriormente lo spazio.
Una volta rimossa la ridondanza, non c'è più nulla da comprimere. Esperimenti pratici di 'doppia compressione' mostrano che il file risultante può persino aumentare leggermente di peso.
Metodologie usate in questo brief
Codifica digitale di immagini, audio e video
Analisi dei processi di campionamento e quantizzazione per la digitalizzazione dei segnali analogici. Studio dei formati raster e vettoriali per le immagini.
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Algebra di Boole e porte logiche
Introduzione all'algebra booleana, alle tabelle di verità e agli operatori logici fondamentali (AND, OR, NOT). Progettazione di semplici circuiti logici combinatori.
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