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1、７通信系统建模与仿真实验报告实验2：MATLAB编程实现A律PCM编码系统设计与仿真1主要技术指标：输入信号：s(t)=Asin(2πft+θ);输入信号幅值：A=-70~0dB;输入信号频率：f=4Hz;抽样频率：fs=100Hz;2总体系统设计框图图1.A律PCM编解码的系统框图3程序块流程设计与检验3.1A律PCM编码模块3.1.1A律PCM编码规则：图2段落码和段内码的编码规则3.1.2PCM编码流程输入信号x后，先判断x的符号，x>0时C1=1，x<0时C1=0；判断完符号后将信号进行归一化和量化，再进行段落判断以及段内判断，最后将C1~C8输出。流程图如下：７输入信号S判断符号
2、归一化、量化输出段内判断段落判断3.2.A律PCM译码模块对已经编码的信号进行译码时，先输入已经编码的码组，根据极性码的规则提取符号，判断符号位，接着再判断段落位置和段内位置，最后将译码后的结果输出，其译码流程图如下:输入信号S判断符号归一化、量化输出段内判断段落判断７4程序代码及测试仿真结果4.1连接全程序输入的信号进行参数设定：抽样频率fs=40,dt=1/fs,t=0:dt:2,输入的正弦信号幅度不同，vm1=-70:5:0，这是以分贝为单位的，要将他转换为以伏特为单位的vm=10.^(vm1/20)；开始画图调用各个模块的函数：PCM均匀量化编码[sqnrM,zxx,zz]=upc
3、m(x,M),PCM编码y=pcm_encode(sxx),PCM解码yy=pcm_decode(y,v);还要计算噪声平均功率与信号平均功率来得到信号的量化信噪比：nq(m)=sum((x-yy).*(x-yy))/length(x);sq(m)=mean(yy.^2);snr(m)=(sq(m)/nq(m));4.2仿真结果在matlab上运行主函数pcm_e_decode.m，可得到原始信号波形，PCM译码后的波形，不同幅度下PCM编码后的量化信噪比以及均匀量化的量化信噪比的波形图3原始抽样信号（上）和PCM译码后的重建信号（下）原始抽样信号与PCM译码后的信号都是正弦波，可以看出经
4、过PCM译码后的重建信号与原始信号相比没有失真，译码正确。７图4A律PCM编码与均匀量化编码的量化信噪比的比较从上图可以看出：（1）对均匀编码和非均匀编码，量化信噪比随着输入信号幅度的变化而变化；（2）在输入正弦信号幅度相同的情况下，经过A律13折线近似的PCM非均匀量化编码后的信号量化信噪比要比均匀量化编码后的信噪比小，因此，可以得出结论：非均匀量化可以有效地改善量化信噪比。4.3Matlab源程序程序代码%均匀量化编码：function[sqnr,a_quan,code]=upcm(a,n)amax=max(abs(a));a_quan=a/amax;%抽样值归一化b_quan=a_q
5、uan;d=2/n;q=d.*[0:n-1]-(n-1)/2*d;７%对归一化的输入信号序列进行量化fori=1:nindex=find((q(i)-d/2<=a_quan)&(a_quan<=q(i)+d/2));a_quan(index)=q(i).*ones(1,length(index));b_quan(find(a_quan==q(i)))=(i-1).*ones(1,length(find(a_quan==q(i))))enda_quan=a_quan*amax;nu=ceil(log2(n));code=zeros(length(a),nu);fori=1:length(a)
6、forj=nu:-1:0if(fix(b_quan(i)/(2^j))==1)code(i,nu-j)=1;b_quan(i)=b_quan(i)-2^j;endendend７sqnr=20*log10(norm(a)./norm(a-a_quan));%PCM编码：function[out]=pcm_encode(x)fori=1:nifx(i)>0out(i,1)=1;elseout(i,1)=0endifabs(x(i))>0&abs(x(i))<32out(i,2)=0;out(i,3)=0;out(i,4)=0;step=2;st=0;elseifabs(x(i))>=32&ab
7、s(x(i))<64out(i,2)=0;out(i,3)=0;out(i,4)=1;step=2;st=32;elseifabs(x(i))>=64&abs(x(i))<128out(i,2)=0;out(i,3)=1;out(i,4)=0;step=4;st=64;elseifabs(x(i))>=128&abs(x(i))<256out(i,2)=0;out(i,3)=1;out(i,4)=1;step=8;st=
