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uni/slides/223015b/klausurfragen.md
Michael Czechowski ea7e905c61 split klausurfragen into per-course files and add erklaerung slides to 223015c 
- split slides/klausurfragen.md into course-specific files:
  - slides/223015b/klausurfragen.md (blocks J-O: dateiformate)
  - slides/223015c/klausurfragen.md (blocks A-I: it-grundlagen)
- add erklaerung slides to 223015c (16 new vertiefung slides)
- update erklaerung slides in 223015b with deeper content
- update makefile to build klausurfragen per-course
- remove global klausurfragen from root index
2026-02-02 19:06:37 +01:00

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marp, theme, paginate, backgroundColor, header, footer, title
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true gaia true Fragenkatalog – Dateiformate (223015b)
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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:

  1. Byte
  2. Kilobyte (KB)
  3. Megabyte (MB)
  4. Gigabyte (GB)
  5. Terabyte (TB)
  6. 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:

  1. Farbraumkonversion (RGB → YCbCr)
  2. Chroma Subsampling
  3. Block-Aufteilung (8×8)
  4. DCT (Frequenzanalyse)
  5. Quantisierung (hier passiert der Verlust!)
  6. 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):

  1. H.264 / AVC (2003)
  2. H.265 / HEVC (2013)
  3. VP9 (2013)
  4. 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.