In continuità con gli argomenti delle ultime lezioni, oggi si è parlato di rappresentazioni numeriche di caratteristiche fisiche del mondo. IN particolare, la direzione filosofica che si è seguita, è quella della DISCRETIZZAZIONE e della PERTINENTIZZAZIONE delle caratteristiche di segmenti di mondo che ci riguardano.
Quando si sceglie la "quantità" per rappresentare un particolre aspetto del mondo, si fa una scelta: si decide che la quantità di una certa cosa è l'aspetto pertinente per noi. Possono esserci molti aspetti diversi, ma quando decidiamo di digitalizzare una porzione di mondo lo facciamo scegliendo ciò che è rilevante e ciò che non lo è.
Se però la porzione di mondo che ci interessa conoscere ha caratteristiche di continuità (diversamente dalla quantità di mele, che è un valore discreto, o dall'età, o dalla quantità di denaro) occorre un metodo per trasformare queste informazioni continue (analogiche) in informazioni discrete (digitali). Avevamo già visto un esempio con i colori: la descrizione più diffusa in informatica di un colore è utilizzando le sue componenti principali, RGB. Per ognuna di queste componenti viene dato il grado di intensità con un valore che può andare da 0 a 255 (da 00 a FF in esadecimale). Questo è un processo di discretizzazione di un fenomeno che nella realtà è continuo.
È un'operazione che facciamo quotidianamente senza nemmeno accorgercene, per esempio ogni volta che misuriamo una lunghezza, o una temperatura. Lunghezza e temperatura sono valori continui, e sono in ultima analisi fortemente legate agli atomi che compongono l'oggetto o al loro grado di eccitazione (temperatura). QUando misuriamo con un righello approssimiamo un valore continuo a una scala discreta. Esattamente la stessa cosa si fa col termometro: riportiamo una temperatura che è continua in una scala divisa in gradi (o decimi di grado per la temperatura corporea). Operiamo una digitalizzazione, una riduzione in senso numerico di una misura che è impossibile da descrivere con precisione assoluta.
L'esempio portato a lezione riguarda la digitalizzazione dei suoni (musica, parlato...). I suoni possono in generale essere rappresetnati con la loro forma d'onda . Come facciamo a tradurre questo fenomeno continuo in una serie di dati numerici (che sono discreti per definizione)? L'operazione è quella di digitalizzazione. In un certo senso anche in questo caso si tratta di una discretizzazione del mondo: facciamo una serie di misurazioni (campionamento) e riportiamo il valore misurato in formato numerico (secondo una scala prefissata). La discretizzazione avviene quindi in due direzioni: la frequenza del campionamento ("quante misure faccio al secondo?") e la precisione del campione ("Quanto devono essere precise le misurazioni?"). Per digitalizzare la musica secondo lo standard dei CD audio, i valori adottati sono 44100 campionamenti al secondo misurati con la precisione di un numero a 16 bit (quindi su 65536 livelli). In base alla necessità è possibile variare questi parametri per avere registrazioni digitali più o meno accurate.
Altro esempio di digitalizzazione è quando mettiamo un'immagine in uno scanner. L'apparecchio divide l'immagine (discretizza il segmento di mondo di interesse) in piccole aree quadrate, e "legge" il colore prevalente in quell'area. Anche in questo caso la qualità della digitalizzazione dipende fondamentalmente da due parametri: la densità della rilevazione e l'accuratezza della lettura. Più piccola sarà la segmentazione maggiori saranno le informazioni "estratte" dall'immagine, e quindi maggiore sarà la quantità di bit necessaria per descriverla. Stessa cosa per la precisione della lettura: se lo scanner riconoscese solo il bianco e nero la quantità di informazione estratta potrebbe essere descritta da un singolo bit. Per colori più complessi sono necessari un numero maggiore di bit.
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