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Computação5º anoBNCC EF15CO05Difícil⏱ longo

Descreva em pseudocódigo um algoritmo que receba na variável 'amostras' (vetor de 8000 valores reais entre…

Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva

Habilidade BNCC EF15CO05

Codificar a informação de diferentes formas, entendendo a importância desta codificação para o armazenamento, manipulação e transmissão em dispositivos computacionais.

Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).

Questão

Descreva em pseudocódigo um algoritmo que receba na variável 'amostras' (vetor de 8000 valores reais entre -1.0 e 1.0) e produza uma sequência de bits codificada que: (a) quantize cada amostra para n bits por amostra; (b) detecte segmentos de silêncio e os substitua por codificação por comprimento de execução (RLE); (c) inclua metadados necessários para decodificação. Explique como escolher 'n' considerando compromisso entre armazenamento e fidelidade.

✍️ Questão dissertativa: veja abaixo a resposta esperada e a explicação.

Resposta esperada

Pseudocódigo compacto: n ? parâmetro (ou calculado) threshold ? parâmetro de silêncio header ? {sample_rate:8000, n, total:len(amostras)} outbits ? [] i ? 0 while i < len(amostras): if |amostras[i]| = threshold: count ? 0 while i+count<len(amostras) and |amostras[i+count]| = threshold: count++ append(outbits, ESC_RLE + binary(count)) i += count else: q ? round((amostras[i]+1)/2*(2^n-1)) append(outbits, n-bit-binary(q)) i += 1 saida ? serialize(header) + pack_bits(outbits) Escolhas e justificativas: - Quantização: q = round((x+1)/2*(2^n-1)) mapeia [-1,1] para 0..2^n-1; n maior ? maior fidelidade e maior tamanho. Para voz, n=8 frequentemente suficiente; para música, 16 bits. - RLE para silêncio reduz armazenamento quando há longos trechos sem sinal; threshold e comprimento mínimo de run controlam ganho vs overhead. - Metadados (sample_rate, n, total, formato RLE) são essenciais para decodificar corretamente e reconstituir sinal. - Trade-off: aumentar n reduz erro de quantização (menos distorção) mas aumenta taxa de bits; RLE melhora compressão em cenários com silêncio, porém adiciona marcação/overhead quando trechos curtos dominam.

Explicação

O pseudocódigo apresentado implementa um algoritmo eficiente para quantizar amostras de áudio e otimizar o armazenamento ao detectar e codificar segmentos de silêncio. A escolha do número de bits 'n' é crucial, pois equilibra a fidelidade do som e o tamanho do arquivo, enquanto a codificação RLE reduz o espaço ocupado em trechos silenciosos. Os metadados garantem que a decodificação seja realizada corretamente, permitindo a reconstrução fiel do sinal original.

Raio-X da questão

Dificuldade Difícil
Bloom Criar
Leitura alto
Discriminação alto
Peso pedagógico alto
Autonomia do enunciado completo
Cobertura da habilidade multipla
🧪 Simulado🩺 Diagnóstico🧮 Exige cálculo🏠 Cotidiano🔗 Interdisciplinar⭐ Representativa✍️ interpretativa🧩 desafio
🎯 Conceito central

codificação de amostras

📌 Objetivo

avaliacao

🧱 Pré-requisitos

codificação de amostras · quantização de sinais

📚 Reveja

Revisar conceitos de quantização e compressão de dados.

⚠️ Erro mais comum

O aluno pode confundir a quantização com a simples transformação de valores, sem considerar a necessidade de metadados e a detecção de silêncio.

🌎 Tema transversal

ciencia_tecnologia

🤝 Socioemocional

pensamento_critico

🏫 Contexto

cientifico

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