Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä?

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä?"

Transkriptio

1

2 Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä? Lasse Lensu 2

3 Ongelma 2: Voidaanko dataa tai informaatiota tallettaa tiiviimpään tilaan koodaamalla se uudelleen? Lasse Lensu 3

4 Ongelma 3: Mikä on tiivein esitysmuoto tai koodaustapa tietylle datalle? Lasse Lensu 4

5 Digitaalisen datan ja informaation määrä kasvaa kiihtyvää tahtia digitalisoitumisen sekä kuva-, video- ja äänisovellusten takia. Datan esitysmuotoa on mahdollista muuttaa koodaamalla se uudelleen Lasse Lensu 5

6 Tietojenkäsittelyn perusteet 1 Tiedon tiivistäminen Lasse Lensu 6

7 Aiheen sijoittuminen Lasse Lensu 7

8 Tiedon tiivistäminen Brookshear, J.G. Computer Science - An overview, 7 th ed. Addison Wesley, 2003 Alaoutinen, S., 2008 Motivaatio tiivistämiseen Perusmenetelmiä Lasse Lensu 8

9 Miksi säästellä bittejä Pakattu tieto vie vähemmän tilaa siirrossa ja talletuksessa nopeus/tehokkuus. Useimmissa tapauksissa tiedon esitystapaa voi tiivistää käsiteltävän tiedon kärsimättä. Entropia kertoo, kuinka monta bittiä/merkki keskimäärin vähintään tarvitaan (satunnaisen tiedon koodaamiseen) Lasse Lensu 9

10 Tiivistäminen Jokaiselle koodattavalle merkkijonon merkille (jostakin aakkostosta) oma koodisana: N L log b K, missä N koodisanan pituus, L on koodattavan merkkijonon pituus, b koodiaakkoston koko ja K koodattavan aakkoston koko. Tiivistämissuhde: kuinka paljon uudelleen koodaaminen hyödyttää. Kiinteäpituinen/muuttuvapituinen koodi Lasse Lensu 10

11 Perusmenetelmät Häviötön tiivistäminen: Alkuperäisestä tiedosta ei katoa tai muutu mitään Tiivistämisessä tulee raja vastaan Häviöllinen tiivistäminen: Alkuperäistä tietoa katoaa Parempi tiivistämissuhde Lasse Lensu 11

12 Gray-koodi Binääriesitys, jossa kahden peräkkäisen symbolin binääriesitykset eroavat mahdollisimman vähän. Liittyy lähinnä tiedonsiirron säilyttämiseen virheettömänä Lasse Lensu 12

13 Jakson/jononpituuskoodaus Tiedon binääriesityksessä vuorottelevat ykkösten ja nollien jonot. Lähetetään tieto vain siitä, kunka monta kutakin bittiä on peräjälkeen (ykkönen aloittaa): Lasse Lensu 13

14 Kiinteän pituuden koodaus Häviötön tiivistäminen Jokaiselle koodattavalle sanalle (tai merkille) on oma bittikuvio. Bittikuvion bittien määrä N L log b K Wenglish koostuu viisikirjaimisista merkistön a-z sanoista: Kuinka monta bittiä/sana tarvitaan, jotta jokainen sana saa oman bittikuvion? Lasse Lensu 14

15 Lasketaan... N L log b K N 5 log 2 26 N eli wenglish vaatisi 24 bittiä sanaa kohti. Tietokoneessa se vaatisi 4 tavua, eli pitkän kokonaisluvun verran Lasse Lensu 15

16 Kiinteän pituuden koodaus Häviöllinen tiivistäminen: Yleisimmille koodattaville sanoille oma bittikuvio. Harvinaiset sanat eivät kaikki saa omaa koodia. Wenglish käyttää kuitenkin tavallisesti vain noin sanaa, joten näille omat koodisanat; loput niputetaan sanaan: Entä nyt, kuinka monta bittiä/sana? Lasse Lensu 16

17 Lasketaan... N log N Edellisessä käsitellään siis sanoja, ei kirjaimia, joten tarvitaan siis 16 bittiä/sana. Tilantarve on tietokoneessa 2 tavua eli puolet aiemmasta Lasse Lensu 17

18 Muuttuvan pituuden koodaus Häviötön koodaus Huffman koodi: Useimmin esiintyville merkeille annetaan lyhin bittikuvio. LZW-koodi: Luo taulukkoa esiintyneistä sanoista. Q-koodi: Käyttää koodattavan merkin todennäköisyyden laskemiseen lähiympäristön merkkejä Lasse Lensu 18

19 Huffman-koodi Koodattavien symbolien esiintymistodennäköisyydet on tiedettävä. Menetelmä: Kahden vähiten todennäköisen symbolin todennäköisyydet lasketaan yhteen ja tulos sijoitetaan listaan niiden kahden tilalle. Toistetaan kunnes kaksi todennäköisyyttä on jäljellä: Toiselle koodisanaksi 0 ja toiselle 1. Yhdistetyn todennäköisyyden koodisanaan lisätään oikealle 0 ja Lasse Lensu 19

20 Huffman-koodi s i s 1 s 2 s 3 s 4 s 5 P(s i ) s i s 1 1 s s s s Lasse Lensu 20

21 Häviöllinen koodaus Ennustava koodaus Esim. Differentiaalinen pulssikoodimodulaatio (DPCM): Jo lasketuista pisteistä (historia) seuraavan pisteen lähinaapurit määräävät uuden pisteen arvon. Muunnoskoodaus Esim. Diskreetti Fourier -muunnos (DFT): Taajuustasoon muunnettu kuva kertoo, mitä taajuuksia (minkä kokoluokan yksityiskohtia) kuvassa on. Alkuperäinen kuva on täysin palautettavissa taajuustiedon perusteella Lasse Lensu 21

22 DPCM Lasse Lensu 22

23 Fourier-muunnos Lasse Lensu 23

24 Yhteenveto Koodattua tietoa voidaan tiivistää (koodata uudelleen), kun tietoalkiot koodit sisältävät päällekkäistä tietoa. Tiivistäminen voi tapahtua häviöttömästi (kaikki alkuperäinen tieto on tallella) tai häviöllisesti. Entropia määrää minimirajan tietoalkioiden koodaamiseen käytettävälle bittimäärälle Lasse Lensu 24

Ongelma(t): Miten digitaalista tietoa voidaan toisintaa ja visualisoida? Miten monimutkaista tietoa voidaan toisintaa ja visualisoida?

Ongelma(t): Miten digitaalista tietoa voidaan toisintaa ja visualisoida? Miten monimutkaista tietoa voidaan toisintaa ja visualisoida? Ongelma(t): Miten digitaalista tietoa voidaan toisintaa ja visualisoida? Miten monimutkaista tietoa voidaan toisintaa ja visualisoida? 2 Tieto on koodattu aikaisempaa yleisemmin digitaaliseen muotoon,

Lisätiedot

Ongelma(t): Mikä on Turingin kone? Miten Turingin kone liittyy funktioihin ja algoritmeihin? Miten Turingin kone liittyy tietokoneisiin?

Ongelma(t): Mikä on Turingin kone? Miten Turingin kone liittyy funktioihin ja algoritmeihin? Miten Turingin kone liittyy tietokoneisiin? Ongelma(t): Mikä on Turingin kone? Miten Turingin kone liittyy funktioihin ja algoritmeihin? Miten Turingin kone liittyy tietokoneisiin? 2013-2014 Lasse Lensu 2 Algoritmit ovat deterministisiä toimintaohjeita

Lisätiedot

Ongelma 1: Miten tieto kannattaa koodata, jos sen halutaan olevan hyvin vaikeasti luettavaa?

Ongelma 1: Miten tieto kannattaa koodata, jos sen halutaan olevan hyvin vaikeasti luettavaa? Ongelma 1: Miten tieto kannattaa koodata, jos sen halutaan olevan hyvin vaikeasti luettavaa? 2012-2013 Lasse Lensu 2 Ongelma 2: Miten tietoa voidaan (uudelleen)koodata tehokkaasti? 2012-2013 Lasse Lensu

Lisätiedot

Kuvan pakkaus JPEG (Joint Photographic Experts Group)

Kuvan pakkaus JPEG (Joint Photographic Experts Group) Kuvan pakkaus JPEG (Joint Photographic Experts Group) Arne Broman Mikko Toivonen Syksy 2003 Historia 1840 1895 1920-luku 1930-luku Fotografinen filmi Louis J. M. Daguerre, Ranska Ensimmäinen julkinen elokuva

Lisätiedot

Matias Sumanen Mittaussignaalin häviötön pakkaaminen. Kandidaatintyö

Matias Sumanen Mittaussignaalin häviötön pakkaaminen. Kandidaatintyö Matias Sumanen Mittaussignaalin häviötön pakkaaminen Kandidaatintyö Tarkastaja: Yliopistonlehtori Heikki Huttunen Jätetty tarkastettavaksi: 17.5.2015 2 TIIVISTELMÄ TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO Signaalinkäsittelyn

Lisätiedot

Puheenkoodaus. Olivatpa kerran iloiset serkukset. PCM, DPCM ja ADPCM

Puheenkoodaus. Olivatpa kerran iloiset serkukset. PCM, DPCM ja ADPCM Puheenkoodaus Olivatpa kerran iloiset serkukset PCM, DPCM ja ADPCM PCM eli pulssikoodimodulaatio Koodaa jokaisen signaalinäytteen binääriseksi (eli vain ykkösiä ja nollia sisältäväksi) luvuksi kvantisointitasolle,

Lisätiedot

Numeropelissä 3x3-ruudukko sisältää luvut 1, 2,, 9. Tehtäväsi on järjestää ruudukko näin:

Numeropelissä 3x3-ruudukko sisältää luvut 1, 2,, 9. Tehtäväsi on järjestää ruudukko näin: A Numeropeli Numeropelissä 3x3-ruudukko sisältää luvut 1, 2,, 9. Tehtäväsi on järjestää ruudukko näin: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Voit jokaisella siirrolla vaihtaa keskenään kaksi vierekkäistä lukua vaaka- tai

Lisätiedot

Sinulle on annettu bittijono, ja tehtäväsi on muuttaa jonoa niin, että jokainen bitti on 0.

Sinulle on annettu bittijono, ja tehtäväsi on muuttaa jonoa niin, että jokainen bitti on 0. A Bittien nollaus Sinulle on annettu bittijono, ja tehtäväsi on muuttaa jonoa niin, että jokainen bitti on 0. Saat käyttää seuraavia operaatioita: muuta jokin bitti vastakkaiseksi (0 1 tai 1 0) muuta kaikki

Lisätiedot

Luku- ja merkkikoodit. Digitaalitekniikan matematiikka Luku 12 Sivu 1 (15)

Luku- ja merkkikoodit. Digitaalitekniikan matematiikka Luku 12 Sivu 1 (15) Digitaalitekniikan matematiikka Luku 12 Sivu 1 (15) A = a = i i w i Digitaalitekniikan matematiikka Luku 12 Sivu 2 (15) Johdanto Tässä luvussa esitetään kymmenjärjestelmän lukujen eli BCD-lukujen esitystapoja

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe SGN-00 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe 9.3.009 Sivuilla - on. Älä vastaa siihen, jos et ollut ensimmäisessä välikokeessa. Tentin kysymykset ovat sivuilla 3-4. Vastaa vain jompaan kumpaan kokeeseen,

Lisätiedot

Alla olevassa kuvassa on millisekunnin verran äänitaajuisen signaalin aaltomuotoa. Pystyakselilla on jännite voltteina.

Alla olevassa kuvassa on millisekunnin verran äänitaajuisen signaalin aaltomuotoa. Pystyakselilla on jännite voltteina. TT12S1E Tietoliikenteen perusteet Metropolia/A. Koivumäki 1 Kirjan lukuun 3 liittyvää lisäselitystä ja esimerkkejä Kirjan luvussa 3 (Signals Carried over the Network) luodaan katsaus siihen, minkälaisia

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti SG-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti 21.3.2006 Kirjoita nimesi ja opiskelijanumerosi jokaiseen paperiin. Vastauspaperit tullaan irrottamaan toisistaan. Jos tila ei riitä, jatka kääntöpuolelle

Lisätiedot

LÄHTEENKOODAUS. Mikä on lähteenkoodauksen perusidea? A Tietoliikennetekniikka II Osa 20 Kari Kärkkäinen Syksy 2015

LÄHTEENKOODAUS. Mikä on lähteenkoodauksen perusidea? A Tietoliikennetekniikka II Osa 20 Kari Kärkkäinen Syksy 2015 1 LÄHTEENKOODAUS Mikä on lähteenkoodauksen perusidea? LÄHTEENKOODAUKSEN IDEA 2 Lähteen symbolien keskimääräinen informaatio (keskimääräinen epävarmuus) määritellään entropian H(X) avulla, ja se on symbolien

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 9 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 9 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 9 Ti 19.4.2016 Timo Männikkö Luento 9 Merkkitiedon tiivistäminen LZW-menetelmä Taulukointi Editointietäisyys Peruutus Verkon 3-väritys Algoritmit 2 Kevät 2016 Luento 9 Ti 19.4.2016

Lisätiedot

Algebralliset menetelmät virheenkorjauskoodin tunnistamisessa

Algebralliset menetelmät virheenkorjauskoodin tunnistamisessa Algebralliset menetelmät virheenkorjauskoodin tunnistamisessa Jyrki Lahtonen, Anni Hakanen, Taneli Lehtilä, Toni Hotanen, Teemu Pirttimäki, Antti Peltola Turun yliopisto MATINE-tutkimusseminaari, 16.11.2017

Lisätiedot

811120P Diskreetit rakenteet

811120P Diskreetit rakenteet 811120P Diskreetit rakenteet 2016-2017 2. Lukujen esittäminen ja aritmetiikka 2.1 Kantajärjestelmät ja lukujen esittäminen Käytettävät lukujoukot: Luonnolliset luvut IN = {0,1,2,3,... } Positiiviset kokonaisluvut

Lisätiedot

Biosignaalien tiivistäminen Timo Tossavainen Tampereen yliopisto Tietojenkäsittelyopin laitos Pro gradu -tutkielma..999 Tampereen yliopisto Tietojenkäsittelyopin laitos Timo Tossavainen: Biosignaalien

Lisätiedot

Shannonin ensimmäinen lause

Shannonin ensimmäinen lause Shannonin ensimmäinen lause Pro gradu Maija-Liisa Metso Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Syksy 2014 Sisältö Tiivistelmä 2 1 Johdanto informaatioteoriaan 2 1.1 Informaatioteorian historiaa...................

Lisätiedot

Palautteita. Tutoriaalit olivat vaikeat! Totta, tentti on onneksi helpompi

Palautteita. Tutoriaalit olivat vaikeat! Totta, tentti on onneksi helpompi Palautteita Tutoriaalit olivat vaikeat! Totta, tentti on onneksi helpompi 504 Mitä range() tekee? range on funktio, joka palauttaa listan esim. a = range(5,10) Palauttaa listan [5,6,7,8,9] Siis nämä kolme

Lisätiedot

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa Vierailuluento IMA-kurssilla Heikki Huttunen Lehtori, TkT Signaalinkäsittely, TTY heikki.huttunen@tut.fi Department of Signal Processing Fourier-muunnos

Lisätiedot

Matlab-tietokoneharjoitus

Matlab-tietokoneharjoitus Matlab-tietokoneharjoitus Tämän harjoituksen tavoitteena on: Opettaa yksinkertaisia piirikaavio- ja yksikkömuunnoslaskuja. Opettaa Matlabin perustyökaluja mittausten analysoimiseen. Havainnollistaa näytteenottotaajuuden,

Lisätiedot

Tiedon esitysmuodot. Luento 6 (verkkoluento 6) Lukujärjestelmät Kokonaisluvut, liukuluvut Merkit, merkkijonot Äänet, kuvat, muu tieto

Tiedon esitysmuodot. Luento 6 (verkkoluento 6) Lukujärjestelmät Kokonaisluvut, liukuluvut Merkit, merkkijonot Äänet, kuvat, muu tieto Luento 6 (verkkoluento 6) Tiedon esitysmuodot Lukujärjestelmät Kokonaisluvut, liukuluvut Merkit, merkkijonot Äänet, kuvat, muu tieto Ohjelman esitysmuoto Rakenteellinen tieto 1 Tiedon tyypit Kommunikointi

Lisätiedot

Ongelma(t): Miten merkkijonoja voidaan hakea tehokkaasti? Millaisia hakuongelmia liittyy bioinformatiikkaan?

Ongelma(t): Miten merkkijonoja voidaan hakea tehokkaasti? Millaisia hakuongelmia liittyy bioinformatiikkaan? Ongelma(t): Miten merkkijonoja voidaan hakea tehokkaasti? Millaisia hakuongelmia liittyy bioinformatiikkaan? 2012-2013 Lasse Lensu 2 Ihmisen, eläinten ja kasvien hyvinvoinnin kannalta nykyaikaiset mittaus-,

Lisätiedot

Harmaasävykuvien häviötön tiivistäminen

Harmaasävykuvien häviötön tiivistäminen Harmaasävykuvien häviötön tiivistäminen Kaisa Komulainen 9. huhtikuuta 2001 Joensuun yliopisto Tietojenkäsittelytiede Pro gradu -tutkielma Tiivistelmä Digitaalisessa muodossa olevien kuvien määrä kasvaa

Lisätiedot

Digitaalitekniikan matematiikka Luku 13 Sivu 1 (10) Virheen havaitseminen ja korjaus

Digitaalitekniikan matematiikka Luku 13 Sivu 1 (10) Virheen havaitseminen ja korjaus Digitaalitekniikan matematiikka Luku 13 Sivu 1 (10) Digitaalitekniikan matematiikka Luku 13 Sivu 2 (10) Johdanto Tässä luvussa esitetään virheen havaitsevien ja korjaavien koodaustapojen perusteet ja käyttösovelluksia

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti SG-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti 24.4.2006 Kirjoita nimesi ja opiskelijanumerosi jokaiseen paperiin. Vastauspaperit tullaan irrottamaan toisistaan. Jos tila ei riitä, jatka kääntöpuolelle

Lisätiedot

Digitaalinen audio & video I

Digitaalinen audio & video I Digitaalinen audio & video I Johdanto Digitaalinen audio + Psykoakustiikka + Äänen digitaalinen esitys Digitaalinen kuva + JPEG 1 Johdanto Multimediassa hyödynnetään todellista ääntä, kuvaa ja videota

Lisätiedot

SISÄLLYS - DIGITAALITEKNIIKKA

SISÄLLYS - DIGITAALITEKNIIKKA SISÄLLYS - DIGITAALITEKNIIKKA Digitaalitekniikan perusteita...2 Bitti (bit)...2 Tavu (bytes)...2 Sana (word)...2 Yksiköt...2 Binääri järjestelmän laskutapa...2 Esimerkki: Digikuvan siirron kestoaika...2

Lisätiedot

puheen laatu kärsii koodauksesta mahdollisimman vähän. puhe pakkautuu mahdollisimman pieneen määrään bittejä.

puheen laatu kärsii koodauksesta mahdollisimman vähän. puhe pakkautuu mahdollisimman pieneen määrään bittejä. Luku 1 Puheen koodaus Puheen koodauksella tarkoitetaan puhesignaalin esittämiseen tarvittavan bittimäärän pienentämistä sillä tavalla, että puhesignaalin laatu ja ymmärrettävyys kärsivät mahdollisimman

Lisätiedot

LARI KUMPU ADPCM:N KÄYTTÖ ÄÄNEN HÄVIÖTTÖMÄSSÄ PAKKAUKSESSA

LARI KUMPU ADPCM:N KÄYTTÖ ÄÄNEN HÄVIÖTTÖMÄSSÄ PAKKAUKSESSA LARI KUMPU ADPCM:N KÄYTTÖ ÄÄNEN HÄVIÖTTÖMÄSSÄ PAKKAUKSESSA Kandidaatintyö Tarkastaja: lehtori Konsta Koppinen Työ jätetty tarkastettavaksi 19. joulukuuta 2010 ii TIIVISTELMÄ TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO

Lisätiedot

Signaalien datamuunnokset. Digitaalitekniikan edut

Signaalien datamuunnokset. Digitaalitekniikan edut Signaalien datamuunnokset Datamuunnosten teoriaa Muunnosten taustaa Muunnosten teoriaa Muunnosten rajoituksia ja ongelmia Petri Kärhä 09/02/2009 Signaalien datamuunnokset 1 Digitaalitekniikan edut Tarkoituksena

Lisätiedot

Signaalien datamuunnokset

Signaalien datamuunnokset Signaalien datamuunnokset Datamuunnosten teoriaa Muunnosten taustaa Muunnosten teoriaa Muunnosten rajoituksia ja ongelmia Petri Kärhä 06/02/2004 Luento 4a: Signaalien datamuunnokset 1 Digitaalitekniikan

Lisätiedot

Koodausteoria, Kesä 2014

Koodausteoria, Kesä 2014 Koodausteoria, Kesä 2014 Topi Törmä Matemaattisten tieteiden laitos 3.3 Lineaarisen koodin dekoodaus Oletetaan, että lähetettäessä kanavaan sana c saadaan sana r = c + e, missä e on häiriön aiheuttama

Lisätiedot

ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät

ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät Laskuharjoitus 8 - ratkaisut 1. Tehtävässä on taustalla ajatus kantoaaltomodulaatiosta, jossa on I- ja Q-haarat, ja joka voidaan kuvata kompleksiarvoisena kantataajuussignaalina.

Lisätiedot

Harmaasävykuvien häviöttömästä tiivistyksestä

Harmaasävykuvien häviöttömästä tiivistyksestä Harmaasävykuvien häviöttömästä tiivistyksestä TURUN YLIOPISTO Informaatioteknologian laitos Tietojenkäsittelytiede Pro gradu tutkielma 9.2.2004 Marko Männistö SISÄLLYSLUETTELO SISÄLLYSLUETTELO...2 1 JOHDANTO...5

Lisätiedot

Laskennan teoria (kevät 2006) Harjoitus 3, ratkaisuja

Laskennan teoria (kevät 2006) Harjoitus 3, ratkaisuja 581336 Laskennan teoria (kevät 2006) Harjoitus 3, ratkaisuja 1. S! axc X! axc X! by c Y! by c Y! " 2. (a) Tehtävänä on konstruoida rajoittamaton kielioppi, joka tuottaa kielen f0 n 1 n jn 1g. Vaihe1: alkutilanteen

Lisätiedot

Matematiikka ja teknologia, kevät 2011

Matematiikka ja teknologia, kevät 2011 Matematiikka ja teknologia, kevät 2011 Peter Hästö 3. helmikuuta 2011 Matemaattisten tieteiden laitos Sisältö Kurssi koostuu kuudesta (seitsemästä) toisistaan riippumattomasta luennosta. Aihepiirit ovat:

Lisätiedot

ELEC-C5070 Elektroniikkapaja (5 op)

ELEC-C5070 Elektroniikkapaja (5 op) (5 op) Luento 5 A/D- ja D/A-muunnokset ja niiden vaikutus signaaleihin Signaalin A/D-muunnos Analogia-digitaalimuunnin (A/D-muunnin) muuttaa analogisen signaalin digitaaliseen muotoon, joka voidaan lukea

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti 5.5.2008 Kirjoita nimesi ja opiskelijanumerosi jokaiseen paperiin. Vastauspaperit tullaan irrottamaan toisistaan. Jos tila ei riitä, jatka kääntöpuolelle

Lisätiedot

Digitaalinen audio & video, osa I. Johdanto. Digitaalisen audion sovellusalueet. Johdanto. Taajuusalue. Psykoakustiikka. Johdanto Digitaalinen audio

Digitaalinen audio & video, osa I. Johdanto. Digitaalisen audion sovellusalueet. Johdanto. Taajuusalue. Psykoakustiikka. Johdanto Digitaalinen audio Digitaalinen audio & video, osa I Johdanto Digitaalinen audio + Psykoakustiikka + Äänen digitaalinen esitys Digitaalinen kuva +JPEG Petri Vuorimaa 1 Johdanto Multimediassa hyödynnetään todellista ääntä,

Lisätiedot

Ongelma(t): Miten jollakin korkeamman tason ohjelmointikielellä esitetty algoritmi saadaan suoritettua mikro-ohjelmoitavalla tietokoneella ja siinä

Ongelma(t): Miten jollakin korkeamman tason ohjelmointikielellä esitetty algoritmi saadaan suoritettua mikro-ohjelmoitavalla tietokoneella ja siinä Ongelma(t): Miten jollakin korkeamman tason ohjelmointikielellä esitetty algoritmi saadaan suoritettua mikro-ohjelmoitavalla tietokoneella ja siinä olevilla komponenteilla? Voisiko jollakin ohjelmointikielellä

Lisätiedot

INFORMAATIOTEORIA & KOODAUS TÄRKEIMPIEN ASIOIDEN KERTAUS A Tietoliikennetekniikka II Osa 28 Kari Kärkkäinen Syksy 2015

INFORMAATIOTEORIA & KOODAUS TÄRKEIMPIEN ASIOIDEN KERTAUS A Tietoliikennetekniikka II Osa 28 Kari Kärkkäinen Syksy 2015 1 INFORMAATIOTEORIA & KOODAUS TÄRKEIMPIEN ASIOIDEN KERTAUS TEENVETO 2 Informaatioteoria tarkastelee tiedonsiirtoa yleisemmällä, hieman abstraktilla tasolla ei enää tarkastella signaaleja aika- tai taajuusalueissa.

Lisätiedot

Tietotyypit ja operaattorit

Tietotyypit ja operaattorit Tietotyypit ja operaattorit Luennossa tarkastellaan yksinkertaisten tietotyyppien int, double ja char muunnoksia tyypistä toiseen sekä esitellään uusia operaatioita. Numeeriset tietotyypit ja muunnos Merkkitieto

Lisätiedot

esimerkkejä erilaisista lohkokoodeista

esimerkkejä erilaisista lohkokoodeista 6.2.1 Lohkokoodit tehdään bittiryhmälle bittiryhmään lisätään sovitun algoritmin mukaan ylimääräisiä bittejä [k informaatiobittiä => n koodibittiä, joista n-k lisäbittiä], käytetään yleensä merkintää (n,k)-koodi

Lisätiedot

Tietoliikenteen fyysinen kerros. Tietoliikenne kohtaa todellisuuden Kirja sivut 43-93

Tietoliikenteen fyysinen kerros. Tietoliikenne kohtaa todellisuuden Kirja sivut 43-93 Tietoliikenteen fyysinen kerros Tietoliikenne kohtaa todellisuuden Kirja sivut 43-93 Data ja informaatio Data: koneiden tai ihmisten käsiteltävissä oleva tiedon esitysmuoto Informaatio: datan merkityssisältö

Lisätiedot

TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO

TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO Digitaali- ja Tietokonetekniikan laitos TKT-3200 Tietokonetekniikka ASSEMBLER: QSORT 11.08.2010 Ryhmä 00 nimi1 email1 opnro1 nimi2 email2 opnro2 nimi3 email3 opnro3 1. TEHTÄVÄ

Lisätiedot

TEHTÄVIEN RATKAISUT. Tehtäväsarja A. 2. a) a + b = = 1 b) (a + b) = ( 1) = 1 c) a + ( b) = 13 + ( 12) = = 1.

TEHTÄVIEN RATKAISUT. Tehtäväsarja A. 2. a) a + b = = 1 b) (a + b) = ( 1) = 1 c) a + ( b) = 13 + ( 12) = = 1. TEHTÄVIEN RATKAISUT Tehtäväsarja A.. a) a b b) (a b) ( ) c) a ( b) ( ) ). a) 4 4 5 6 6 6 6 6 b) Pienin arvo: ) 4 4 4 6 6 6 6 6 6 6 Suurin arvo: ) 4) 4 8 7 7 4 6 6 6 6 4. @ tekijät ja Sanoma Pro Oy 06 5.

Lisätiedot

Digitaalinen signaalinkäsittely Kuvankäsittely

Digitaalinen signaalinkäsittely Kuvankäsittely Digitaalinen signaalinkäsittely Kuvankäsittely Teemu Saarelainen, teemu.saarelainen@kyamk.fi Lähteet: Ifeachor, Jervis, Digital Signal Processing: A Practical Approach H.Huttunen, Signaalinkäsittelyn menetelmät,

Lisätiedot

Tiedonsiirron perusteet ja fyysinen kerros. Tietoliikenne kohtaa todellisuuden OSI-mallin alimmainen kerros Kirja sivut 43-93

Tiedonsiirron perusteet ja fyysinen kerros. Tietoliikenne kohtaa todellisuuden OSI-mallin alimmainen kerros Kirja sivut 43-93 Tiedonsiirron perusteet ja fyysinen kerros Tietoliikenne kohtaa todellisuuden OSI-mallin alimmainen kerros Kirja sivut 43-93 Data ja informaatio Data: koneiden tai ihmisten käsiteltävissä oleva tiedon

Lisätiedot

Tietorakenteet ja algoritmit syksy Laskuharjoitus 1

Tietorakenteet ja algoritmit syksy Laskuharjoitus 1 Tietorakenteet ja algoritmit syksy 2012 Laskuharjoitus 1 1. Tietojenkäsittelijä voi ajatella logaritmia usein seuraavasti: a-kantainen logaritmi log a n kertoo, kuinka monta kertaa luku n pitää jakaa a:lla,

Lisätiedot

Koodausteoria, Kesä 2014

Koodausteoria, Kesä 2014 Koodausteoria, Kesä 2014 Topi Törmä Matemaattisten tieteiden laitos 6. Ryöppyvirheitä korjaavat koodit Topi Törmä Matemaattisten tieteiden laitos 2 / 34 6.1 Peruskäsitteitä Aiemmin on implisiittisesti

Lisätiedot

Tekijöihinjaon kvanttialgoritmi

Tekijöihinjaon kvanttialgoritmi Tekijöihinjaon kvanttialgoritmi Vesa Kivistö Helsinki 14.11.2004 Vaihtoehtoiset laskentaparadigmat -seminaari HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Sisältö 1 Johdanto... 3 2 Hadamard ja Walsh-Hadamard

Lisätiedot

Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1

Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1 Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1 Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 2 Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Ari Korhonen Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1. JOHDANTO 1.1 Määritelmiä

Lisätiedot

815338A Ohjelmointikielten periaatteet Harjoitus 2 vastaukset

815338A Ohjelmointikielten periaatteet Harjoitus 2 vastaukset 815338A Ohjelmointikielten periaatteet 2015-2016. Harjoitus 2 vastaukset Harjoituksen aiheena on BNF-merkinnän käyttö ja yhteys rekursiivisesti etenevään jäsentäjään. Tehtävä 1. Mitkä ilmaukset seuraava

Lisätiedot

Digitaalinen audio & video, osa I

Digitaalinen audio & video, osa I Digitaalinen audio & video, osa I Johdanto Digitaalinen audio + Psykoakustiikka + Äänen digitaalinen esitys Digitaalinen kuva +JPEG Petri Vuorimaa 1 Johdanto Multimediassa hyödynnetään todellista ääntä,

Lisätiedot

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Osa 4: Modulaariaritmetiikka Riikka Kangaslampi 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Modulaariaritmetiikka Jakoyhtälö Määritelmä 1 Luku

Lisätiedot

Äärettömät sanat. Aleksi Saarela. Matematiikan ja tilastotieteen laitos ja FUNDIM-keskus, Turun yliopisto. A. Saarela (TY) Äärettömät sanat 1 / 28

Äärettömät sanat. Aleksi Saarela. Matematiikan ja tilastotieteen laitos ja FUNDIM-keskus, Turun yliopisto. A. Saarela (TY) Äärettömät sanat 1 / 28 Äärettömät sanat Aleksi Saarela Matematiikan ja tilastotieteen laitos ja FUNDIM-keskus, Turun yliopisto A. Saarela (TY) Äärettömät sanat 1 / 28 1 Sanojen kombinatoriikan taustaa 2 Esimerkkejä äärettömistä

Lisätiedot

Koodausteoria, Kesä 2014

Koodausteoria, Kesä 2014 Koodausteoria, Kesä 2014 Topi Törmä Matemaattisten tieteiden laitos 3. Lineaariset koodit Topi Törmä Matemaattisten tieteiden laitos 2 / 22 3.1 Lineaarisen koodin määrittely Olkoon F äärellinen kunta.

Lisätiedot

Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Lauri Malmi / Ari Korhonen

Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Lauri Malmi / Ari Korhonen Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Lauri Malmi / Ari 1 1. JOHDANTO 1.1 Määritelmiä 1.2 Tietorakenteen ja algoritmin valinta 1.3 Algoritmit ja tiedon määrä 1.4 Tietorakenteet ja toiminnot 1.5 Esimerkki:

Lisätiedot

http://www.nelostuote.fi/suomi/rummikubsaan.html

http://www.nelostuote.fi/suomi/rummikubsaan.html Sivu 1/5 Pelin sisältö 104 numeroitua laattaa (numeroitu 1-13) 2 laattaa kutakin neljää väriä (musta, oranssi, sininen ja punainen) 2 jokerilaattaa, 4 laattatelinettä, pelisäännöt Pelin tavoite Tavoitteena

Lisätiedot

TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO

TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO Digitaali- ja Tietokonetekniikan laitos TKT-3200 Tietokonetekniikka ASSEMBLER: QSORT 06.09.2005 Ryhmä 00 nimi1 email1 opnro1 nimi2 email2 opnro2 nimi3 email3 opnro3 1. TEHTÄVÄ

Lisätiedot

ANSI/IEEE Std

ANSI/IEEE Std Digitaalitekniikan matematiikka Luku 9 Sivu 1 (26) Lukujärjestelmät ja lukujen esittäminen ANSI/IEEE Std 754-2008 0 1 0 1 1 0 0 0 B = Σ B i 2 i Digitaalitekniikan matematiikka Luku 9 Sivu 2 (26) Johdanto

Lisätiedot

Data ja informaatio. Tiedonsiirron perusteet ja fyysinen kerros. Ohjattu media. Tiedonsiirto. Ohjaamaton media

Data ja informaatio. Tiedonsiirron perusteet ja fyysinen kerros. Ohjattu media. Tiedonsiirto. Ohjaamaton media Data ja informaatio Tiedonsiirron perusteet ja fyysinen kerros Tietoliikenne kohtaa todellisuuden Kirja sivut 43-93 Data: koneiden tai ihmisten käsiteltävissä oleva tiedon esitysmuoto Informaatio: datan

Lisätiedot

JBIG2-tiivistysstandardi

JBIG2-tiivistysstandardi JBIG2-tiivistysstandardi Sami Gröhn 22..2000 Joensuun yliopisto Tietojenkäsittelytiede Kandidaatintutkielma TIIVISTELMÄ Tiivistyksen tarkoituksena on saada kuvan sisältämä tieto mahdollisimman pieneen

Lisätiedot

Algoritmit lyhyiden sekvenssien rinnastamiseen referenssigenomia vasten. Krista Longi

Algoritmit lyhyiden sekvenssien rinnastamiseen referenssigenomia vasten. Krista Longi Algoritmit lyhyiden sekvenssien rinnastamiseen referenssigenomia vasten. Krista Longi 19.05.2014 DNA:n sekvensointi DNA:n pilkotaan lyhyiksi mallipalasiksi, templaateiksi, joiden emäsjärjestys selvitetään.

Lisätiedot

JPEG:n algoritmit ja niiden vaihtoehdot

JPEG:n algoritmit ja niiden vaihtoehdot JPEG:n algoritmit ja niiden vaihtoehdot Tutkielma kurssille T-61.246 Digitaalinen signaalinkäsittely ja suodatus Marko Knuutila, 51284D Sisällysluettelo Johdanto...2 JPEG:n algoritmi... 2 Häviöttömät algoritmit...

Lisätiedot

Digitaalitekniikan matematiikka Luku 1 Sivu 1 (19) Johdatus digitaalitekniikkaan

Digitaalitekniikan matematiikka Luku 1 Sivu 1 (19) Johdatus digitaalitekniikkaan Digitaalitekniikan matematiikka Luku 1 Sivu 1 (19) Digitaalitekniikan matematiikka Luku 1 Sivu 2 (19) Johdanto Tässä luvussa esitellään tiedon lajeja ja tiedolle tehtävää käsittelyä käsitellään tiedon

Lisätiedot

Häviötön tiedon pakkaaminen

Häviötön tiedon pakkaaminen Päivi Toikkanen Häviötön tiedon pakkaaminen Tietotekniikan pro gradu -tutkielma 26. marraskuuta 2014 Jyväskylän yliopisto Tietotekniikan laitos Kokkolan yliopistokeskus Chydenius Tekijä: Päivi Toikkanen

Lisätiedot

jäsentäminen TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy 2015 Antti-Juhani Kaijanaho 26. marraskuuta 2015 TIETOTEKNIIKAN LAITOS

jäsentäminen TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy 2015 Antti-Juhani Kaijanaho 26. marraskuuta 2015 TIETOTEKNIIKAN LAITOS TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy 2015 Antti-Juhani Kaijanaho TIETOTEKNIIKAN LAITOS 26. marraskuuta 2015 Sisällys Tunnistamis- ja jäsennysongelma Olkoon G = (N, Σ, P, S) kontekstiton kielioppi ja

Lisätiedot

OHJ-1010 Tietotekniikan perusteet 4 op Syksy 2012

OHJ-1010 Tietotekniikan perusteet 4 op Syksy 2012 OHJ-1010 Tietotekniikan perusteet 4 op Syksy 2012 Luento 6: Tiedon esittäminen tietokoneessa, osa 1 Tekijät: Antti Virtanen, Timo Lehtonen, Matti Kujala, Kirsti Ala-Mutka, Petri M. Gerdt et al. Luennon

Lisätiedot

Toisessa kyselyssä alueella on 1 ruudussa A ja 3 ruudussa B, joten suosituin ehdokas on B.

Toisessa kyselyssä alueella on 1 ruudussa A ja 3 ruudussa B, joten suosituin ehdokas on B. A Alueet Bittimaassa järjestetään vaalit, joissa on 26 ehdokasta. Jokaisella ehdokkaalla on kirjaintunnus välillä A...Z. Bittimaa on suorakulmion muotoinen ja jaettu neliöruutuihin. Tehtäväsi on selvittää

Lisätiedot

Vapo: Turveauman laskenta 1. Asennusohje

Vapo: Turveauman laskenta 1. Asennusohje Turveauman mittaus 3D-system Oy 3D-Win ohjelman lisätoiminto, jolla lasketaan turveaumasta tilaajan haluamat arvot ja piirretään aumasta kuva. Laskentatoiminto löytyy kohdasta Työkalut/Lisätoiminnot. Valitse

Lisätiedot

Digitaalinen Audio & Video I

Digitaalinen Audio & Video I Digitaalinen Audio & Video I Johdanto Digitaalinen audio Psykoakustiikka Äänen digitaalinen esitys Monikanavaääni ja äänen digitaalinen siirto Digitaalinen kuva Diskreetti kosiinimuunnos JPEG 1 Johdanto

Lisätiedot

Ongelma(t): Jotta tietokone olisi mahdollisimman yleiskäyttöinen ja suorituskykyinen, niin miten tietokoneen resurssit tulisi tarjota ohjelmoijalle,

Ongelma(t): Jotta tietokone olisi mahdollisimman yleiskäyttöinen ja suorituskykyinen, niin miten tietokoneen resurssit tulisi tarjota ohjelmoijalle, Ongelma(t): Jotta tietokone olisi mahdollisimman yleiskäyttöinen ja suorituskykyinen, niin miten tietokoneen resurssit tulisi tarjota ohjelmoijalle, sovellusohjelmille ja käyttäjille? 2012-2013 Lasse Lensu

Lisätiedot

Perinnöllinen informaatio ja geneettinen koodi.

Perinnöllinen informaatio ja geneettinen koodi. Tehtävä A1 Kirjoita essee aiheesta: Perinnöllinen informaatio ja geneettinen koodi. Vastaa esseemuotoisesti, älä käytä ranskalaisia viivoja. Piirroksia voi käyttää. Vastauksessa luetaan ansioksi selkeä

Lisätiedot

T-61.246 DSP: GSM codec

T-61.246 DSP: GSM codec T-61.246 DSP: GSM codec Agenda Johdanto Puheenmuodostus Erilaiset codecit GSM codec Kristo Lehtonen GSM codec 1 Johdanto Analogisen puheen muuttaminen digitaaliseksi Tiedon tiivistäminen pienemmäksi Vähentää

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 13 Ti 2.5.2017 Timo Männikkö Luento 13 Merkkijonon sovitus Horspoolin algoritmi Laskennallinen vaativuus Päätösongelmat Epädeterministinen algoritmi Vaativuusluokat NP-täydellisyys

Lisätiedot

Algoritmit 1. Demot Timo Männikkö

Algoritmit 1. Demot Timo Männikkö Algoritmit 1 Demot 1 25.-26.1.2017 Timo Männikkö Tehtävä 1 (a) Algoritmi, joka laskee kahden kokonaisluvun välisen jakojäännöksen käyttämättä lainkaan jakolaskuja Jaettava m, jakaja n Vähennetään luku

Lisätiedot

Hajautus. operaatiot insert ja search pyritään tekemään erittäin nopeiksi

Hajautus. operaatiot insert ja search pyritään tekemään erittäin nopeiksi Hajautus eräs (osittainen) toteutus joukko-tietotyypille operaatiot insert ja search pyritään tekemään erittäin nopeiksi tärkeä tekniikka käytännön ohjelmoinnissa valmiita toteutuksia on, mutta väärät

Lisätiedot

Syötteen ainoalla rivillä on yksi positiivinen kokonaisluku, joka on alle 1000000000000 = 10 12. Luvussa ei esiinny missään kohtaa numeroa 0.

Syötteen ainoalla rivillä on yksi positiivinen kokonaisluku, joka on alle 1000000000000 = 10 12. Luvussa ei esiinny missään kohtaa numeroa 0. A Alkulukuosat Tehtävänä on laskea annetusta kokonaisluvusta niiden osajonojen määrä, joita vastaavat luvut ovat alkulukuja. Esimerkiksi luvun 123 kaikki osajonot ovat 1, 2, 3, 12, 23 ja 123. Näistä alkulukuja

Lisätiedot

Ongelma(t): Miten mikro-ohjelmoitavaa tietokonetta voisi ohjelmoida kirjoittamatta binääristä (mikro)koodia? Voisiko samalla algoritmin esitystavalla

Ongelma(t): Miten mikro-ohjelmoitavaa tietokonetta voisi ohjelmoida kirjoittamatta binääristä (mikro)koodia? Voisiko samalla algoritmin esitystavalla Ongelma(t): Miten mikro-ohjelmoitavaa tietokonetta voisi ohjelmoida kirjoittamatta binääristä (mikro)koodia? Voisiko samalla algoritmin esitystavalla ohjelmoida useita komponenteiltaan ja rakenteeltaan

Lisätiedot

7. Kuvantiivistys 7.1. Perusteet

7. Kuvantiivistys 7.1. Perusteet 7. Kuvantiivistys 7.1. Perusteet Kuvan tai laajemmin tiedontiivistys (tai pakkaus käsittää tärkeän algoritmien alueen informaation muokkaamiseksi muotoon, joka käyttää vähemmän muistitilaa kuin alkuperäinen

Lisätiedot

Toteutusdokumentti: Huffman-koodaus

Toteutusdokumentti: Huffman-koodaus hyväksymispäivä arvosana arvostelija Toteutusdokumentti: Huffman-koodaus Tuomas Husu Helsinki 25.6.2009 Tietorakenteiden harjoitustyö, kesä 2009. Ohjaaja Tomi Jylhä-Ollila. HELSINGIN

Lisätiedot

Kenguru Student (lukion 2. ja 3. vuosi) sivu 1 / 6

Kenguru Student (lukion 2. ja 3. vuosi) sivu 1 / 6 Kenguru Student (lukion 2. ja 3. vuosi) sivu 1 / 6 NIMI LUOKKA/RYHMÄ Pisteet: Kenguruloikan pituus: Irrota tämä vastauslomake tehtävämonisteesta. Merkitse tehtävän numeron alle valitsemasi vastausvaihtoehto.

Lisätiedot

Ongelma(t): Mistä loogisista lausekkeista ja niitä käytännössä toteuttavista loogisista piireistä olisi hyötyä tietojenkäsittelyssä ja tietokoneen

Ongelma(t): Mistä loogisista lausekkeista ja niitä käytännössä toteuttavista loogisista piireistä olisi hyötyä tietojenkäsittelyssä ja tietokoneen Ongelma(t): Mistä loogisista lausekkeista ja niitä käytännössä toteuttavista loogisista piireistä olisi hyötyä tietojenkäsittelyssä ja tietokoneen rakentamisessa? 2012-2013 Lasse Lensu 2 Transistori yhdessä

Lisätiedot

Johdatus Ohjelmointiin

Johdatus Ohjelmointiin Johdatus Ohjelmointiin Syksy 2006 Viikko 2 13.9. - 14.9. Tällä viikolla käsiteltävät asiat Peruskäsitteitä Kiintoarvot Tiedon tulostus Yksinkertaiset laskutoimitukset Muuttujat Tiedon syöttäminen Hyvin

Lisätiedot

Merkkijonon tutkiminen matches-metodilla

Merkkijonon tutkiminen matches-metodilla Merkkijonon tutkiminen matches-metodilla String-luokkaan on määritelty seuraava metodi: public boolean matches(string regular_expression) Mihin käytetään String-luokan metodia public boolean matches(string

Lisätiedot

1. Esitä rekursiivinen määritelmä lukujonolle

1. Esitä rekursiivinen määritelmä lukujonolle Matematiikan laitos Johdatus Diskrettiin Matematiikkaan Harjoitus 4 24.11.2011 Ratkaisuehdotuksia Aleksandr Pasharin 1. Esitä rekursiivinen määritelmä lukujonolle (a) f(n) = (2 0, 2 1, 2 2, 2 3, 2 4,...)

Lisätiedot

Esimerkiksi jos käytössä ovat kirjaimet FFII, mahdolliset nimet ovat FIFI ja IFIF. Näistä aakkosjärjestykssä ensimmäinen nimi on FIFI.

Esimerkiksi jos käytössä ovat kirjaimet FFII, mahdolliset nimet ovat FIFI ja IFIF. Näistä aakkosjärjestykssä ensimmäinen nimi on FIFI. A Nimi Uolevi sai koiranpennun, mutta siltä puuttuu vielä nimi. Uolevi on jo päättänyt, mitä kirjaimia nimessä tulee olla. Lisäksi hän haluaa, että nimi muodostuu toistamalla kaksi kertaa sama merkkijono.

Lisätiedot

811120P Diskreetit rakenteet

811120P Diskreetit rakenteet 811120P Diskreetit rakenteet 2016-2017 1. Algoritmeista 1.1 Algoritmin käsite Algoritmi keskeinen laskennassa Määrittelee prosessin, joka suorittaa annetun tehtävän Esimerkiksi Nimien järjestäminen aakkosjärjestykseen

Lisätiedot

Task list Submit code Submissions Messages Scoreboard View queue Edit contest

Task list Submit code Submissions Messages Scoreboard View queue Edit contest Code Submission Evaluation System Logged in: sharph Admin Logout Datatähti 2017 alku Contest start: 2016-10-03 00:00:00 Contest end: 2016-10-17 00:00:00 Task list Submit code Submissions Messages Scoreboard

Lisätiedot

Tiedonsiirron perusteet ja fyysinen kerros. Tietoliikenne kohtaa todellisuuden OSI-mallin alimmainen kerros "Miten siirretään yksi bitti"

Tiedonsiirron perusteet ja fyysinen kerros. Tietoliikenne kohtaa todellisuuden OSI-mallin alimmainen kerros Miten siirretään yksi bitti Tiedonsiirron perusteet ja fyysinen kerros Tietoliikenne kohtaa todellisuuden OSI-mallin alimmainen kerros "Miten siirretään yksi bitti" Data ja informaatio Data: koneiden tai ihmisten käsiteltävissä oleva

Lisätiedot

Kuvankäsi*ely 1. Digitaaliset kuvat ja niiden peruskäsi3eet. Kimmo Koskinen

Kuvankäsi*ely 1. Digitaaliset kuvat ja niiden peruskäsi3eet. Kimmo Koskinen Kuvankäsi*ely 1 Digitaaliset kuvat ja niiden peruskäsi3eet Kimmo Koskinen Mitä kuvankäsi3ely on? Digitaalisten kuvien monipuolista muokkausta: - korjailua: roskien poisto, punaiset silmät jne - muuntelua:

Lisätiedot

VIII. Osa. Liitteet. Liitteet Suoritusjärjestys Varatut sanat Binääri- ja heksamuoto

VIII. Osa. Liitteet. Liitteet Suoritusjärjestys Varatut sanat Binääri- ja heksamuoto Osa VIII Liitteet Liitteet A B C Suoritusjärjestys Varatut sanat Binääri- ja heksamuoto Osa VIII A. Liite Operaattoreiden suoritusjärjestys On tärkeää ymmärtää, että operaattoreilla on prioriteettinsa,

Lisätiedot

Nimittäin, koska s k x a r mod (p 1), saadaan Fermat n pienen lauseen avulla

Nimittäin, koska s k x a r mod (p 1), saadaan Fermat n pienen lauseen avulla 6. Digitaalinen allekirjoitus Digitaalinen allekirjoitus palvelee samaa tarkoitusta kuin perinteinen käsin kirjotettu allekirjoitus, t.s. Liisa allekirjoittaessaan Pentille lähettämän viestin, hän antaa

Lisätiedot

TILASTOLLINEN OPPIMINEN

TILASTOLLINEN OPPIMINEN 301 TILASTOLLINEN OPPIMINEN Salmiakki- ja hedelmämakeisia on pakattu samanlaisiin käärepapereihin suurissa säkeissä, joissa on seuraavat sekoitussuhteet h 1 : 100% salmiakkia h 2 : 75% salmiakkia + 25%

Lisätiedot

Tietorakenteet (syksy 2013)

Tietorakenteet (syksy 2013) Tietorakenteet (syksy 2013) Harjoitus 1 (6.9.2013) Huom. Sinun on osallistuttava perjantain laskuharjoitustilaisuuteen ja tehtävä vähintään kaksi tehtävää, jotta voit jatkaa kurssilla. Näiden laskuharjoitusten

Lisätiedot

811312A Tietorakenteet ja algoritmit, 2014-2015, Harjoitus 7, ratkaisu

811312A Tietorakenteet ja algoritmit, 2014-2015, Harjoitus 7, ratkaisu 832A Tietorakenteet ja algoritmit, 204-205, Harjoitus 7, ratkaisu Hajota ja hallitse-menetelmä: Tehtävä 7.. Muodosta hajota ja hallitse-menetelmää käyttäen algoritmi TULOSTA_PUU_LASKEVA, joka tulostaa

Lisätiedot

1 Aritmeettiset ja geometriset jonot

1 Aritmeettiset ja geometriset jonot 1 Aritmeettiset ja geometriset jonot Johdatus Johdatteleva esimerkki 1 Kasvutulille talletetaan vuoden jokaisen kuukauden alussa tammikuusta alkaen 100 euroa. Tilin nettokorkokanta on 6%. Korko lisätään

Lisätiedot