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《文元美现代通信原理课件第9章新模拟信号数字化》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、广东工业大学信息工程学院文元美现代通信原理2021年9月16日1课件一语声信号编码的基本概念及分类二抽样定理及其证明三脉冲调制四脉冲编码调制(PCM)五增量调制(DM)六自适应差分编码调制七子带编码八参量编码2021年9月16日2课件1语声信号编码的概念数字通信系统中,信息源除来自一些数字终端外,还有语音和图象这类模拟信号。模拟信号的数字化也称为信源编码。信源编码的目的:(1)将信号变为适合数字通信系统传输和处理的数字信号形式,即对模拟信源进行模/数转换(A/D转换)。(2)通过信源编码提高通信系统的有效性。对语音信源实现数字化称为语音
2、编码,也称为语声编码。2语声信号编码的分类语音编码可以分为无损语音编码和有损语音编码两大类。语声编码技术可以分为波形编码和参量编码两类。一语声信号编码的基本概念及分类2021年9月16日3课件2021年9月16日4课件二抽样定理及其证明1低通抽样定理一个频带限制在(0,fH)内的时间连续信号x(t),如果以大于或等于2fH的频率对它进行等间隔理想抽样,也就是fS≥2fH(fS为抽样频谱),则x(t)将被所得到的抽样值xs(t)完全确定。2021年9月16日5课件时域频域抽样物理过程2021年9月16日6课件抽样定理演示2抽样定理的证明2
3、021年9月16日7课件理想抽样时域与频域波形图2021年9月16日8课件几点结论:(1)抽样后的信号频谱Xs(ω)是原模拟信号频谱X(ω)在(-∞,+∞)频带范围内的周期性重复,重复周期为ωs,称此现象为频谱的周期延拓。(2)其中n=0的频谱就是原模拟信号频谱X(ω)。(3)要想恢复X(ω),只需在接收端加一个带宽为fH的理想低通滤波器即可。2021年9月16日9课件3抽样信号的恢复2021年9月16日10课件2021年9月16日11课件取样函数的强度即构成包络。2021年9月16日12课件4自然抽样自然抽样原理框图2021年9月16
4、日13课件自然抽样波形及频谱2021年9月16日14课件自然抽样与理想抽样的频谱比较可以看出:(1)自然抽样信号的频谱Xs(ω)是X(ω)以2ωH作周期延拓,而Xs(ω)的幅值包络是按sinc函数随频率增大而下降。(2)其中n=0的一项为(τ/Ts)X(ω),与原模拟信号X(ω)只差一个比例常数(τ/Ts),因而可以用截止频率为fH的低通滤波器从Xs(ω)滤出X(ω),从而恢复原模拟信源信号x(t)。2021年9月16日15课件5平顶抽样2021年9月16日16课件平顶抽样不能直接通过低通滤波器恢复x(t),因为平顶抽样信号频谱中的每一
5、项均受H(ω)加权,而H(ω)是ω的函数,如果直接通过低通滤波器,得到的信号频谱是H(ω)X(ω)/TS,必然存在失真。平顶抽样信号解调原理框图2021年9月16日17课件平顶抽样和保持电路2021年9月16日18课件理想抽样、自然抽样和平顶抽样,它们的共同点是抽样频谱必须大于或等于模拟信号最高频率的两倍,即fS≥2fH。抽样频率fS越高越有利于接收端提取信号,但fS太大会减小抽样间隔,这对时分复用不利。此外,抽样脉冲宽度τ较窄对信号的频谱影响小,但会增大带宽,故对τ和fS要兼顾考虑。2021年9月16日19课件三脉冲调制脉冲调制方式2
6、021年9月16日20课件四脉冲编码调制(PCM)1、量化量化物理过程2021年9月16日21课件两种常用的均匀量化特性均匀量化2021年9月16日22课件设输入模拟信号x概率密度函数是fx(x),x的取值范围为(a,b),且设不会出现过载量化,则量化误差功率Nq为其中Q为量化电平数,mi为第i个电平,可表示为mi=(xi-1+xi)/2(i=1,2,…,Q),xi为第i个量化间隔的终点,可表示为xi=a+iΔ。2021年9月16日23课件一般来说,量化电平数Q很大,Δ很小,因而可认为在Δ量化间隔内fx(x)不变,以pi表示,且假设各层
7、之间量化噪声相互独立,则Nq表示为2021年9月16日24课件量化信号功率Sq2021年9月16日25课件均匀量化的缺点:均匀量化时其量化信噪比随信号电平的减小而下降。产生这一现象的原因就是均匀量化时的量化级间隔Δ为固定值,而量化误差不管输入信号的大小均在(-Δ/2,Δ/2)内变化。故大信号时量化信噪比大,小信号时量化信噪比小。对于语音信号来说,小信号出现的概率要大于大信号出现的概率,这就使平均信噪比下降。同时,为了满足一定的信噪比输出要求,输入信号应有一定范围(即动态范围),由于小信号信噪比明显下降,也使输入信号范围减小。要改善小信号
8、量化信噪比,可以采用量化间隔非均匀的方法,即非均匀量化。2021年9月16日26课件非均匀量化非均匀量化原理2021年9月16日27课件1)μ律与A律压缩特性μ律和A律归一化压缩特性表示式分别为μ律:A
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