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基于脉冲编码调制(PCM)与增量调制(ΔM)的波形编码仿真与实现毕业(2)

来源:网络收集 时间:2026-05-17
导读: 山东轻工业学院2012届本科生毕业设计(论文) 的有、无来表征差值的正负号,也就是差值只编成一位二进制码。 ΔM增量调制技术是在脉码调制技术接近成熟的基础上,作为模拟信号数字化的另一种调制方式而提出来的。这

山东轻工业学院2012届本科生毕业设计(论文)

的有、无来表征差值的正负号,也就是差值只编成一位二进制码。

ΔM增量调制技术是在脉码调制技术接近成熟的基础上,作为模拟信号数字化的另一种调制方式而提出来的。这种调制方式为模拟信号变成二进制数码,提供一种简单的编译码技术。ΔM增量调制是模拟信号数字化的一种方式,目前性能比较好又比较容易实现的一种形式是数字检测音节压扩总和增量调制,在数字通信系统中已开始采用。

增量调制尽管有前面所述的不少优点,但它也有两个不足:一个是一般量化噪声问题;另一个是过载噪声问题。两者可统一称为量化噪声。

本论文为实现基于脉冲编码调制(PCM)与增量调制(ΔM)的波形编码仿真,下文为具体介绍。

第二章 PCM脉冲编码

PCM的实现主要包括三个步骤完成:抽样、量化、编码。分别完成时间上离散、幅度上离散及量化信号的二进制编码表示。根据CCITT的建议,为改善小信号量化性能,采用压扩非均匀量化,有两种方式,分别为A律和μ律方式,我国采用了A律方式,由于A律压缩实现复杂,常使用 13 折线法编码,采用非均匀量化PCM编码。下文为具体介绍。

2.1 模拟信号的抽样及频谱分析 2.1.1 信号的采样

离散时间信号通常是由连续时间信号经周期采样得到的。完成采样功能的器

Xa(nT)件称为采样器,图2-1所示为采样器的示意图。图中Xa(t)表示模拟信号,

表示采样信号,T为采样周期,n=0,1,2,?。一般可以把采样器视为一个每隔T秒闭合一次的电子开关S。在理想情况下,开关闭合时间τ满足τ<

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图2-1 采样器示意图及波形图

2.1.2 抽样定理

抽样也称取样、采样,是把时间连续的模拟信号变换为时间离散信号的过程。抽样定理是指:一个频带限制在(0,fH)内的时间连续信号m(t),如果以T≤1/2fH秒的间隔对它进行等间隔抽样,则m(t)将被所得到的抽样值完全确定。这意味着,若m(t)的频谱在某一角频率?H上为零,则m(t)中的全部信息完全包含在其间隔不大于1/2fH秒的均匀抽样序列里。换句话说,在信号最高频率分量的每一个周期内起码应抽样两次。根据抽样脉冲的特性,抽样分为理想抽样、自然抽样(亦称曲顶取样)、瞬时抽样(亦称平顶抽样);根据被抽样信号的性质,抽样又分为低通抽样和带通抽样。虽然抽样种类很多,但是抽样是模拟信号数字化及时分多路的理论基础。

我们考察一个频带限制在(0, fH)赫的信号m(t)。假定将信号m(t)和周期性冲击函数?(t)相乘,如图2-2所示,乘积函数便是均匀间隔为T秒的冲激序列,这些冲激的强度等于相应瞬时上的m(t)值,它表示对函数m(t)的抽样。我们用

ms(t)表示此已抽样的函数,即有

ms(t)?m(t)?(t)

上述关系如图2-2所示。

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图2-2 抽样示意图

2.1.3 采样信号的频谱分析

频谱分析使用快速傅里叶变换FFT,对应的命令即 fft ,简单使用方法为:

Y?fft(b,N),其中b即是采样数据,N为fft数据采样个数。一般不指定N时,

N默认为512,即简化为Y?fft(b)。Y即为FFT变换后得到的结果,与b的元素数相等,为复数。以频率为横坐标,Y数组每个元素的幅值为纵坐标,画图即得数据b的幅频特性;以频率为横坐标,Y数组每个元素的角度为纵坐标,画图即得数据b的相频特性。

对于现实中的情况,采样频率fs一般都是由采样仪器决定的,即fs为一个给定的常数;另一方面,为了获得一定精度的频谱,对频率分辨率F有一个人为的规定,一般要求F<0.01,即采样时间ts >100秒;由采样时间ts和采样频率fs即可决定采样数据量,即采样总点数N?fs*ts。这就从理论上对采样时间ts和采样总点数N提出了要求,以保证频谱分析的精准度。

2.2 量化 2.2.1 量化的定义

模拟信号进行抽样以后,其抽样值还是随信号幅度连续变化的,即抽样值

m(kT)可以取无穷多个可能值,如果用N个二进制数值信号来代表该样值的大小,

以便利用数字传输系统来传输该样值的信息,那么N个二进制信号只能同

M?2^N个电平样值相对应,而不能同无穷多个电平值相对应。这样一来,抽

样值必须被划分成M个离散电平,此电平被称作量化电平。或者说,采用量化抽样值的方法才能够利用数字传输系统来实现抽样值信息的传输。

利用预先规定的有限个电平来表示模拟抽样值的过程称为量化。抽样是把一个时间连续信号变换成时间离散的信号,而量化则是将取值连续的抽样变换成取值离散的抽样。

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通常,量化器的输入是随机模拟信号。可以用适当速率对此随机信号m(t)进行抽样,并按照预先规定,将抽样值m(kT)变换成M个电平q1,q2,?,qM之一,可以得到:

mq(kTs)?qi,若mi-1≤m(kTs)< mi,量化器的输出是一个数字序列信号。 2.2.2 量化的分类

(1)按照量化级的划分方式分,有均匀量化和非均匀量化。

均匀量化:把输入信号的取值域按等距离分割的量化称为均匀量化。在均匀量化中,每个量化区间的量化电平在各区间的中点。其量化间隔ΔV取决于输入信号的变化范围和量化电平数。当信号的变化范围和量化电平数确定后,量化间隔也被确定。

上述均匀量化的主要缺点是,无论抽样值的大小如何,量化噪声的均方根都固定不变。因此,当信号较小时,则信号量化噪声功率比也就很小,这样,对于弱信号时的信号量噪比就很难达到给定的要求。通常,把满足信噪比要求的输入信号取值范围定义为动态范围。可见,均匀量化是的信号动态范围将受到较大的限制。为了克服这一个缺点,实际中往往采用非均匀量化。

非均匀量化:非均匀量化是根据信号的不同区间来确定量化间隔的。对于信号取值小的区间,其量化间隔也小;反之,量化间隔就大。它与均匀量化相比,有两个突出的优点。首先,当输入量化器的信号具有非均匀分布的概率密度时,非均匀量化器的输出端可以得到较高的平均信号量化噪声功率比;其次,非均匀量化时,量化噪声功率的均方根基本上与信号抽样值成比例。因此量化噪声对大、小信号的影响大致相同,即改善了小信号时的信号量噪比。

常见的非均匀量化有A律和μ率等,它们的区别在于量化曲线不同。 μ压缩律:

所谓μ压缩律就是压缩器的压缩特性具有如下关系的压缩律:

式中y为归一化的压缩器输出电压,x为归一化的压缩器输入电压,μ为压扩参数,表示压缩的程度。

由于上式表示的是一个近似对数关系,因此这种特性也称为近似对数压扩律,其压缩特性曲线如图2-3所示。由图2-3可知,当μ=0时,压缩特性是通过原点的一条直线,故没有压缩效果;当μ值增大时,压缩作用明显,对改善小信号的性能也有利。一般当μ=100时,压缩器的效果就比较理想了。另外,需指出,μ律压缩特性曲线是以原点奇对称的,图中只画出了正向部分。

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