dpcm原理及实现

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1、DPCM原理及实现　　DPCM就是考虑利用语声信号的相关性找出可反映信号变化特征的一个差值量进行编码的。　　根据相关性原理，这一差值的幅度范围一定小于原信号的幅度范围。因此，在保持相同量化误差的条件下，量化电平数就可以减少，也就是压缩了编码速率。　　差值编码一般是以预测的方式来实现的。预测就是指当我们知道了冗余性（有相关性）信号的一部分时就可对其余部分进行推断和估值。具体地说，如果知道了一个信号在某一时间以前的状态，则可对它的未来值做出估值。　　图2-42所示横截滤波器就是可以实现预测值的原理框图

2、。图2-42　实现预测的横截滤波器(a)由输入信号进行预测的DPCM系统　　图2-43　DPCM系统原理框图(b)由解码信号进行预测的DPCM系统　　图2-43　DPCM系统原理框图　　图2-43是DPCM实现的原理框图。如前面所述，DPCM方式的发送端就是将现有样值与预测值之差进行量化编码的方式来实现的，而在接收端为了恢复原信号也必须进行与发送端相同的预测。　　图2-43示出了两种实现方式，图2-43（a）是由输入信号进行预测的DPCM系统。这种方式中发送端与接收端的预测器处理信号略有不同，即发

3、送端是对输入信号的预测的，接收端是对解码输出信号预测的。这会对恢复信号的质量有一定的影响，但该方式的实现比较简单。　　图2-43（b）是由解码信号进行预测的DPCM系统。它两端预测的信号相同，发送端预测的信号相同，发送端编码器与解码器间的反馈保证了发送预测器输入的信号中的误差，就是样值e()的量化误差，并且对以前的量化误差没有积累。