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- frontpage: black bg, title, 223015b, git link - email: mail@librete.ch (both files) - remove forum references (no forum for 60 students) - remove screenshot requirements (just experiment) - simplify fleißaufgaben (no submission, discuss next week) - deepen speaker notes for bits/bytes beginners: - bit (shannon, why binary) - byte (why 8 bits, ibm history) - 256 states (everyday examples) - hexadecimal (why hex, conversion practice) - magic numbers (security aspect) - mp3 (4 steps simplified)
This commit is contained in:
@@ -50,7 +50,7 @@ Hochschule der Medien Stuttgart
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- Softwareentwickler & IT-Berater
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- Schwerpunkte: Cloud, AI, Web-Technologien, Systemarchitektur, Open Source
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- Hintergrund: Philosophie & Informatik
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- Kontakt: michael.czechowski@lehre.dhbw-stuttgart.de
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- Kontakt: mail@librete.ch
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Kurze Vorstellung
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@@ -18,15 +18,21 @@ h2 {
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</style>
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<!-- _class: invert -->
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!-- _backgroundColor: #000 -->
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# Termin 1 – Grundlagen, Text & Audio
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<!-- _class: lead -->
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**223015b** · Modul "Technik 1" · 1. Semester
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Digital- und Medienwirtschaft
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Hochschule der Medien Stuttgart
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# Termin 1 – 19.12.2025
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## Grundlagen, Text & Audio
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**19.12.2025**
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[git.librete.ch/hdm/223015b](https://git.librete.ch/hdm/223015b)
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@@ -73,8 +79,11 @@ Demonstration: Glühbirne AN/AUS = 1 Bit
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BIT = Binary Digit (Binärziffer) – 1948 von Claude Shannon geprägt
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Alles Digitale basiert darauf
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Transistoren in CPUs: Milliarden Bits schalten Millionen Mal pro Sekunde
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Shannon war Mathematiker bei Bell Labs – begründete die Informationstheorie
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Warum binär? Elektronische Schaltungen haben nur 2 Zustände: Strom/kein Strom
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Das ist physikalisch am stabilsten (weniger Fehler als 3 oder 10 Zustände)
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Alles Digitale basiert auf dieser simplen Idee: AN oder AUS
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Transistoren in modernen CPUs: Milliarden davon, schalten Milliarden Mal pro Sekunde
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@@ -91,11 +100,14 @@ Transistoren in CPUs: Milliarden Bits schalten Millionen Mal pro Sekunde
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2⁸ = **256 Möglichkeiten** (0-255)
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BYTE = Wortspiel aus "Bit" + "Bite" (Bissen)
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Warum 8 Bits? Historisch: IBM System/360 (1964) setzte Standard
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Vorher: 6-Bit, 7-Bit Systeme (z.B. ASCII = 7 Bit)
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8 Bit = 2 Hex-Ziffern = praktisch für Hardware
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Rechnung: 2×2×2×2×2×2×2×2 = 256
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BYTE = Wortspiel aus "Bit" + "Bite" (Bissen) – ein "Bissen" Information
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Warum genau 8 Bits?
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- 1964: IBM System/360 setzte diesen Standard (vorher: 6-Bit, 7-Bit Systeme)
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- ASCII (1963) brauchte 7 Bit für 128 Zeichen
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- 8 Bit = praktisch für Hardware (Zweierpotenz: 2³ = 8)
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- 8 Bit = 2 Hexadezimalziffern (elegante Darstellung)
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Eselsbrücke: 1 Byte = 1 Buchstabe (in ASCII/UTF-8 für einfache Zeichen)
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Rechnung: 2×2×2×2×2×2×2×2 = 256 mögliche Kombinationen
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@@ -119,9 +131,16 @@ Rechnung: 2×2×2×2×2×2×2×2 = 256
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- **Zahlen 0-255** (oder -128 bis +127)
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1 Byte ist extrem limitiert
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Für Farbbild: 3 Bytes pro Pixel (RGB)
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R=0-255, G=0-255, B=0-255 → 256³ = 16,7 Millionen Farben
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256 = die "magische Zahl" bei 8 Bit
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Alltagsbeispiele:
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- Lautstärkeregler (0 = stumm, 255 = max)
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- Helligkeitswerte in Bildern (0 = schwarz, 255 = weiß)
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- Alter in Jahren (0-255 reicht für Menschen locker)
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- Zeichen (ASCII erweitert: 256 Buchstaben/Symbole)
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Für Farbbilder: 3 Bytes pro Pixel (R, G, B)
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Jeder Kanal 0-255 → 256³ = 16.777.216 Farben ("True Color")
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Das menschliche Auge kann etwa 10 Millionen Farben unterscheiden
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→ 24 Bit reicht für fotorealistische Bilder
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@@ -270,12 +289,21 @@ Jede Hex-Ziffer = 4 Bits
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0-9, A-F (10=A, 11=B, ..., 15=F)
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Warum genau 4 Bits? 2⁴ = 16 Werte = eine Hex-Ziffer (0-F)
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Hex = Shortcut für Menschen, nicht für Computer
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Computer denken binär, wir lesen hex
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1 Byte = 2 Hex-Ziffern (00-FF)
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"Nibble" = halb Byte = 4 Bits (Wortspiel!)
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Hex-Editor: Standard-Tool für Dateianalyse
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Warum Hexadezimal statt Dezimal?
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- Binär ist zu lang: 01001101 (8 Zeichen für 1 Byte)
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- Dezimal passt nicht: 77 (unregelmäßig, manchmal 2, manchmal 3 Ziffern)
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- Hex ist perfekt: 4D (immer 2 Ziffern pro Byte)
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Trick: 4 Bits = 1 Hex-Ziffer (weil 2⁴ = 16)
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0000 = 0, 0001 = 1, ..., 1001 = 9, 1010 = A, 1011 = B, ..., 1111 = F
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"Nibble" = 4 Bits = halbes Byte (Wortspiel: nibble = knabbern, byte = beißen)
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Umrechnung üben:
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- 0x4D = 4×16 + 13 = 64 + 13 = 77 (Dezimal) = Buchstabe "M" in ASCII
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- 0xFF = 15×16 + 15 = 255 (Maximum für 1 Byte)
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Hex-Editor = Standard-Tool für Dateianalyse und Reverse Engineering
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@@ -294,12 +322,21 @@ Hex-Editor: Standard-Tool für Dateianalyse
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**Achtung:** TXT, HTML, CSS haben **keine** Magic Number!
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Magic Number = Signature am Dateianfang
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"PK" = Phil Katz (Erfinder von PKZip)
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DOCX, XLSX, ODT = ZIP-Archive mit XML-Inhalt!
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Dateiendungen können lügen, Magic Numbers nicht
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→ FAKE CHECK: virus.exe → bild.jpg umbenennen täuscht nur Menschen
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Computer erkennt echten Typ an Magic Number
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Magic Number = Signatur/Fingerabdruck am Dateianfang
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Wozu? Betriebssystem erkennt Dateityp unabhängig von Dateiendung
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Geschichte: "PK" bei ZIP = Phil Katz (Erfinder von PKZip, 1989)
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Fun Fact: DOCX, XLSX, PPTX, ODT = alles ZIP-Archive mit XML-Inhalt!
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→ Einfach .zip anhängen und entpacken!
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Dateien OHNE Magic Number: TXT, HTML, CSS, JSON, XML
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→ Diese sind reiner Text, kein binäres Format
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→ Werden anhand Inhalt/Endung erkannt
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Sicherheits-Aspekt:
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virus.exe → bild.jpg umbenennen täuscht nur Menschen
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Windows vertraut der Endung, aber Tools wie "file" (Linux) lesen Magic Number
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→ Nie Dateien von Fremden öffnen, nur weil sie harmlos aussehen!
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@@ -349,16 +386,16 @@ Ziel: Hex-Dump lesen lernen, Dateiformate verstehen
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**Finde eine Datei auf deinem Computer**
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1. Öffne im Hex-Editor
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2. Screenshot der ersten 16 Bytes
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3. Identifiziere Magic Number
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4. Poste im Forum: Format + kurze Beschreibung
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2. Schau dir die ersten 16 Bytes an
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3. Identifiziere die Magic Number (falls vorhanden)
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4. Nächste Woche: Kurze Diskussion
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**Bonus:** Finde Datei ohne Magic Number in Standard-Listen
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**Bonus:** Finde Datei ohne Magic Number
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Selbstständiges Arbeiten
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Forum: Peer-Learning, gegenseitige Hilfe
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Bonus: Spornt Neugierige an
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Selbstständiges Experimentieren
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Keine Abgabe, nur zum Ausprobieren
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Nächste Woche kurz besprechen
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@@ -580,12 +617,30 @@ Unwichtige Frequenzen reduzieren
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**4. Huffman-Coding**
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Lossless-Kompression der Restdaten
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FFT = Fast Fourier Transform
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Psychoakustik = Modell des menschlichen Gehörs
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Quantisierung = Wo passiert Datenverlust
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Huffman = Finaler Effizienz-Boost (lossless)
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MP3 ist KEIN einfaches "Kleiner machen" – es simuliert dein Gehirn
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MP3-Kompression in 4 Schritten (vereinfacht):
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1. FFT (Fast Fourier Transform)
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- Wandelt Schallwellen in Frequenzen um
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- Wie ein Prisma Licht in Farben zerlegt
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2. Psychoakustisches Modell
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- Fragt: "Was kann ein Mensch NICHT hören?"
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- Maskierungseffekte: Lauter Ton verdeckt leisen daneben
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- Hohe/tiefe Frequenzen werden schlechter wahrgenommen
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3. Quantisierung (hier passiert der Datenverlust!)
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- Unwichtige Frequenzen werden "grob" gespeichert
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- Wichtige Frequenzen bleiben genau
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- Wie JPEG: Details entfernen, wo es nicht auffällt
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4. Huffman-Coding (verlustfrei)
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- Häufige Muster = kurze Codes
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- Seltene Muster = lange Codes
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- Finaler Effizienz-Boost
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MP3 ist KEIN einfaches "Kleiner machen"
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→ Es simuliert, wie dein Gehirn Musik verarbeitet!
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@@ -746,15 +801,15 @@ Alternative: Spek (spek.cc) – reiner Spektrogramm-Viewer
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**Nimm ein Lied (eigenes oder CC)**
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1. Exportiere: WAV, MP3 320 kbps, MP3 128 kbps
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2. Notiere: Dateigrößen, Höreindrücke
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3. Poste im Forum: Screenshot + Reflexion
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2. Höre die Unterschiede (Kopfhörer!)
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3. Vergleiche die Dateigrößen
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**Bonus:** Niedrigste Bitrate finden, bei der du keinen Unterschied hörst
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WAV = Unkomprimiert (Referenz)
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Selbstständiges Experimentieren
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Keine Abgabe, nur zum Ausprobieren
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Goldenes Ohr: Manche hören Unterschied, manche nicht
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Psychoakustik in Aktion: Subjektive Wahrnehmung
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@@ -763,7 +818,7 @@ Psychoakustik in Aktion: Subjektive Wahrnehmung
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# Fragen & Diskussion
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**Kontakt:** michael.czechowski@lehre.dhbw-stuttgart.de
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**Kontakt:** mail@librete.ch
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**Folien:** Online verfügbar unter https://hdm.librete.ch
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Reference in New Issue
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