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WorksheetsRipasso pre-verifica 2
Total questions: 21
Worksheet time: 28mins
La teoria dell’informazione...
permette, data una codifica, di capire quale sia la sua efficienza
studia come l’informazione deve essere codificata per essere trasmessa su un canale di comunicazione
definisce qual è il protocollo di comunicazione più adatto per trasportare l’informazione da una sorgente ad una destinazione
quantifica quanta informazione è associata ad ogni messaggio generato dalla sorgente
Qual è l’unità di misura dell’informazione?
Sempre il bit, perché stiamo codificando dell’informazione per sistemi digitali
Tipicamente il bit, ma dipende dalla base del logaritmo che scegliamo
Non ha unità di misura, è a tutti gli effetti un numero puro
L’unità di misura dipende dall’alfabeto sorgente che usiamo per rappresentare I vari messaggi da trasmettere sul canale di comunicazione
Quando vogliamo calcolare l’efficienza di una codifica, quali sono i dati fondamentali di cui abbiamo bisogno?
L’informazione media generata dalla sorgente (entropia)
La lunghezza media del codice prodotto dalla codifica
La lunghezza di ogni singola parola codice prodotta dalla codifica
Il numero di messaggi che fanno parte del linguaggio sorgente
Qual è l’unità di misura dell’efficienza di una codifica?
Sempre il bit, perché stiamo codificando dell’informazione per sistemi digitali
Tipicamente il bit, ma dipende dalla base del logaritmo
Non ha unità di misura, è a tutti gli effetti un numero puro
L’unità di misura dipende dall’alfabeto sorgente che usiamo per rappresentare I vari messaggi da trasmettere sul canale di comunicazione
La teoria dell’informazione è il risultato degli studi di quale importante matematico?
Alan Turing
John Von Neumann
Claude Shannon
George Boole
Abbiamo 4 possibili messaggi generati dalla sorgente (A,B,C,D) con le seguenti probabilità di essere generati: P(A)=0,2, P(B)=0,2, P(C)=0,5, P(D)=0,1. Quanto vale l’entropia?
0,2 perché è la probabilità che compare maggiormente tra I messaggi da inviare
0,6 perché è il valore di probabilità massimo
Non abbiamo sufficienti informazioni per calcolare l’entropia
Nessuna delle risposte precedenti
Abbiamo una codifica a lunghezza fissa che produce 10 parole codice che hanno tutte una lunghezza m=2. Quanto vale la lunghezza media del codice prodotto?
Abbiamo 4 possibili messaggi generati dalla sorgente (A,B,C,D) con le seguenti probabilità di essere generati: P(A)=0,2, P(B)=0,2, P(C)=0,5, P(D)=0,1. La codifica che stiamo usando produce le seguenti parole codice:
A → 101
B → 1001
C → 11
D → 1000
Calcolate la lunghezza media del codice prodotto (riportate anche l’unità di misura!):
Il sistema numerico che usiamo normalmente (base 10) è un tipico esempio di sistema numerico non posizionale: VERO o FALSO?
VERO
FALSO
La caratteristica di un sistema numerico posizionale è che...
I numeri si scrivono sempre nello stesso ordine, da destra verso sinistra
I numeri hanno una lunghezza finita, ad esempio nella rappresentazione binaria dobbiamo stabilire un numero massimo di bit da usare
I numeri non possono essere codificati in un’altra base
I numeri sono caratterizzati da un peso diverso per ogni cifra in base alla loro posizione
Quale di questi casi rappresenta una possibile motivazione per cui è necessario convertire un segnale da digitale ad analogico:
Vogliamo mostrare il risultato di un’elaborazione ad una persona: una persona chiaramente non è un computer, quindi non può leggere segnali digitali
Vogliamo usare l’output prodotto dal nostro programma come input di uno strumento che lavora con segnali analogici
Non è mai possibile convertire un segnale digitale in analogico. Possiamo solo fare il contrario
Non è mai necessario convertire un segnale digitale in analogico
Nella conversione ADC (da analogico a digitale) che cos’è un campione?
Il valore massimo del segnale
Il valore del segnale più frequente
Il valore del segnale in un certo istante
Il valore minimo del segnale
Se vogliamo salvare in memoria il segnale analogico con la massima precisione dobbiamo preoccuparci di...
Fare attenzione nella scelta del numero di bit da usare per codificare ciascun livello: più bit abbiamo, meglio è
Scegliere una frequenza di campionamento molto bassa
Scegliere una frequenza di campionamento molto alta
Scegliere un periodo di campionamento molto alto
Se abbiamo un segnale composto da frequenze diverse, alla frequenza massima è anche associato il periodo massimo.
Vero
Falso
Il teorema di Shannon per il campionamento ci dà informazioni utili sulla scelta del periodo di campionamento.
Vero
Falso
Il teorema di Shannon per il campionamento è solo un suggerimento spassionato ed amichevole, non siamo obbligati a rispettarlo quando scegliamo la frequenza di campionamento.
Vero
Falso
Convertite il seguente numero da base 10 a base 8: 763
Convertite il seguente numero da base 6 a base 10: 2251.
Convertite il seguente numero da base 16 a base 2: AE9.
Convertite il seguente numero da base 4 a base 10: 2041.
Se abbiamo il seguente numero in base 2: 100001010000100001111110001 possiamo affermare, con assoluta certezza e senza il minimo dubbio, che si tratta di un numero dispari.
Vero
Falso
