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true	gaia	true				Fragenkatalog – Dateiformate (223015b)

Klausurfragen – 223015b

Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien · HdM Stuttgart · M. Czechowski

Stand: 01.02.2026

Legende – Moodle XML-Typen: [MC] = multichoice (einzelne Auswahl) [MM] = multichoice + <single>false</single> (Mehrfachauswahl) [MATCH] = matching (Zuordnung) [ORDER] = ordering (Reihenfolge) [ESSAY] = essay (Freitext, manuell bewertet) [SHORTANS] = shortanswer (Stichwort/Satz, automatisch geprüft) [NUMERIC] = numerical (Zahlenwert ± Toleranz) [CLOZE] = cloze (Lückentext, gemischt)`

BLOCK J – Dateiformate: Grundbegriffe

J1 – Was bedeutet „komprimieren"?

Thema: Grundbegriffe – Kompression Punkte: 1 Typ: [MC]

Was bedeutet es, eine Datei zu komprimieren?

Die Datei wird auf einem anderen Speichermedium gesichert.
Die Dateigröße wird durch Entfernung oder Vereinfachung von Daten reduziert. ✅
Die Datei wird verschlüsselt, damit sie kleiner aussieht.
Die Datei wird in ein anderen Format umgewandelt, ohne dass sich die Größe ändert.

Feedback: Kompression = Dateigröße reduzieren. Zwei Familien: verlustfrei (alle Daten bleiben erhalten, z. B. ZIP, PNG) und verlustbehaftet (Daten werden dauerhaft weggeworfen, z. B. JPEG, MP3).

J2 – Verlustfrei vs. verlustbehaftet

Thema: Grundbegriffe – Kompressionsprimitiven Punkte: 2 Typ: [MATCH]

Ordne jedem Format zu, ob es verlustfrei oder verlustbehaftet komprimiert.

Format	Kompressions-Typ
JPEG	Verlustbehaftet
PNG	Verlustfrei
MP3	Verlustbehaftet
ZIP	Verlustfrei
FLAC	Verlustfrei
WebP (lossy)	Verlustbehaftet

Feedback: Verlustfrei = Originaldaten perfekt rekonstruierbar (ZIP, PNG, FLAC). Verlustbehaftet = Daten dauerhaft weggeworfen, nicht mehr zurückholbar (JPEG, MP3).

J3 – Verlustfrei vs. verlustbehaftet: Erkläre

Thema: Grundbegriffe – Konzept Punkte: 2 Typ: [ESSAY]

Erkläre den Unterschied zwischen verlustfreier und verlustbehafteter Kompression. Nenne je ein konkretes Beispiel und erkläre, warum man in unterschiedlichen Situationen unterschiedliche Kompressionstypen wählt.

Musterlösung: Verlustfrei: Alle Originaldaten bleiben erhalten – die Datei kann perfekt rekonstruiert werden (z. B. ZIP, PNG). Verlustbehaftet: Daten werden dauerhaft weggeworfen – die Datei kann nicht mehr perfekt hergestellt werden (z. B. JPEG, MP3). Wahl: Fotos fürs Web → JPEG (verlustbehaftet), weil der Unterschied kaum sichtbar ist und die Datei deutlich kleiner wird. Archivierung oder Grafiken → PNG (verlustfrei), weil Qualitätsverlust inakzeptabel wäre.

J4 – Was bedeutet „skalieren"?

Thema: Grundbegriffe – Skalierung Punkte: 1 Typ: [MC]

Was passiert, wenn ein Rasterbild vergrößert wird?

Neue Pixel werden aus dem Dateiformat automatisch geladen.
Fehlende Pixel müssen durch Interpolation „erfunden" werden – es entsteht keine neue Information. ✅
Das Bild wird verlustfrei größer, weil Pixel automatisch duplifiziert werden.
Die Dateigröße bleibt gleich, nur der Zoom im Betrachter ändert sich.

Feedback: Ein Rasterbild hat eine native Auflösung. Alles darüber hinaus = Schätzung (Interpolation). Deshalb werden vergrößerte Rasterbilder unscharf – es gibt einfach keine Daten für die fehlenden Pixel.

J5 – Was bedeutet „konvertieren"?

Thema: Grundbegriffe – Konvertierung Punkte: 1 Typ: [MC]

Was bedeutet es, eine Datei zu konvertieren?

Die Datei wird komprimiert und umbenannt.
Die Daten werden von einem Format in ein anderes umgewandelt (z. B. JPEG → PNG, MP4 → WebM). ✅
Die Datei wird verschlüsselt und in ein neues Format gepackt.
Die Dateiendung wird umbenannt, ohne dass sich der Inhalt ändert.

Feedback: Konvertierung = Format-Umwandlung. Der Inhalt bleibt inhaltlich gleich, aber die Art der Speicherung (Kompression, Struktur) ändert sich. Wichtig: Eine Dateiendung umzubenennen ist KEINE Konvertierung.

J6 – Was bedeutet „codieren" und „decodieren"?

Thema: Grundbegriffe – Codec-Konzept Punkte: 2 Typ: [ESSAY]

Erkläre, was „codieren" und „decodieren" bedeuten. Erkläre anschließend, warum der Begriff „Codec" aus beiden Wörtern zusammengesetzt ist, und nenne ein konkretes Beispiel.

Musterlösung: Codieren = Daten in ein bestimmtes Format umwandeln (z. B. Rohvideodaten → H.264-komprimiertes Video). Decodieren = das Gegenteil: komprimierte Daten wieder in abspielbare Form zurückwandeln (z. B. H.264 → Pixeldaten für den Bildschirm). Codec = Co(der) + Dec(oder) – ein Algorithmus, der beides kann. Beispiel: H.264 ist ein Video-Codec: Der Encoder erzeugt die komprimierte Datei, der Decoder im Player spielt sie wieder ab.

J7 – Codec vs. Container

Thema: Grundbegriffe – Codec/Container-Unterschied Punkte: 2 Typ: [MC]

Was ist der Unterschied zwischen einem Container und einem Codec bei Videodateien?

Container und Codec sind synonyme Begriffe für das gleiche Konzept.
Der Container (z. B. MP4) ist die „Verpackung", die verschiedene Streams zusammenpackt. Der Codec (z. B. H.264) bestimmt, wie der Video-Stream komprimiert wird. ✅
Der Codec ist die Dateiendung, der Container der Kompressionsalgorithmus.
Ein Container enthält immer genau einen Codec – es kann keine Kombination geben.

Feedback: Container ≠ Codec. Ein MP4-Container kann H.264, H.265 oder AV1 enthalten. Gleiche Endung .mp4, unterschiedlicher Inhalt. Der Container packt zusammen (Video, Audio, Untertitel, Metadaten), der Codec komprimiert.

J8 – Codec vs. Container: Zuordnung

Thema: Grundbegriffe – Codec/Container-Zuordnung Punkte: 2 Typ: [MATCH]

Ordne zu: Container oder Codec?

Name	Typ
MP4	Container
H.264	Codec
WebM	Container
AV1	Codec

Feedback: Container = Dateiformat, das Streams zusammenpackt (MP4, MKV, WebM). Codec = Kompressionsalgorithmus für einen bestimmten Stream (H.264, AV1, AAC).

J9 – Redundanz vs. Irrelevanz

Thema: Grundbegriffe – Kompressionsprinzipien Punkte: 2 Typ: [MATCH]

Verlustfreie und verlustbehaftete Kompression arbeiten nach unterschiedlichen Prinzipien. Ordne zu.

Prinzip	Kompressionstyp
Redundanz entfernen (wiederholende Muster kompakter darstellen)	Verlustfrei
Irrelevanz entfernen (für Menschen nicht wahrnehmbar)	Verlustbehaftet

Feedback: Der Kernunterschied: Verlustfrei arbeitet mit Redundanz – Wiederholungen werden kompakter gespeichert, aber nichts geht verloren. Verlustbehaftet arbeitet mit Irrelevanz – Daten werden weggeworfen, die Menschen sowieso nicht wahrnehmen können (Psychovisuell bei Bildern, Psychoakustisch bei Audio).

J10 – Dateneinheiten: Größenordnungen

Thema: Grundbegriffe – Speichereinheiten Punkte: 2 Typ: [ORDER]

Sortiere die Dateneinheiten von kleinster zu größter:

Byte
Kilobyte (KB)
Megabyte (MB)
Gigabyte (GB)
Terabyte (TB)
Petabyte (PB)

Feedback: Jede Stufe = Faktor 1.000 (SI-Präfixe). Merkhilfe: „Komm Mit Großem Tee, Peter". Ein einzelnes Foto (12 MP, unkomprimiert) ≈ 36 MB. Ein FullHD-Kinofilm ≈ 1 GB. Ein 4K-Film pro Minute unkomprimiert ≈ 44 GB.

J11 – Bit und Byte: Umrechnung

Thema: Grundbegriffe – Bit/Byte-Verhältnis Punkte: 1 Typ: [NUMERIC]

Ein Bit ist die kleinste Informationseinheit. Ein Byte besteht aus wie vielen Bit?

Lösung: 8 (±0)

Feedback: 1 Byte = 8 Bit. Ein Byte kann einen Wert von 0 bis 255 darstellen (2⁸ − 1). Die Unterscheidung Bit/Byte ist fundamental – Bit wird mit kleinem „b" abgekürzt (b), Byte mit großem „B" (B). Deshalb: 1 Mbit/s ≠ 1 MB/s.

J12 – 7-Bit ASCII: Wie viele Zeichen?

Thema: Grundbegriffe – ASCII-Zeichenkodierung Punkte: 1 Typ: [NUMERIC]

Der ASCII-Standard verwendet 7 Bit pro Zeichen. Wie viele verschiedene Zeichen können damit dargestellt werden?

Lösung: 128 (±0)

Feedback: Bei n Bit gibt es 2ⁿ mögliche Werte. 7 Bit → 2⁷ = 128 Zeichen. Diese umfassen: Ziffern (0–9), Buchstaben (A–Z, a–z), Sonderzeichen und Steuerzeichen. Achtung: Umlaute (ä, ö, ü) sind nicht im ASCII-Sortiment – dafür braucht man z. B. UTF-8.

J13 – Hexadezimalzahlen: Zwei 4-Bit-Werte

Thema: Grundbegriffe – Hexadezimal Punkte: 2 Typ: [NUMERIC]

Zwei Hexadezimalzahlen werden jeweils durch 4 Bit dargestellt. Wie viele verschiedene Werte kann eine einzelne Hexadezimalziffer annehmen?

Lösung: 16 (±0)

Feedback: 4 Bit → 2⁴ = 16 Werte (0–15). Diese werden in Hexadezimal als 0–9 und A–F dargestellt. Zwei Hex-Ziffern zusammen = 8 Bit = 1 Byte → ein Byte lässt sich immer als genau zwei Hex-Ziffern schreiben (z. B. Byte 255 = FF, Byte 10 = 0A).

J14 – Ein Pixel, drei Kanäle, 8 Bit

Thema: Grundbegriffe – Speicherbedarf eines Pixels Punkte: 1 Typ: [NUMERIC]

Ein einzelner Pixel wird durch drei Farbkanäle (R, G, B) mit jeweils 8 Bit Farbtiefe gespeichert. Wie viele Byte Informationen enthalten ein solcher Pixel?

Lösung: 3 (±0)

Feedback: 3 Kanäle × 8 Bit = 24 Bit = 3 Byte pro Pixel. Das entspricht einer 24-Bit-Farbtiefe (True Color). Diese 3 Byte pro Pixel bilden die Basis für jede Speicherberechnung von Rasterbildern: Breite × Höhe × 3 Bytes = Gesamtgröße unkomprimiert.

BLOCK K – Bildformate & Raster vs. Vektor

K1 – Was ist ein Pixel?

Thema: Digitale Bilder – Grundbegriffe Punkte: 1 Typ: [MC]

Was ist ein Pixel in einem digitalen Bild?

Ein winziges physisches Kameraobjektiv.
Ein einzelner Farbpunkt in einem Rasterbild – der kleinste Baustein. ✅
Eine Einheit zur Messung der Dateigröße.
Ein Synonym für eine Farbe im RGB-Farbraum.

Feedback: Pixel = Picture Element. Ein digitales Rasterbild ist ein 2D-Array aus Pixeln, jeder mit einem Farbwert (z. B. RGB).

K2 – Speicherbedarf berechnen

Thema: Rastergrafiken – Berechnung Punkte: 2 Typ: [NUMERIC]

Ein Bild ist 1920 × 1080 Pixel groß und nutzt 24-Bit-Farbtiefe (True Color). Wie groß ist das Bild unkomprimiert in Megabyte? (Runde auf eine Dezimalstelle)

Formel: Breite × Höhe × (Farbtiefe / 8) = Bytes

Lösung: 1920 × 1080 × 3 = 6.220.800 Bytes ≈ 6,2 MB (±0,1)

Feedback: 24 Bit = 3 Bytes pro Pixel (8 Bit pro Kanal: R, G, B). 1920 × 1080 = 2.073.600 Pixel × 3 Bytes = 6.220.800 Bytes. Durch 1.000.000 ≈ 6,2 MB.

K3 – Farbtiefe: Bedeutung

Thema: Rastergrafiken – Farbtiefe Punkte: 2 Typ: [MATCH]

Ordne jeder Farbtiefe ihre Bedeutung zu.

Farbtiefe	Bedeutung
1 Bit	2 Farben (Schwarz/Weiß)
8 Bit	256 Farben (Graustufen, GIF)
24 Bit	16,7 Millionen Farben (True Color, Standard)
32 Bit	16,7 Millionen Farben + Alpha (Transparenz)

Feedback: Bei n Bit gibt es 2ⁿ mögliche Werte. 24 Bit = 8 Bit pro Kanal (R, G, B). 32 Bit = 24 Bit Farbe + 8 Bit Alpha-Kanal für Transparenz.

K4 – Was ist Alpha-Transparenz?

Thema: Rastergrafiken – Transparenz Punkte: 1 Typ: [MC]

Was bedeutet ein 32-Bit-Bild gegenüber einem 24-Bit-Bild?

Es hat doppelt so viele Pixel.
Es hat einen zusätzlichen Alpha-Kanal (8 Bit), der die Transparenz jedes Pixels speichert. ✅
Es nutzt eine höhere Auflösung.
Es kann mehr Dateiformate speichern.

Feedback: 32 Bit = 24 Bit (RGB) + 8 Bit Alpha. Der Alpha-Kanal bestimmt, wie durchsichtig jeder Pixel ist (0 = vollständig transparent, 255 = vollständig undurchsichtig). Wichtig für PNGs mit Hintergrund-Transparenz.

K5 – Raster vs. Vektor: Kern-Unterschied

Thema: Raster vs. Vektor – Konzept Punkte: 2 Typ: [MC]

Was ist der fundamentale Unterschied zwischen Raster- und Vektorgrafiken?

Vektorgrafiken sind immer farbiger als Rastergrafiken.
Rastergrafiken speichern einzelne Pixel; Vektorgrafiken speichern geometrische Beschreibungen (Pfade, Formen), die beliebig skaliert werden können. ✅
Rastergrafiken können keine Farben darstellen, Vektorgrafiken schon.
Der Unterschied liegt nur in der Dateiendung, nicht im Inhalt.

Feedback: Raster = „Malen nach Zahlen" (jeder Pixel einzeln). Vektor = „Bauanleitung" (Formen beschreiben). Diese Unterschied bestimmt alles: Skalierung, Dateigröße, Einsatzbereich.

K6 – Raster vs. Vektor: Vergleich

Thema: Raster vs. Vektor – Eigenschaften zuordnen Punkte: 2 Typ: [MATCH]

Ordne jeder Eigenschaft zu: Raster oder Vektor?

Eigenschaft	Typ
Skalierung ohne Qualitätsverlust	Vektor
Ideal für Fotos	Raster
Dateigröße abhängig von der Auflösung	Raster
Ideal für Logos und Icons	Vektor
Speicherung als 2D-Array von Pixeln	Raster
Dateigröße abhängig von der Komplexität	Vektor

Feedback: Raster = Pixel-basiert, auflösungsabhängig, ideal für Fotos. Vektor = Beschreibungs-basiert, beliebig skalierbar, ideal für Grafiken/Logos.

K7 – Skalierung: Warum werden Rasterbilder unscharf?

Thema: Rastergrafiken – Skalierung Transfer Punkte: 2 Typ: [ESSAY]

Erkläre, warum ein Rasterbild beim Vergrößern unscharf wird, während ein Vektorbild bei beliebiger Größe scharf bleibt. Nenne einen konkreten Anwendungsfall, in dem diese Eigenschaft ausschlaggebend ist.

Musterlösung: Ein Rasterbild hat eine feste Auflösung (eine bestimmte Anzahl von Pixeln). Beim Vergrößern müssen neue Pixel „erfunden" werden (Interpolation) – es gibt keine echten Daten für die fehlenden Stellen → Unschärfe. Ein Vektorbild speichert nur Beschreibungen (Pfade, Formen). Beim Vergrößern werden einfach die Koordinaten skaliert – keine Information geht verloren → immer scharf. Anwendungsfall: Ein Logo auf einer Visitenkarte UND auf einem Plakat → SVG nutzen, damit es bei beliebiger Größe scharf bleibt.

K8 – Vektor → Raster: Wie heißt das?

Thema: Raster vs. Vektor – Konvertierung Punkte: 1 Typ: [MC]

Wie heißt der Prozess, bei dem eine Vektorgrafik in eine Rastergrafik umgewandelt wird?

Vektorisierung
Rasterisierung ✅
Pixelierung
Komprimierung

Feedback: Rasterisierung = Vektor → Raster (trivial, immer möglich). Der umgekehrte Prozess (Raster → Vektor) heißt „Tracing" und funktioniert oft nur unbefriedigend.

K9 – Interpolation: Welches Verfahren wofür?

Thema: Rastergrafiken – Interpolationsverfahren Punkte: 2 Typ: [MATCH]

Ordne jedem Interpolationsverfahren seine Eigenschaft zu.

Verfahren	Eigenschaft
Nearest Neighbor	Schnell, pixelig – gut für Pixel-Art
Bilinear	Glättet, Standard-Verfahren
Bicubic	Hohe Qualität, rechenintensiver
Lanczos	Beste Qualität, mathematisch komplex

Feedback: Bei der Wahl: Pixel-Art → Nearest Neighbor (soll pixelig bleiben). Normale Bilder → Bilinear oder Bicubic. Maximale Qualität bei Fotos → Lanczos.

BLOCK L – JPEG: Innenleben

L1 – JPEG: Verlustfrei oder verlustbehaftet?

Thema: JPEG – Grundeigenschaft Punkte: 1 Typ: [MC]

JPEG ist ein …

…verlustbehaftetes Bildformat. Beim Speichern werden Daten dauerhaft weggeworfen. ✅
…verlustfreies Bildformat wie PNG.
…Videoformat für Streaming.
…Vektorgrafik-Format.

Feedback: JPEG = Joint Photographic Experts Group. Verlustbehaftet: Beim Speichern werden Daten dauerhaft weggeworfen – eine gespeicherte JPEG kann nicht perfekt zum Original zurückgeführt werden. Quality 100 ≠ verlustfrei, nur „wenig wegwerfen".

L2 – Psychovisuelle Kompression: Das Auge austricksen

Thema: JPEG – Wahrnehmungsprinzip Punkte: 2 Typ: [MC]

Wie nutzt JPEG die Schwächen des menschlichen Auges aus?

Das Auge kann keine Farben wahrnehmen – daher werden Farben komplett entfernt.
Das Auge sieht Helligkeit besser als Farbe. JPEG behält die Helligkeit (Y) nahezu vollständig, reduziert aber die Farbauflösung (Cb, Cr) – der Verlust wird kaum wahrgenommen. ✅
Das Auge kann keine Details sehen – daher werden alle Details entfernt.
JPEG nutzt keine Wahrnehmungsforschung, komprimiert rein mathematisch.

Feedback: Psychovisuelle Kompression = Schwächen des Auges ausnutzen. Kern: Mehr Stäbchen (Helligkeit) als Zapfen (Farbe) im Auge → Helligkeit sichern, Farbe reduzieren. Der Verlust ist für Menschen kaum sichtbar.

L3 – Farbraumkonversion: RGB → YCbCr

Thema: JPEG Schritt 1 – Farbraum Punkte: 2 Typ: [MC]

Warum wird bei JPEG von RGB in YCbCr konvertiert?

YCbCr nutzt weniger Speicher pro Pixel als RGB.
In YCbCr sind Helligkeit (Y) und Farbe (Cb, Cr) getrennt – die Farbauflösung kann unabhängig von der Helligkeit reduziert werden. ✅
RGB kann keine Transparenz darstellen, YCbCr schon.
Die Konvertierung ist ein verlustfreier Schritt, der die Dateigröße halbiert.

Feedback: Y = Helligkeit (Luminanz), Cb/Cr = Farbdifferenzen (Chrominanz). Diese Trennung ermöglicht Chroma Subsampling: Helligkeit voll behalten, Farbe reduzieren – ohne sichtbaren Verlust.

L4 – Chroma Subsampling: Was ist 4:2:0?

Thema: JPEG Schritt 2 – Subsampling Punkte: 2 Typ: [MC]

Was bedeutet das Subsampling-Schema 4:2:0?

4 Pixel teilen sich eine Helligkeit, aber jeder hat eigene Farbe.
4 Pixel teilen sich einen Farbwert (Chrominanz), aber jeder hat eine eigene Helligkeit (Luminanz). Die Farbauflösung wird auf 25% reduziert. ✅
4:2:0 bedeutet, dass keine Farbe gespeichert wird – nur Graustufen.
Die Notation beschreibt die Blockgröße, nicht die Farbauflösung.

Feedback: 4:2:0 = JPEG-Standard. Von 4 Pixeln wird nur 1 Farbwert gespeichert (2×2-Block teilt Farbe), aber jeder Pixel behält seine eigene Helligkeit. Ergebnis: 50% Datenreduktion, kaum sichtbar.

L5 – JPEG-Schritte: Richtige Reihenfolge

Thema: JPEG – Kompressionsablauf Punkte: 2 Typ: [ORDER]

Sortiere die Schritte der JPEG-Kompression in der richtigen Reihenfolge:

Farbraumkonversion (RGB → YCbCr)
Chroma Subsampling
Block-Aufteilung (8×8)
DCT (Frequenzanalyse)
Quantisierung (hier passiert der Verlust!)
Huffman-Coding (verlustfrei)

Feedback: Der einzige verlustbehaftete Schritt ist die Quantisierung (Schritt 5). Alles davor bereitet die Daten vor, alles danach komprimiert die Ergebnisse verlustfrei weiter.

L6 – Welcher Schritt ist verlustbehaftet?

Thema: JPEG – Verlust lokalisieren Punkte: 1 Typ: [MC]

Bei welchem Schritt der JPEG-Kompression werden Daten dauerhaft weggeworfen?

Farbraumkonversion (RGB → YCbCr)
DCT (Discrete Cosine Transform)
Quantisierung – hier werden unwichtige Frequenzkoeffizienten auf Null gesetzt oder vergröbert. ✅
Huffman-Coding

Feedback: DCT selbst ist verlustfrei und reversibel – es sortiert nur die Daten nach Wichtigkeit. Die Quantisierung ist der einzige verlustbehaftete Schritt: Sie wirft hohe Frequenzen (feine Details) weg. Huffman-Coding danach ist wieder verlustfrei.

L7 – DCT: Was macht sie?

Thema: JPEG – DCT-Prinzip Punkte: 1 Typ: [MC]

Was leitet die DCT (Discrete Cosine Transform) bei JPEG?

Sie komprimiert die Daten verlustbehaftet.
Sie wandelt 64 Pixelwerte eines 8×8-Blocks in 64 Frequenzkoeffizienten um – sortiert die Information nach Wichtigkeit (niedrige Frequenz = wichtig, hohe Frequenz = Details). ✅
Sie verschlüsselt die Daten für sichere Übertragung.
Sie reduziert die Farbauflösung des Bildes.

Feedback: DCT = Herzstück von JPEG, aber selbst verlustfrei. Sie sortiert: Der DC-Koeffizient (0,0) = Durchschnittshelligkeit eines Blocks. Die AC-Koeffizienten = Helligkeitsänderungen. 90% der Information steckt in den ersten 10–15 Koeffizienten.

L8 – Huffman-Coding: Prinzip

Thema: JPEG – Huffman Punkte: 2 Typ: [MC]

Wie funktioniert Huffman-Coding?

Alle Zeichen bekommen gleich lange Codes – einfach und effizient.
Häufige Werte bekommen kurze Codes, selten vorkommende lange Codes – variable Bitlänge statt fester 8 Bit. ✅
Huffman-Coding verschlüsselt die Daten zusätzlich.
Es funktioniert nur für Texte, nicht für Bilddaten.

Feedback: Huffman = verlustfrei, optimal für bekannte Häufigkeiten. Präfix-frei: Kein Code ist Anfang eines anderen → eindeutig decodierbar. Auch in ZIP, PNG, MP3 verwendet.

L9 – JPEG-Artefakte: Benennen

Thema: JPEG – Artefakte identifizieren Punkte: 2 Typ: [MATCH]

Ordne jedem JPEG-Artefakt seine Beschreibung zu.

Artefakt	Beschreibung
Blocking	8×8-Blöcke werden sichtbar als Rechteckmuster
Ringing	„Geister" oder Halos an scharfen Kanten
Posterization	Farbverläufe werden stufig statt fließend

Feedback: Alle drei sind Folgen der Quantisierung. Blocking: Weil jeder 8×8-Block unabhängig komprimiert wird. Ringing: DCT hat Probleme mit harten Kanten (Gibbs-Phänomen). Posterization: Zu wenige Bits für feine Farbabstufungen.

BLOCK M – Bildformate: PNG, GIF, WebP, SVG

M1 – PNG: Verlustfrei oder verlustbehaftet?

Thema: PNG – Grundeigenschaft Punkte: 1 Typ: [MC]

Wie komprimiert PNG?

Verlustbehaftet – wie JPEG, aber mit besserer Qualität.
Verlustfrei – die Originaldaten können perfekt rekonstruiert werden. ✅
Gar nicht – PNG speichert Daten unkomprimiert.
PNG nutzt eine Kombination aus verlustfrei und verlustbehaftet.

Feedback: PNG nutzt DEFLATE-Kompression (wie ZIP) – verlustfrei. Deshalb ist PNG ideal für Grafiken, Screenshots und Bilder mit Transparenz, aber größer als JPEG für Fotos.

M2 – PNG vs. JPEG: Wann was?

Thema: Bildformate – Formatwahl Punkte: 2 Typ: [ESSAY]

Erklären Sie, wann Sie PNG und wann JPEG wählen würden. Nenne je zwei konkrete Anwendungsfälle und begründen Sie Ihre Wahl.

Musterlösung: PNG: (1) Screenshots – Texte und Linien bleiben scharf, keine Artefakte. (2) Logos mit Transparenz – PNG unterstützt Alpha-Transparenz, JPEG nicht. JPEG: (1) Fotos fürs Web – deutlich kleiner bei kaum sichtbarem Qualitätsverlust. (2) Social Media – Plattformen re-komprimieren sowieso, PNG würde nur unnötig groß sein.

M3 – GIF: Wie viele Farben?

Thema: GIF – Eigenschaften Punkte: 1 Typ: [MC]

Wie viele Farben kann ein GIF-Bild gleichzeitig anzeigen?

16 Farben
16,7 Millionen Farben
256 Farben (8-Bit-Palette) ✅
Unbegrenzt – GIF unterstützt alle Farben.

Feedback: GIF = 8-Bit-Palette = 256 Farben maximal. Deshalb sehen GIF-Bilder bei Fotos oft banding/posterisiert aus. GIF überlebt heute wegen Animationen.

M4 – WebP vs. JPEG: Vorteil?

Thema: Bildformate – WebP Punkte: 1 Typ: [MC]

Was ist der hauptsächliche Vorteil von WebP gegenüber JPEG?

WebP unterstützt Videos, JPEG nicht.
WebP erzeugt bei gleicher Qualität 25–35% kleinere Dateien als JPEG. ✅
WebP ist verlustfrei, JPEG nicht.
WebP kann keine Fotos speichern, nur Grafiken.

Feedback: WebP (Google, 2010) kann sowohl lossy als auch lossless komprimieren, unterstützt Transparenz und Animationen. Bei gleicher visueller Qualität sind WebP-Dateien deutlich kleiner als JPEG.

M5 – SVG: Was ist es?

Thema: SVG – Grundbegriff Punkte: 1 Typ: [MC]

Was ist SVG?

Ein verlustbehaftetes Rasterbild-Format wie JPEG.
Ein Vektorgrafik-Format, das Bilder als geometrische Beschreibungen (XML) speichert – beliebig skalierbar ohne Qualitätsverlust. ✅
Ein Video-Container wie MP4.
Ein komprimiertes Archivformat wie ZIP.

Feedback: SVG = Scalable Vector Graphics. Web-Standard für Vektorgrafiken. Beschreibt WAS gezeichnet werden soll (<circle>, <rect>, <path>), nicht wie jeder Pixel aussieht. Ideal für Logos, Icons, Illustrationen.

M6 – Formatwahl: Szenario zuordnen

Thema: Bildformate – Formatwahl Transfer Punkte: 2 Typ: [MATCH]

Ordne jedem Szenario das optimale Bildformat zu.

Szenario	Format
Ein Foto für eine Webseite (klein, OK-Qualität)	JPEG
Ein Screenshot einer Benutzeroberfläche	PNG
Ein Logo, das auf allen Bildschirmgrößen scharf sein muss	SVG
Ein animiertes Reaktionsbild für einen Chat	GIF

Feedback: JPEG = Fotos (klein, lossy OK). PNG = Screenshots, Grafiken mit Transparenz (verlustfrei). SVG = Logos, Icons (skalierbar). GIF = Animationen (256 Farben, aber Animations-Support).

BLOCK N – Video-Kompression

N1 – Spatial vs. Temporal Compression

Thema: Video – Kompressionsprinzipien Punkte: 2 Typ: [MATCH]

Ordne jedem Prinzip seine Beschreibung zu.

Prinzip	Beschreibung
Spatial Compression (Intra-Frame)	Komprimiert jedes einzelne Bild für sich (wie JPEG)
Temporal Compression (Inter-Frame)	Speichert nur die Änderungen zwischen aufeinanderfolgenden Bildern
Motion Compensation	Beschreibt Bewegung durch Vektoren statt Pixel zu kopieren

Feedback: Spatial = räumlich (innerhalb eines Frames). Temporal = zeitlich (zwischen Frames). Motion Compensation = Bewegungsvektoren. 90% eines Frames ist oft identisch mit dem vorherigen – deshalb ist Temporal-Kompression so wirksam.

N2 – I-Frame, P-Frame, B-Frame: Was ist was?

Thema: Video – Frame-Typen Punkte: 2 Typ: [MATCH]

Ordne jedem Frame-Typ seine Beschreibung zu.

Frame-Typ	Beschreibung
I-Frame (Keyframe)	Vollständiges Bild, unabhängig dekodierbar – keine Referenz auf andere Frames
P-Frame	Nur Änderungen gegenüber vorherigen Frames speichern (~30% der Größe eines I-Frames)
B-Frame	Änderungen gegenüber vorherigen UND zukünftigen Frames (~15% der Größe eines I-Frames)

Feedback: I = Intra (innerhalb). P = Predicted (aus Vergangenheit). B = Bi-directional (Vergangenheit + Zukunft). B-Frames sind am kleinsten, aber brauchen mehr Rechenleistung zum Decodieren.

N3 – Was passiert, wenn ein I-Frame beschädigt ist?

Thema: Video – I-Frame Bedeutung Transfer Punkte: 2 Typ: [ESSAY]

Erkläre, warum ein I-Frame bei der Videokompression so wichtig ist. Was passiert, wenn ein einzelner I-Frame in einem Videostream beschädigt wird?

Musterlösung: Ein I-Frame ist ein vollständiges, unabhängig dekodierbare Bild. Alle nachfolgenden P- und B-Frames referenzieren auf vorherige Frames – letztlich auf das letzte I-Frame. Wenn ein I-Frame beschädigt wird, können alle abhängigen P- und B-Frames bis zum nächsten intakten I-Frame nicht mehr korrekt rekonstruiert werden → Videofehler sichtbar bis zum nächsten Keyframe. Deshalb werden typischerweise alle 1–2 Sekunden neue I-Frames eingefügt.

N4 – Motion Compensation: Prinzip

Thema: Video – Motion Compensation Punkte: 1 Typ: [MC]

Was beschreibt ein Motion Vector bei der Videokompression?

Die Helligkeit eines einzelnen Pixels.
Die Verschiebung eines Bildblocks zwischen zwei Frames (z. B. „verschiebe um +20 Pixel nach rechts"). ✅
Die Kompressionsrate des gesamten Videos.
Die Anzahl der Farben in einem Frame.

Feedback: Motion Compensation speichert Bewegung als Vektoren statt Pixel zu kopieren. Wenn sich ein 16×16-Block von (100,200) auf (120,200) bewegt, wird nur „+20, 0" gespeichert – deutlich kleiner als den Block zweimal zu speichern.

N5 – Video-Codecs: Zeitstrahl

Thema: Video – Codecs-Übersicht Punkte: 2 Typ: [ORDER]

Sortiere die Video-Codecs nach Veröffentlichungsjahr (alt → neu):

H.264 / AVC (2003)
H.265 / HEVC (2013)
VP9 (2013)
AV1 (2018)

Feedback: H.264 revolutionierte Streaming. H.265 und VP9 kamen gleichzeitig – H.265 technisch besser, aber Patent-Chaos. AV1 vereint die Industrie: patent-frei, 30% besser als H.265.

N6 – AV1: Warum die Zukunft?

Thema: Video – AV1 Transfer Punkte: 2 Typ: [ESSAY]

Erkläre, warum AV1 als „die Zukunft" der Videokompression gilt. Nenne mindestens zwei konkrete Eigenschaften und erkläre, warum H.265 trotz besserer technischer Kompression nicht die gleiche Dominanz erreicht hat.

Musterlösung: AV1 (2018) ist royalty-free und open source – die Alliance for Open Media vereint Google, Netflix, Amazon, Apple, Mozilla. Es liefert 30% bessere Kompression als H.265 und unterstützt 8K, HDR, hohe Frame-Rates. H.265 scheitert vor allem am Patent-Chaos: Drei konkurrierende Patent-Pools (MPEG-LA, HEVC Advance, Velos Media) erzeugen rechtliche Unsicherheit und unklare Kosten → viele Unternehmen bleiben bei H.264 oder wechseln direkt zu AV1.

BLOCK O – Speichermedien & Schnittstellen

O1 – KB vs. KiB: Was ist der Unterschied?

Thema: Speicher – Einheiten Punkte: 2 Typ: [MC]

Eine Festplatte wird als „1 TB" vermarktet, aber Windows zeigt nur ~931 GB an. Warum?

Windows zeigt falsche Werte an – das ist ein Bug.
Hersteller nutzen dezimale Einheiten (1 TB = 1.000 GB), Windows nutzt binäre Einheiten (1 TiB = 1.024 GiB). Bei TB-Größen entsteht eine ~7% Diskrepanz. ✅
Die Festplatte verliert beim Formatieren fast 10% ihrer Kapazität.
Windows reserviert automatisch 10% als Sicherheitspuffer.

Feedback: SI (Dezimal): 1 KB = 1.000 Bytes, 1 MB = 1.000 KB. IEC (Binär): 1 KiB = 1.024 Bytes, 1 MiB = 1.024 KiB. Bei 1 TB: 1.000⁴ vs. 1.024⁴ Bytes → ~7% Unterschied. Windows zeigt binäre Werte an, aber mit SI-Bezeichnung (GB statt GiB) → Verwirrung.

O2 – HDD vs. SSD: Kern-Unterschied

Thema: Speichermedien – HDD vs. SSD Punkte: 1 Typ: [MC]

Was ist der fundamentale technische Unterschied zwischen HDD und SSD?

HDDs sind elektronisch, SSDs mechanisch.
HDDs speichern Daten magnetisch auf sich drehenden Plattern (mechanisch). SSDs nutzen Flash-Speicher (elektronisch, keine beweglichen Teile). ✅
Beide Technologien funktionieren identisch, der Unterschied liegt nur im Gehäuse.
HDDs nutzen Flash-Speicher, SSDs magnetische Platten.

Feedback: HDD = Hard Disk Drive = mechanisch (Platter, Spindel, Schreib-Lese-Kopf). SSD = Solid State Drive = elektronisch (Flash-Speicher). Diese Unterschied bestimmt alles: Geschwindigkeit, Latenz, Geräusche, Haltbarkeit.

O3 – HDD vs. SSD: Eigenschaften zuordnen

Thema: Speichermedien – Vergleich Punkte: 2 Typ: [MATCH]

Ordne jeder Eigenschaft zu: HDD oder SSD?

Eigenschaft	Typ
Sequentielle Lesgeschwindigkeit ~150 MB/s	HDD
Sequentielle Lesgeschwindigkeit ~3.500 MB/s	SSD (NVMe)
Latenz ~10 ms	HDD
Latenz ~0,02 ms	SSD
Günstig pro TB (~15€/TB)	HDD
Ideal für Betriebssystem	SSD

Feedback: Der dramatische Unterschied liegt bei Random Access: SSD ~500× schneller. Deshalb: Betriebssystem auf SSD, Archiv auf HDD. Viele nutzen beides: Kleine SSD für System + große HDD für Daten.

O4 – USB-C: Stecker oder Protokoll?

Thema: Schnittstellen – USB-C Punkte: 2 Typ: [MC]

Ein USB-C-Kabel kann langsam sein, obwohl es wie ein „modernes" Kabel aussieht. Warum?

USB-C-Kabel sind immer gleich schnell – die Geschwindigkeit liegt am Gerät.
USB-C ist nur ein Steckertyp, kein Protokoll. Ein USB-C-Kabel kann USB 2.0 (480 Mbit/s) bis USB4 (40 Gbit/s) sein – am Stecker nicht erkennbar. ✅
USB-C-Kabel werden nach einem Jahr automatisch langsamer.
Die Geschwindigkeit hängt nur vom Betriebssystem ab.

Feedback: USB-C = Steckerform. Das Protokoll dahinter kann USB 2.0, 3.2 oder USB4 sein. Ein billiges USB-C-Kabel ist oft nur USB 2.0 mit neuem Stecker. Kabel-Spezifikation prüfen!

O5 – Dateisysteme: Zuordnung

Thema: Dateisysteme – Überblick Punkte: 2 Typ: [MATCH]

Ordne jedem Dateisystem seine ideale Anwendung zu.

Dateisystem	Ideal für
FAT32	USB-Sticks, SD-Karten (maximale Kompatibilität)
NTFS	Windows-Systeme (Journaling, Rechte)
APFS	macOS, iOS (Snapshots, CoW)
ext4	Linux-Systeme (Journaling, stabil)
exFAT	Große Dateien auf portablen Medien

Feedback: FAT32 = kleinster gemeinsamer Nenner, aber max. 4 GB pro Datei. exFAT = FAT32 ohne Größenlimits. NTFS/APFS/ext4 = moderne Systeme mit Journaling. Journaling = bei Absturz werden Änderungen nicht verloren.

O6 – FAT32: Warum nicht für große Dateien?

Thema: Dateisysteme – FAT32 Limitation Punkte: 1 Typ: [MC]

Sie versuchen, eine 5-GB-Videodatei auf einen FAT32-formatierten USB-Stick zu kopieren. Was passiert?

Die Datei wird automatisch aufgeteilt in kleinere Teile.
Der Vorgang fehlschlägt – FAT32 unterstützt keine einzelnen Dateien größer als 4 GB. ✅
Die Datei wird automatisch komprimiert, bis sie unter 4 GB ist.
FAT32 hat keine Dateigrößenbeschränkung.

Feedback: FAT32-Limit: max. 4 GB pro Datei. Ein 4K-Video oder ISO-Image passt oft nicht. Lösung: USB-Stick mit exFAT oder NTFS formatieren.

O7 – Die 3-2-1-Regel

Thema: Backup – Prinzip Punkte: 2 Typ: [ESSAY]

Erkläre die 3-2-1-Regel für Backups. Begründe, warum jede der drei Ziffern wichtig ist.

Musterlösung: 3 Kopien: Original + 2 Backups. Warum? Das Original kann kaputt gehen, das erste Backup auch – das zweite ist der Sicherheitspuffer. 2 verschiedene Medientypen (z. B. SSD + HDD, oder lokal + Cloud). Warum? Gleiche Medien haben gleiche Schwachstellen (z. B. Batch-Fehler bei HDDs derselben Charge). 1 Kopie an einem anderen Ort (Cloud, anderes Gebäude). Warum? Brand oder Wasserschaden zerstört alles vor Ort; Ransomware verschlüsselt alle angeschlossenen Laufwerke gleichzeitig.

O8 – Backup-Arten: Unterschiede

Thema: Backup – Typen Punkte: 2 Typ: [MATCH]

Ordne jedem Backup-Typ seine Beschreibung zu.

Backup-Typ	Beschreibung
Full (Vollständig)	Kompletter Datenbestand jedes Mal – einfach, aber langsam und platzhungrig
Inkrementell	Nur Änderungen seit dem letzten Backup (egal welcher Art) – schnell, aber Wiederherstellung komplex
Differenziell	Änderungen seit dem letzten Voll-Backup – Mittelweg zwischen beiden

Feedback: Typisches Schema: Sonntag Full, Mo–Sa Inkrementell oder Differenziell. Inkrementell = schnellstes Backup, langsamste Wiederherstellung (Kette aufbauen). Full = langsamstes Backup, schnellste Wiederherstellung.

36 KiB Raw Blame History Unescape Escape