通信原理教案-下册(3)

量化值为 yi=xi , xi≤x≤xi+1 其绝对值为

|yi|=(段落起始电平)+(8C5+4C6+2C7+C8)×(段落量化间隔)

由此可知，A律PCM编码中，量化规则不是最佳的，但电路易于实现。

三、A律PCM译码

先将8位A律PCM码变为13位线性PCM码，再进行线性数模转换，所得译码输出为

yi=(xi+xi+1)/2

此量化值符合量化噪声最小条件。8位A律PCM与13位线性PCM的对应关系如表7-2所示。

表7-2 A律PCM与13位线性PCM关系表13位线性PCM

13位线性PCM b12 b11 b10 b9 b8 b7 b6 b5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 W 极性码 0 0 0 0 1 W X 0 0 0 1 W X Y 0 0 1 W X Y Z b4 W W X Y Z b3 X X Y Z b2 Y Y Z b1 Z Z b0 1 1 极性码 A律PCM C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 0 0 0 W X Y Z 0 0 1 W X Y Z 0 1 0 W X Y Z 0 1 1 W X Y Z 1 0 0 W X Y Z 1 0 1 W X Y Z 1 1 0 W X Y Z 1 1 1 W X Y Z 1 × 1 × × 1 × × × 1 × × × × 0 1 W X Y Z 1 × × × × × 1 W X Y Z 1 × × × × × × 注：由13位线性PCM转换为A律PCM时，×由13位PCM确定。

由A律PCM转换为13位线性PCM时，×为0。

μ律PCM的编码、译码与A律PCM类似，具体规则略有不同。

四、举例

已知抽样值 xk =1270 (△)，求A律PCM码及量化误差。 编码 ： ① x k > 0 C1 = 1

② x k > 128 C2 = 1 手工编码时合为一步 ③ x k > 512 C3 = 1 ∵ x k > 1024

④ x k > 1024 C4 = 1 ∴ C2C3C4=111 第8段 ⑤ x k < 1024 + 8×64 = 1536 C5 = 0

⑥ x k < 1024 + 4×64 =1280 C6 = 0 段内第3层 ⑦ x k > 1024 + 2×64 =1152 C7 = 1 ⑧ x k > 1024 + 2×64 + 64 = 1216 C8 = 1

·84 ·

编码结果 11110011 ，此即为逐次比较编码法。 译码 ：

13位线性PCM 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 权值 2048 256 128 64 权值电流 1024 128 64 32 译码结果 1248（△）=1216△+(64△)/2 量化误差 22（△）<(64?)

127. 6 差分脉码调制(DPCM)

对语音信号抽样值的预测误差进行4位编码，就可形成DPCM信号。1路DPCM语音信号的信息速率为32 kbit/s，因此将PCM信号改为DPCM信号以后，通信系统的容量可以增加1倍。DPCM系统的原理框图如下图所示。

x(n)为预测信号，d(n)为预测误差，dq(n)为预测误差的量化值，图中，x(n)为抽样信号，~?(n)为重建信号。 c(n)是DPCM信号，x

?(n)之差，即 DPCM的总量化误差为x(n)与x?(n) e(n)=x(n)-xx(n)+d(n)］-［~x(n)+dq(n)］ =［~ =d(n)-dq(n)

可见，总量化误差等于差值信号的量化误差。

DPCM系统的量化信噪比为

E[x2(n)]E[x2(n)]E[d2(n)]SNR???Gp?SNRq

E[e2(n)]E[d2(n)]E[e2(n)]式中

E[x2(n)]Gp??E[d2(n)]SNRq??E[d(n)]E[e2(n)]2

称GP为预测增量，SNRq为量化器的量化信噪比。

DPCM编码器的输入信号x(n)来自PCM编码器，故x(n)中含有PCM编码器的量化噪声，经

22

过DPCM编码器后，又增加了一部分量化噪声E［e(t)］。如果E［e(t)］足够小(即SNR足够大)，

·85·

则DPCM系统的信噪比与PCM系统的信噪比基本相同，仍能满足长话通信的要求。 为了提高DPCM的量化信噪比，工程上采用了自适应预测和自适应量化技术。自适应预测器的预测系数随语音信号的统计特性变化，使预测增益最大。自适应量化器的分层电平、量化电平随预测误差的统计特性变化，使误差量化器的量化信噪比最大。采用了这些技术的DPCM即为自适应差分脉码调制(ADPCM)。

7. 7 增量调制（△M）

一、 简单增量调制（简称△M、DM）

1．基本原理

fS 抽样信号 me(t) m(t) + d(t) p(t) p’(t) eq(t) m0(t) 抽样判决 信道 积分 低通 － Ne(t) nq(t) me(t) ne(t) 积分 n(t) ΔM编码器 ΔM译码器 R

p(t) c me(t) p(t)

E 1 0 0 1

-E 1 2 3 4 me(t) σ 0 -σ 过载噪声 量化噪声eq(t) me(t) t/TS

m(t) t/TS

RC >>TS 时 ??ETS RC 0 1 2 3 4 5 6 7 t/TS p(t) 1 1 1 1 1 0 1 me(t)为预测信号，d(t)为预测误差。积分器是一个最简单的预测器，p(t)为“1”时，其输出增加一个量阶σ，p(t)为“0”时，其输出减少一个量阶σ。 2、量化噪声

1）斜率过载量化噪声（过载噪声）

·86 ·

输入信号m(t)的斜率大于预测信号斜率导致过载噪声 设 m(t)=Acosωt，其最大斜率为ωA

不过载条件 Aω<σ/TS=σfS

Amax=σfS /ω 或 ωmax=σfS /A

增大量阶σ和抽样频率fS,，有利于减小过载噪声，但σ大，常规量化噪声大。 语音△M中fS= 32kHz ，故一路语音△M信号Rb=32 kb/s

2）常规量化噪声（量化噪声）

eq(t)<σ 且在（-σ,σ）之间均匀分布

eq(t)功率Nq’=σ2/3。eq(t)功率谱密度近似为 设低通滤波器的频率范围为fL~fH，fH?fL 则 nq(t) 功率为 Nq=

peq(f)=

?23fS0?f?fS0 其它

?2fH3fS，与信号大小无关

3、误码噪声 R 112?积分器 C I(f)? 1??2R2C2?2R2C2

有误码时，p(t)等于p’(t)与误码序列p t (t)之和 p(t) 1 0 0 0 1 P t (t) E 2E t t -E -2E p’(t) 1 0 1 0 0

E p t (t)的功率为

t σt2 = ( 2E )2 pe

-E

p t 的功率谱密度pt(f)如右图。

在0~fH内pt(f)近似为常数σ σ

2t1 =

2t1

8E2pe=

fSfS/2?t2pt(f) σt12 0 fH fS/2 fS f ·87·

2E2pe 在0~fH内Ne(t)的功率谱密度pN(f) =pt(f)I(f)= 2222fSf?RC2 ∴Ne=?ffHL2peE211pN(f)df=(2)(?)

?fSR2C2fLfH ∵fH>>fL

2peE2 ∴Ne=222?fSRCfL ∵ σ=

ETS RC2?2pefS∴ Ne= 2?fL 4、输出信噪比

22?fS 设m(t)=Acosωkt ， 则不过载最大信号功率S0=Amax2/2= 228?fkS03fLfS 最大输出信噪比 [SNRo]max == 2222Nq?Ne8?fLfHfk?48pefkfS 最大量化信噪比 [SNRq]max =

30.04fSfkfH23

最大误码信噪比 [SN …… 此处隐藏：1757字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……