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Texto.Jerry D. Gibson et all. Digital compression for multim 50362

Texto.Jerry D. Gibson et all. Digital compression for multimedia. Academic Press, 1998 (traduzida e adaptada).O advento da tecnologia digital tem proporcionado uma série de facilidades desconhecidas até bem recentemente. A Internet, o CD-player,

o DVD, os jogos interativos de computador, a televisão digital de alta

definição, a telefonia celular e a tomografia computadorizada são

exemplos atuais dessa transformação digital. Entretanto, as versões

digitais de sinais como voz, música, TV e filmes, requerem uma imensa

quantidade de bits/segundo para armazenar ou transmitir as

informações de interesse. Para exemplificar, a tabela acima apresenta os

requisitos de diversas fontes de sinal em suas formas originais

(não-comprimidas). Nessa tabela, vários números observados,

principalmente na última coluna, mostram valores muito altos, demandando

grande quantidade de memória para o armazenamento da informação e(ou)

tempo de alocação de canal no caso de transmissão.A compressão

de dados, uma subárea dentro de processamento digital de sinais, estuda a

representação eficiente das fontes de sinais. Essa eficiência é buscada

no sentido de minimizar as redundâncias de informação das fontes. No

sentido de sistemas estocásticos, a redundância pode ser posta como a

dependência estatística dos símbolos gerados pela fonte de sinal.

Utilizando os recursos e avanços tecnológicos de redes de comunicações,

microeletrônica de processadores digitais, computadores e equipamentos

de telecomunicações, atualmente, já se tem uma série de ferramentas que

fazem uso da compressão de dados para possibilitar a implementação de

diversos produtos de mídia digital.Considerando o texto, julgue o item a seguir.Compressão de sinais e codificação de sinais são termos comumente utilizados como sinônimos para compressão de dados, embora sinais e dados sejam coisas diferentes. Tanto o sinal quanto o dado podem ter uma representação digital e, nesse aspecto, eles não podem ser diferenciados. Por outro lado, os sinais podem, por exemplo, sofrer filtragem para atenuar ou enfatizar determinadas faixas de freqüência. Isso jamais poderia ocorrer com um banco de dados bancário em que estão armazenadas as informações dos clientes.

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