Questo capitolo esplora le differenze fondamentali tra segnali analogici e digitali, fornendo esempi concreti per illustrare i concetti.

Segnale analogico:

• Assume valori continui
• Esempio: orologio con le lancette

Segnale digitale:

• Assume valori discreti a intervalli
• Esempio: orologio digitale

Example: Un orologio analogico con lancette rappresenta il tempo in modo continuo, mentre un orologio digitale mostra il tempo in intervalli discreti.

Il processo di conversione da analogico a digitale viene spiegato attraverso due fasi principali:

1. Campionamento: si registra il valore del segnale a intervalli regolari
2. Quantizzazione: si approssima il valore campionato al livello più vicino in una scala predefinita

Highlight: La conversione analogico-digitale è fondamentale per l'elaborazione dei dati con i computer moderni.

Questo capitolo approfondisce le differenze tra immagini vettoriali e immagini raster $o scalari$, evidenziando vantaggi e svantaggi di ciascun formato.

Immagini scalari $raster$:

• Composte da matrici di numeri $bitmapped$
• Hanno valori discreti e non continui
• Si "pixelano" quando ingrandite

Example: Le foto condivise sui social media sono tipicamente immagini raster.

Immagini vettoriali:

• Composte da descrizioni matematiche di linee e forme
• Non perdono qualità quando ingrandite
• Ideali per loghi e grafici, ma meno adatte per immagini complesse

Highlight: Le immagini vettoriali mantengono la qualità a qualsiasi livello di zoom, rendendole ideali per grafici e loghi.

Il capitolo spiega anche il processo di conversione di un'immagine analogica in digitale, utilizzando l'esempio di una circonferenza posta su una griglia.

Vocabulary: La quantizzazione nel contesto delle immagini digitali consiste nel decidere il colore di ogni pixel.

Questo capitolo esplora le diverse modalità di rappresentazione del colore nelle immagini digitali.

Immagini in bianco e nero:

• Utilizzano 1 bit per pixel

Immagini in scala di grigi:

• Utilizzano 1 byte per pixel

Immagini a colori:

• Possono utilizzare due tipi di sintesi:

1. Sintesi sottrattiva $CMYK$: Utilizza Cyan, Magenta, Yellow e Black Esempio: stampa su carta
2. Sintesi additiva $RGB$: Utilizza Red, Green e Blue Esempio: display di dispositivi elettronici

Highlight: Quando si stampa un'immagine a colori, avviene una conversione da RGB a CMYK per adattarsi al processo di stampa.

Vocabulary: Le grandezze scalari e vettoriali sono concetti importanti in fisica, ma in questo contesto ci riferiamo a tipi di immagini digitali.

Questo capitolo finale chiarisce due concetti fondamentali per comprendere la qualità delle immagini digitali: definizione e risoluzione.

Definizione:

• Rappresenta il numero totale di pixel che compongono un'immagine

Risoluzione:

• È il rapporto tra il numero di pixel e la superficie dell'immagine

Definition: La risoluzione di un'immagine digitale è il rapporto tra il numero di pixel e la superficie, determinando la densità di dettagli visibili.

Highlight: La risoluzione è inversamente proporzionale alla superficie dell'immagine. Ciò significa che, a parità di numero di pixel, un'immagine più grande avrà una risoluzione inferiore rispetto a un'immagine più piccola.

Questi concetti sono cruciali per comprendere la qualità delle immagini digitali in vari contesti, dalle fotografie ai display dei dispositivi elettronici.

Example: Un'immagine con una definizione di 1920x1080 pixel avrà una risoluzione maggiore se visualizzata su uno smartphone rispetto a un televisore grande, nonostante il numero totale di pixel rimanga lo stesso.

La comprensione di questi concetti è essenziale per chi lavora con immagini raster e vettoriali PDF e per chiunque desideri ottimizzare la qualità delle immagini digitali per vari scopi, dalla stampa alla visualizzazione su schermi.

L'ultima pagina si concentra sui concetti di definizione e risoluzione delle immagini digitali, spiegando la differenza tra questi due termini spesso confusi. Viene illustrato come questi fattori influenzano la qualità e le dimensioni delle immagini digitali.

Definizione: La definizione di un'immagine è il numero totale di pixel che la compongono, mentre la risoluzione è il rapporto tra il numero di pixel e la superficie dell'immagine.

Highlight: La risoluzione di un'immagine è inversamente proporzionale alla sua superficie: aumentando le dimensioni dell'immagine, la risoluzione diminuisce se il numero di pixel rimane costante.

Esempio: Un'immagine con una definizione di 1920x1080 pixel avrà una risoluzione di 72 dpi $dots per inch$ se stampata su un foglio A4, ma la stessa immagine avrà una risoluzione di 300 dpi se stampata in formato più piccolo.

Questo capitolo introduce i componenti fondamentali di un sistema di comunicazione digitale. Il processo di comunicazione viene scomposto in elementi chiave come sorgente, trasmittente, canale, ricevitore e destinatario.

Definizione: Un sistema di comunicazione è composto da sorgente, trasmittente, canale, ricevitore e destinatario, che lavorano insieme per trasmettere un messaggio.

Vengono presentati due importanti sistemi di codifica:

1. ASCII $American Standard Code for Information Interchange$: Utilizza una codifica a lunghezza fissa Trasforma simboli in una versione codificata usando un alfabeto specifico
2. Morse: Impiega una codifica a lunghezza variabile Trasforma simboli usando un alfabeto composto da punti e linee

Highlight: La ridondanza nel codice di comunicazione permette più combinazioni di quelle effettivamente utilizzate, aumentando la robustezza del sistema.

Il capitolo affronta anche il concetto di disturbo e rumore nella comunicazione:

• Disturbo: ha caratteristiche prevedibili ed eliminabili
• Rumore: non è prevedibile e può compromettere la qualità del segnale

Vocabulary: I media sono canali di comunicazione come social network o telegiornali che trasmettono messaggi al pubblico.