termin 1: add sample rate vs bit depth explanation, expand content
- add comprehensive slide explaining sample rate (horizontal) vs bit depth (vertical) - change "Achtung" to "Hinweis" for magic number note (fixes contradiction) - add new images: spectogram-chet-baker, hex-code variants, ascii table, rgb variants - expand speaker notes with detailed explanations and teaching prompts 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
@@ -40,7 +40,6 @@ Hochschule der Medien Stuttgart
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# Termin 1 – 19.12.2025
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# Termin 1 – 19.12.2025
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## Grundlagen, Text & Audio
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## Grundlagen, Text & Audio
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@@ -53,13 +52,12 @@ Hochschule der Medien Stuttgart
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00 00 01 90 00 00 01 2C
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00 00 01 90 00 00 01 2C
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**Was ist das?**
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Hex-Dump ohne Erklärung auf Bildschirm werfen
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Fragen in den Raum: "Was seht ihr?"
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"Ich schaue in viele fragende Gesichte ..."
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"Ist das Text? Ein Bild? Code?"
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Überleitung: "Alles digital ist nur Zahlen. Heute lernen wir, sie zu lesen."
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"Doch vertraut mir, am Ende der heutigen Veranstaltung werdet ihr mir genau sagen können was hier steht"
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@@ -86,7 +84,11 @@ Demonstration: Glühbirne AN/AUS = 1 Bit
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BIT = Binary Digit (Binärziffer) – 1948 von Claude Shannon geprägt
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BIT = Binary Digit (Binärziffer) – 1948 von Claude Shannon geprägt
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"Bit warum somit ein Neologismus, bis dato gab es das Wort in dieser Bedeutung überhaupt nicht"
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Shannon war Mathematiker bei Bell Labs – begründete die Informationstheorie
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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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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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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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Alles Digitale basiert auf dieser simplen Idee: AN oder AUS
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@@ -97,24 +99,79 @@ Transistoren in modernen CPUs: Milliarden davon, schalten Milliarden Mal pro Sek
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# Das Byte
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# Das Byte
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**8 Bits = 1 Byte**
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"Ein Bit allein macht nicht glücklich, die Welt ist nunmal nicht schwarz oder weiß"
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"Und um noch weitere (nennen wir es Schattierungen, ganz literarisch) der Welt abbilden zu können, benötigen wir eine weiter Messgröße oder Einheit"
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BYTE = Wortspiel aus "Bit" + "Bite" (Bissen) – ein "Bissen" Information
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"Doch warum hat man nicht einfach »Bite« genommen?" Fangfrage -> Bit und Bite sind sich zu nahe ... Verwechslungsgefahr!
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# Das Byte
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**1 Byte = 8 Bits**
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0 1 0 0 1 1 0 1
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"Und das sieht dann so aus"
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"Aber warum genau 8 Bits?" -> "Das versteht man leider erst so richtig wenn man sich das Ergebnis anschaut, wie viele Möglichkeiten hieraus entstehen"
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"Menschen neigen dazu, exponentielles Wachstum zu unterschätzen"
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Rätsel: "Wenn sich das Wachstum einer Seerose auf einem Teich jeden Tag verdoppelt · und nach *zehn Tagen* der ganze Teich bedeckt ist, wann ist er zur Hälfte zugewachsen?"
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Frage: "Weiß jemand wieviele Zustände wir mit 8 Bit beschreiben können?"
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# Das Byte
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**1 Byte = 8 Bits**
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0 1 0 0 1 1 0 1
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0 1 0 0 1 1 0 1
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**Wie viele Kombinationen?**
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2⁸ = **256 Möglichkeiten** (0-255)
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2⁸ = **256 Möglichkeiten** (0-255)
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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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Historie: "Es gab durchaus einen »Machtkampf« und es war überhaupt nicht klar welche Länge sich durchsetzen wird."
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- 1964: IBM System/360 setzte diesen Standard (vorher: 6-Bit, 7-Bit Systeme)
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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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- ASCII (1963) brauchte 7 Bit für 128 Zeichen
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ASCII = American Standard Code for Information Interchange
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Praktikabilität:
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- 8 Bit = praktisch für Hardware (Zweierpotenz: 2³ = 8)
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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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- 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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1 Bit = 2 Zustände
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2 Bit = 4 Zustände
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3 Bit = 8 Zustände
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4 Bit = 16 Zustände
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5 Bit = 32 Zustände
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6 Bit = 64 Zustände
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7 Bit = 128 Zustände
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8 Bit = 256 Zustände
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Rechnung: 2×2×2×2×2×2×2×2 = 256 mögliche Kombinationen
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Rechnung: 2×2×2×2×2×2×2×2 = 256 mögliche Kombinationen
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von griech. hexa „sechs“ und lat. decem „zehn“
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Eselsbrücke: 1 Byte = 1 Buchstabe/Symbol (in ASCII/UTF-8 für einfache Zeichen)
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@@ -122,9 +179,33 @@ Rechnung: 2×2×2×2×2×2×2×2 = 256 mögliche Kombinationen
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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US-ASCII (1967) Code Chart
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"Ich möchte, dass ihr das mit mir jetzt gemeinsam lesen lernt; stellt euch vor ihr seid ArchäologInnen."
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"Wie würdet ihr vorgehen?"
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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»256 Shades of Gray«
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»256 Shades of Gray«
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256 Graustufen: 0 = Schwarz, 255 = Weiß
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256 Graustufen: 0 = Schwarz, 255 = Weiß
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@@ -133,10 +214,12 @@ Rechnung: 2×2×2×2×2×2×2×2 = 256 mögliche Kombinationen
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# Was kann man mit 256 Zuständen machen?
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# Was kann man mit 256 Zuständen machen?
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* **256 Zeichen** (Buchstaben, Zahlen, Symbole)
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* **256 Zeichen** (Buchstaben, Zahlen, Symbole)
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* **256 Graustufen** (0 = Schwarz, 255 = Weiß)
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* **256 Helligkeit bzw. Luminanz** (0 = Schwarz/Dunkel, 255 = Weiß/Hell)
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* **256 Lautstärkestufen**
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* **256 Lautstärkestufen**
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* **Zahlen 0-255** (oder -128 bis +127)
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* **Zahlen 0-255** (oder -128 bis +127)
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* *Fällt Euch noch mehr ein?*
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256 = die "magische Zahl" bei 8 Bit
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256 = die "magische Zahl" bei 8 Bit
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Alltagsbeispiele:
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Alltagsbeispiele:
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@@ -149,7 +232,6 @@ 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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Das menschliche Auge kann etwa 10 Millionen Farben unterscheiden
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→ 24 Bit reicht für fotorealistische Bilder
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→ 24 Bit reicht für fotorealistische Bilder
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _header: '' -->
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@@ -157,12 +239,28 @@ Das menschliche Auge kann etwa 10 Millionen Farben unterscheiden
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Welche Farben für ein volles Spektrum bieten sich nach unserer gelernten Sparsamkeit hier am besten an?
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1. CMYK bzw. in diesem Fall CMYW
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2. RGB
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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RGB = Additive Farbmischung (Bildschirme)
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RGB = Additive Farbmischung (Bildschirme)
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# Farben: RGB-Modell
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# Farben: RGB-Modell
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**1 Pixel = 3 Bytes**
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**1 Pixel = 3 Bytes**
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@@ -176,6 +274,9 @@ RGB = Additive Farbmischung (Bildschirme)
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`00 00 00` = Schwarz | `FF FF FF` = Weiß
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`00 00 00` = Schwarz | `FF FF FF` = Weiß
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"Weiß jemand oder möchte jemand raten, wofür das "s" bei "sRGB" steht?"
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sRGB = Standard RGB
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CMYK = Subtraktive Farbmischung (Druck)
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CMYK = Subtraktive Farbmischung (Druck)
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Hex-Notation: FF = 255 in Dezimal
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Hex-Notation: FF = 255 in Dezimal
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CSS-Farben nutzen Hex: #FF0000 = Rot
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CSS-Farben nutzen Hex: #FF0000 = Rot
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@@ -295,7 +396,13 @@ Jede Hex-Ziffer = 4 Bits
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**Jede Hex-Ziffer = 4 Bits (ein "Nibble")**
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**Jede Hex-Ziffer = 4 Bits (ein "Nibble")**
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0-9, A-F (10=A, 11=B, ..., 15=F)
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0-9, A-F (10=A, 11=B, ..., 15=F)
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**ASCII Character Chart:**
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[https://www.eso.org/~ndelmott/ascii.html](https://www.eso.org/~ndelmott/ascii.html)
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"Gerne vorab auf den Link gehen"
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Warum Hexadezimal statt Dezimal?
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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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- 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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- Dezimal passt nicht: 77 (unregelmäßig, manchmal 2, manchmal 3 Ziffern)
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@@ -311,6 +418,39 @@ Umrechnung üben:
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- 0xFF = 15×16 + 15 = 255 (Maximum für 1 Byte)
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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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Hex-Editor = Standard-Tool für Dateianalyse und Reverse Engineering
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!-- _backgroundColor: #000 -->
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"Zurück zu Frage am Anfang: Was steht hier nun?"
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"Versucht es kurz selbst zu entschlüsseln"
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!-- _backgroundColor: #000 -->
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Hex-Editor-Screenshot mit PNG-Datei
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Erste Bytes: 89 50 4E 47 = PNG-Signatur
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IHDR = Image Header (Breite, Höhe, Farbtiefe)
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Zeigen, wie man Magic Number liest
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Tool: HxD (Windows), Hex Fiend (Mac), xxd (Linux)
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@@ -326,7 +466,7 @@ Hex-Editor = Standard-Tool für Dateianalyse und Reverse Engineering
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| PDF | `25 50 44 46` | `%PDF` |
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| PDF | `25 50 44 46` | `%PDF` |
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| ZIP/DOCX/ODT | `50 4B 03 04` | `PK` |
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| ZIP/DOCX/ODT | `50 4B 03 04` | `PK` |
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**Achtung:** TXT, HTML, CSS haben **keine** Magic Number!
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**Hinweis:** TXT, HTML, CSS haben **keine** Magic Number!
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Magic Number = Signatur/Fingerabdruck am Dateianfang
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Magic Number = Signatur/Fingerabdruck am Dateianfang
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@@ -348,22 +488,6 @@ Windows vertraut der Endung, aber Tools wie "file" (Linux) lesen Magic Number
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!-- _backgroundColor: #000 -->
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Hex-Editor-Screenshot mit PNG-Datei
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Erste Bytes: 89 50 4E 47 = PNG-Signatur
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IHDR = Image Header (Breite, Höhe, Farbtiefe)
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Zeigen, wie man Magic Number liest
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Tool: HxD (Windows), Hex Fiend (Mac), xxd (Linux)
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-->
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# Hands-On: WTF Files
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# Hands-On: WTF Files
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**Aufgabe (30 Min):**
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**Aufgabe (30 Min):**
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@@ -455,6 +579,97 @@ Streaming? Unmöglich.
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!--
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"Wenn CDs eine Sample Rate von 44kHz haben, was fällt dann hier auf?"
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Fangfrage: "Wie hoch ist die Sample Rate von Vinyls?" -> *Vinyl has no sample rate. It's analog!*
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# Was ist Sample Rate?
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**Analog → Digital ≙ Kontinuierlich → Diskret**
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Analog (Vinyl): Digital (CD):
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~~~~~~~~~~~~~~~ • • • • • • • •
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Kontinuierliche 44.100 Messpunkte
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Wellenform pro Sekunde
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**Nyquist-Theorem:**
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> Um eine Frequenz zu rekonstruieren, braucht man mindestens **2× so viele Samples**.
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44.100 Hz ÷ 2 = **22.050 Hz** max. darstellbare Frequenz
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(Mensch hört: ~20 Hz bis ~20.000 Hz → passt!)
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SAMPLE RATE = Wie oft "fotografieren" wir die Schallwelle?
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Stellt euch vor: Schallwelle = fahrendes Auto
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- Analog: Videokamera läuft durchgehend
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- Digital: Fotokamera macht 44.100 Fotos pro Sekunde
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VINYL hat KEINE Sample Rate:
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- Rille ist physische Kopie der Welle
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- "Unendliche Auflösung" in der Theorie
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- ABER: Rauschen, Kratzer, Nadelmasse = eigene Limits
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- Praktisch: ~20 Hz bis ~20 kHz, 60-70 dB Dynamik
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WARUM genau 44.100 Hz?
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- Nyquist: 2× höchste hörbare Frequenz nötig
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- 20.000 Hz × 2 = 40.000 Hz Minimum
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- 44.100 = etwas Puffer + passte zu Video-Equipment der 80er
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DAS SPEKTROGRAMM zeigt es:
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- Alles über ~22 kHz ist abgeschnitten
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- Das ist kein Bug, das ist das Design!
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- Vinyl hätte dort noch Obertöne (die wir eh nicht hören)
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# Sample Rate vs. Bit Depth
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**Zwei Dimensionen der Digitalisierung:**
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| Dimension | Was bedeutet es? | CD-Qualität |
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|-----------|------------------|-------------|
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| **Sample Rate** | Messungen pro Sekunde (horizontal) | 44.100 Hz |
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| **Bit Depth** | Genauigkeit pro Messung (vertikal) | 16 Bit |
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**16 Bit = 2¹⁶ = 65.536 Lautstärkestufen**
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(von absoluter Stille bis maximaler Lautstärke)
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Analogie: Digitalisierung = Raster über Schallwelle legen
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HORIZONTAL (Sample Rate):
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- Wie oft messen wir pro Sekunde?
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- 44.100 Hz = 44.100 Messpunkte pro Sekunde
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- Bestimmt, welche FREQUENZEN wir erfassen können
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- Nyquist-Theorem: Sample Rate ≥ 2× höchste Frequenz
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- 44.100 Hz → max. ~22.050 Hz (Mensch hört bis ~20.000 Hz)
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VERTIKAL (Bit Depth):
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- Wie genau messen wir jeden Punkt?
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- 16 Bit = 65.536 mögliche Werte (-32.768 bis +32.767)
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- Bestimmt den DYNAMIKUMFANG (leise bis laut)
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- 16 Bit ≈ 96 dB Dynamik (Flüstern bis Rockkonzert)
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- Mehr Bits = feinere Abstufungen = weniger Quantisierungsrauschen
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KOMPRESSION nutzt beide Achsen:
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- Sample Rate reduzieren = weniger Punkte horizontal (spart Daten, verliert hohe Frequenzen)
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- Bit Depth reduzieren = gröbere Stufen vertikal (spart Daten, mehr Rauschen)
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- MP3: Wirft unhörbare Frequenzen weg + quantisiert grober wo es nicht auffällt
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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@@ -515,11 +730,7 @@ Schlecht für chaotische Daten (Fotos, Audio)
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**JPEG:** Schwächen des Auges
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**JPEG:** Schwächen des Auges
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* Helligkeit besser als Farbe wahrgenommen
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* Helligkeit besser als Farbe wahrgenommen
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* Große Flächen besser als feine Details
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* Große Flächen besser als feine Details
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* **→ Psychovisuell**
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**MP3:** Schwächen des Ohrs
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* Mittlere Frequenzen besser als hohe/tiefe
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* Laute Töne "maskieren" leise Töne
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* **→ Psychoakustik / Psychovisuell**
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Auditory Masking: Lauter 1000 Hz-Ton → leise 950 Hz unhörbar
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Auditory Masking: Lauter 1000 Hz-Ton → leise 950 Hz unhörbar
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@@ -529,16 +740,38 @@ Kompression = Modell der menschlichen Wahrnehmung
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# Lossy: Der Trick
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**Kernidee:** Wirf weg, was der Mensch eh nicht wahrnimmt
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**JPEG:** Schwächen des Auges
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- Helligkeit besser als Farbe wahrgenommen
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- Große Flächen besser als feine Details
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- **→ Psychovisuell**
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**MP3:** Schwächen des Ohrs
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* Mittlere Frequenzen besser als hohe/tiefe
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* Laute Töne "maskieren" leise Töne
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* **→ Psychoakustik**
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Auditory Masking: Lauter 1000 Hz-Ton → leise 950 Hz unhörbar
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Visuelle Masking: Starker Kontrast überstrahlt Details
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Kompression = Modell der menschlichen Wahrnehmung
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# Karlheinz Brandenburg
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# Karlheinz Brandenburg
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**"Vater der MP3"**
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**"Vater der MP3"**
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- Diplom-Ingenieur, Universität Erlangen-Nürnberg
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* Diplom-Ingenieur, Universität Erlangen-Nürnberg
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- Fraunhofer IIS (Institut für Integrierte Schaltungen)
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* Fraunhofer IIS (Institut für Integrierte Schaltungen)
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- Forschung ab 1982, Patent 1988
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* Forschung ab 1982, Patent 1988
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- Hörte "Tom's Diner" über 10.000 Mal
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* Hörte "Tom's Diner" über 10.000 Mal
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Fraunhofer IIS Erlangen
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Fraunhofer IIS Erlangen
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@@ -598,7 +831,7 @@ Brandenburg hörte den Song über 10.000 Mal
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- Suzanne Vegas Stimme ist "schwierig"
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- Suzanne Vegas Stimme ist "schwierig"
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- Klare, hohe Frequenzen → Stresstest
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- Klare, hohe Frequenzen → Stresstest
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*"If I could code Suzanne Vega's voice well, I could code anything."*
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> If I could code Suzanne Vega's voice well, I could code anything.
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— Karlheinz Brandenburg
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— Karlheinz Brandenburg
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@@ -612,17 +845,19 @@ Perfektionismus: Jeder Hörtest musste bestehen
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# Wie funktioniert MP3?
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# Wie funktioniert MP3?
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**1. Frequenz-Analyse (FFT)**
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Ein Zusammenspiel aus vielen Faktoren:
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Audio → Frequenzspektrum
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**2. Psychoakustisches Modell**
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* **1. Frequenz-Analyse (FFT)**
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Welche Töne hört Mensch nicht?
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Audio → Frequenzspektrum
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**3. Quantisierung**
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* **2. Psychoakustisches Modell**
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Unwichtige Frequenzen reduzieren
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Welche Töne hört Mensch nicht?
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**4. Huffman-Coding**
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* **3. Quantisierung**
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Lossless-Kompression der Restdaten
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Unwichtige Frequenzen reduzieren
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* **4. Huffman-Coding**
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Lossless-Kompression der Restdaten
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MP3-Kompression in 4 Schritten (vereinfacht):
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MP3-Kompression in 4 Schritten (vereinfacht):
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@@ -639,7 +874,7 @@ MP3-Kompression in 4 Schritten (vereinfacht):
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3. Quantisierung (hier passiert der Datenverlust!)
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3. Quantisierung (hier passiert der Datenverlust!)
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- Unwichtige Frequenzen werden "grob" gespeichert
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- Unwichtige Frequenzen werden "grob" gespeichert
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- Wichtige Frequenzen bleiben genau
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- Wichtige Frequenzen bleiben genau
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- Wie JPEG: Details entfernen, wo es nicht auffällt
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- Wie JPEG: Details entfernen, wo es nicht auffällt (Kontrast/Helligkeit bleibt)
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4. Huffman-Coding (verlustfrei)
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4. Huffman-Coding (verlustfrei)
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- Häufige Muster = kurze Codes
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- Häufige Muster = kurze Codes
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@@ -793,7 +1028,7 @@ Vinyl-Revival: 2020er Gegenbewegung
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5. Vergleiche Dateigrößen
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5. Vergleiche Dateigrößen
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**Spektrogramm:** Klick auf Track-Name → Spektrogramm
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**Spektrogramm:** Klick auf Track-Name → Spektrogramm
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[manual.audacityteam.org/man/spectrogram_view.html](https://manual.audacityteam.org/man/spectrogram_view.html)
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[https://manual.audacityteam.org/man/spectrogram_view.html](https://manual.audacityteam.org/man/spectrogram_view.html)
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Audacity: FOSS Audio-Editor (audacityteam.org)
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Audacity: FOSS Audio-Editor (audacityteam.org)
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After Width: | Height: | Size: 574 KiB |
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After Width: | Height: | Size: 408 KiB |
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After Width: | Height: | Size: 484 KiB |
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After Width: | Height: | Size: 121 KiB |
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After Width: | Height: | Size: 5.3 MiB |
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Before Width: | Height: | Size: 5.3 MiB After Width: | Height: | Size: 4.0 MiB |
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After Width: | Height: | Size: 1.7 MiB |