通信原理 第4章 模拟信号的数字化.ppt

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1、第4章模拟信号的数字化教学课型：理论课目的要求：使学生掌握模拟信号的抽样、量化和波形化编码方法。重点难点：(1)抽样定理（抽样、量化、编码的概念）(2)模拟信号的数字化技术(3)脉冲编码调制（PCM信号）教学方法：多媒体讲解，结合板书14.1引言4.2模拟信号的抽样4.3抽样信号（模拟）的量化4.4脉冲编码调制4.5差分脉冲编码调制4.6增量调制24.1引言(基本概念）1、信源：模拟信号、数字信号、离散信号2、模/数变换的三步骤：抽样、量化和编码（1）抽样：模拟信号离散信号即将时间上连续的信号变成时间上离散的信号的过程。（2）量化：离散信号数字信号（3）编码：数字信号（调

2、制为）二进制码组（4）整个过程又叫：PCM（通信的两大信源：语音及模拟图像）◆从通信的调制观点来看，可以认为PCM编码过程是模拟信号调制一个二进制脉冲序列，载波是脉冲序列。◆通信中的应用：电话通信系统3根据信号x(t)分：低通型信号抽样和带通型信号抽样定理。根据抽样脉冲p(t)是否等间隔：分均匀抽样和非均匀抽样。抽样器x(t)p(t)s(t)抽样定时脉冲4.2抽样时间上连续的模拟信号抽样信号一、抽样基础理论1、抽样的过程就是乘积，即抽样脉冲和模拟信号的乘积(时域)P71中间段2、分类根据p(t)是否为理想冲激序列：理想抽样和实际抽样4理想抽样:理论讨论。自然抽样:应用于PAM。

3、（P76）平顶抽样:应用于PCM。(P84，抽样后保持，就变为平顶，存在孔径失真）思考：还能从抽样后的离散信号恢复重建原模拟信号吗？－－电影录放理想抽样自然抽样平顶抽样实际抽样又可以分为自然抽样和平顶抽样：53、抽样定理的引入：目标：在保证抽样后的离散信号能重建出原始模拟信号的前提下，找出合适的抽样频率，尤其是最小抽样频率。通信的角度：以减小冗余度，提高有效性。6二、低通抽样定理1、内容若一个连续模拟信号s(t)的最高频率小于，则以频率的周期性冲激脉冲对其抽样，则s(t)将被这些抽样值所完全确定(又叫奈奎斯特抽样定理)称为奈奎斯特(Nyquist)频率。2、适用对象：（1）从零

4、频开始的信号。即频带在之间。（2）最低频率不为0，但小于带宽的信号。73、理论基础（1）卷积定理：时域的乘积等于频域的卷积（2）时域的周期性，对应于频域的离散化（3）特殊函数的F氏变换（频谱）单个冲激信号的频谱为一个常数，即在整个频域上为一条直线；矩形脉冲的频谱为Sample函数。冲激脉冲序列的频谱仍为冲激脉冲序列8（4）F氏变换的对称性：LPF的时域为Sample（5）冲激信号（奇异函数）与一般函数的卷积积分体现出其延迟性：延迟性另：冲激信号与一般函数的普通积分体现出其筛选性：9冲激响应之和时域！5、图示T1/T实信号频谱对称!时域周期性－频域离散性时域乘积－频域的卷积积分延

5、迟性10问题：1、如何从抽样信号恢复原信号？（时域、频域）－－即其物理含义。2、抽样频率fs是不是越高越好？116、物理含义（1）频域：抽样信号的频谱，就是原信号频谱的以抽样频率为步长的周期性延拓，因此再经过LPF即可得到原始频谱。注意：这个“周期延拓”的峰值包络总趋势，和所采用的抽样脉冲的频谱有关。如果抽样脉冲为理想冲激信号，由于其频谱为直线（常数），所以不失真；如果抽样脉冲为窄脉冲，由于其频谱为Sa函数，所以存在失真，接收端需要进行幅值补偿；对应于图e、fA.理想抽样信号频谱B.平顶抽样信号频谱12（2）时域：从接收端的LPF的角度看，就是LPF对不同时刻点、不同幅值的冲激

6、信号的响应之和，其合成包络就为原始信号。其中：那些冲激信号的幅度值就是原始信号的抽样值;LPF的冲激响应则为Sample函数；对应于图g137、数学表达抽样信号的时域抽样信号的频域由于周期性单位冲激序列的频谱仍为冲激序列：所以，根据卷积运算有：即为原信号频谱的周期延拓（即平移叠加）！14信号：频率范围为fL~fH，带宽为B=fH-fL，思考：带通型信号仍然能用低通抽样定理来确定抽样频率吗？讨论：描述：fH=nBfH任意4.2.2带通抽样定理其中，如果fL>B，则该信号就是带通信号。设:则带通模拟信号的抽样频率为：fHfLB15情况(1)：对于，不妨取明显会造成混叠fMs(f)0

7、B-BfM(f)fLfHfs-fs0fδT(f)0-fL-fHB-B先将负频谱全部平移完毕，就会发现它们之间的间隔，容不下正频谱了！也就是造成了混叠。类型1：fH=nB=6B的带通信号卷积即平移2B-2B3B-3B4B-4B163-fMs(f)0B-B情况(2)令抽样频率fs=2BfM(f)fLfHfs-fs0fδT(f)0-fL-fHB-B0-0+1-1+2-2+-1--1+-2--2+4-5-6-7--3+-4+-5+-6+-7+-3--1--2--8+8-17fMs(f)0B-BfM(