通信原理课程设计pcm系统设计与仿真报告matlan

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1、脉冲编码调制(PCM)系统设计与仿真摘要：以MATLAB的Simulink为软件平台，充分利用其提供的通信工具箱和信号处理工具箱中的模块，充分发挥了SIMULINK功能强大，建模简单，参数易于调整的特点。对脉冲编码调制(PCM)系统进行了模型构建、系统设计、仿真演示以及结果分析。关键词：MATLAB脉冲编码调制PCM仿真引言数字通信系统己成为当今通信的发展方向，然而自然界的许多信息通过传感器转换后，绝大部分是模拟量，脉冲编码调制(PCM)是把模拟信号变换为数字信号的一种调制方式，主要用于语音传输，在

2、光纤通信、数字微波通信、卫星通信中得到广泛的应用，借助于MATLAB软件，可以直观、方便地进行计算和仿真。因此可以通过运行结果，分析系统特性。MATLAB是美国MathWorks公司开发的一套面向理论分析研究和工程设计处理的系统仿真软件，Simulink是MATLAB提供的实现动态系统建模和仿真的一个软件包，它让用户把精力从编程转向模型的构造，为用户省去了许多重复的代码编写工作；Simulink的每个模块对用户而言都是透明的，用户只须知道模块的输入、输出以及模块的功能，而不必管模块内部是怎么实现的，

3、于是留给用户的事情就是如何利用这些模块来建立模型以完成自己的仿真任务；至于Simulink的各个模块在运行时是如何执行，时间是如何采样，事件是如何驱动等细节性问题，用户可以不去关心，正是由于Simulink具有这些特点，所以它被广泛的应用在通信仿真中，通过仿真展示了PCM编码实现的设计思路及具体过程，并加以进行分析。基于MATLAB的SIMULINK仿真模型，能够反映模拟通信系统的动态工作过程，其可视化界面具有很好的演示效果，为通信系统的设计和研究提供强有力的工具，也为学习通信系统理论提供了一条非常

4、好的途径。当然理论与实际还会有很大的出入，在设计时还要考虑各种干扰和噪声等因素的影响。系统介绍1、脉冲编码调制脉冲编码调制(pulsecodemodulation，PCM)是概念上最简单、理论上最完善的编码系统，是最早研制成功、使用最为广泛的编码系统，但也是数据量最大的编码系统。PCM的编码原理比较直观和简单，下图为PCM系统的原理框图：抽样量化编码信道干扰m(t)ms(t)msq(t)A/D变换译码低通滤波msq(t)m(t)图中，输入的模拟信号m(t)经抽样、量化、编码后变成了数字信号(PCM信

5、号)，经信道传输到达接收端，由译码器恢复出抽样值序列，再由低通滤波器滤出模拟基带信号m(t)。通常，将量化与编码的组合称为模/数变换器（A/D变换器)；而译码与低通滤波的组合称为数/模变换器(D/A变换器)。前者完成由模拟信号到数字信号的变换，后者则相反，即完成数字信号到模拟信号的变换。PCM在通信系统中完成将语音信号数字化功能，它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

6、种建议方式，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。2、PCM编码原理(1)抽样所谓抽样，就是对模拟信号进行周期性扫描，把时间上连续的信号变成时间上离散的信号。该模拟信号经过抽样后还应当包含原信号中所有信息，也就是说能无失真的恢复原模拟信号。它的抽样速率的下限是由抽样定理确定的。(2)量化量化，就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。从数学上来看，量化就是把一个连续幅度值的

7、无限数集合映射成一个离散幅度值的有限数集合。一个模拟信号经过抽样量化后，得到已量化的脉冲幅度调制信号，它仅为有限个数值。如下图所示，量化器输出L个量化值，k=1，2，3，…，L。常称为重建电平或量化电平。当量化器输入信号幅度x落在与之间时，量化器输出电平为。这个量化过程可以表达为：模拟入量化器量化值这里称为分层电平或判决阈值。通常称为量化间隔。模拟信号的量化分为均匀量化和非均匀量化。均匀量化：用这种方法量化输入信号时，无论对大的输入信号还是小的输入信号一律都采用相同的量化间隔。为了适应幅度大的输入信

8、号，同时又要满足精度要求，就需要增加样本的位数。但是，对话音信号来说，大信号出现的机会并不多，增加的样本位数就没有充分利用。为了克服这个不足，就出现了非均匀量化的方法。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（实际中常常是这样）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，