西电 通信原理仿真报告new

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1、第六，七章仿真报告班级：001013学号：00101302姓名：高哲峰一．第六章PCM编译码1.仿真要求注意：a.编码时，采样后信号归一化b.译码+1260编码后：11110011译码：正负、段落(起始电平1024)、段内(量化间隔64)、加0.5个量化间隔2.基本原理脉冲编码调制（PCM）是现代语音通信中数字化的重要编码方式。利用MATLAB语音实现语音信号的脉冲编码调制（PCM）仿真，可以为硬件电路实现提供理论依据。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。PCM即脉冲编码调制，在通信

2、系统中完成将语音信号数字化功能。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编码示意图见图1。图1PCM原理框图下面将介绍PCM编码中抽样、量化及编码的原理：(a)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

3、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。(b)量化从数学上来看，量化就是把一个连续幅度值的无限数集合映射成一个离散幅度值的有限数集合。模拟信号的量化分为均匀量化和非均匀量化。由于均匀量化存在的主要缺点是：无论抽样值大小如何，量化噪声的均方根值都固定不变。因此，当信号较小时，则信号量化噪声功率比也就很小，这样，对于弱信号时的量化信噪比就难以达到给定的要求。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，均匀量化时的信号动态范围将受到较大的限制

4、。为了克服这个缺点，实际中，往往采用非均匀量化。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，量化噪声功率的均方根值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量化信噪比。实际中，非均匀量化的实际方法通常是将抽样值通过压缩再进行均匀

5、量化。通常使用的压缩器中，大多采用对数式压缩。广泛采用的两种对数压缩律是压缩律和A压缩律。美国采用压缩律，我国和欧洲各国均采用A压缩律，因此，PCM编码方式采用的也是A压缩律。(c)编码所谓编码就是把量化后的信号变换成代码，其相反的过程称为译码。当然，这里的编码和译码与差错控制编码和译码是完全不同的，前者是属于信源编码的范畴。在现有的编码方法中，若按编码的速度来分，大致可分为两大类：低速编码和高速编码。通信中一般都采用第二类。编码器的种类大体上可以归结为三类：逐次比较型、折叠级联型、混合型。在逐次比较型编码方式中

6、，无论采用几位码，一般均按极性码、段落码、段内码的顺序排列。1.Matlab仿真及分析A.主程序如下：loadhandelx=y(1:20000);%取前20000个采样点sound(x,Fs);figure;plot(x);%holdon;title('原始语音信号');%PCM编码x1=x/0.8.*2048;yy=pcm_encode(x1);figure;stem(yy(1:80),'fill');%holdon;title('无噪声干扰的PCM编码');%加噪声snr=10;sp=mean(yy.^2)

7、;attn=sp./10^(snr/10);attn=sqrt(attn);noise=randn(1,length(yy)).*attn;np=mean(noise.^2);snr1=10*log10(sp/np);data=yy+noise;%有噪声干扰的信号data1=yy;%不加噪声figure;stem(data(1:80),'fill');%画出有噪声干扰的信号序列%holdon;title('有噪声干扰的PCM编码');%译码demodata1=data1>0.5;zz1=pcm_decode(de

8、modata1,0.8);figure;plot(zz1);holdon;title('无噪声译码后的语音信号');%sound(zz1,Fs);demodata=data>0.5;zz=pcm_decode(demodata,0.8);figure;plot(zz,'-r');holdon;title('有噪声译码后的语音信号');%sound(zz,Fs);B.仿真结