通信原理(曹志刚)第6和7章.doc

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1、备课笔记---易志强第六章自适应差分脉码调制要求掌握：●差分脉冲编码调制原理和方框图，差值信号、预测信号、重建信号的含义，差分脉冲编码调制的预测增益；●自适应预测和自适应量化的基本概念和物理意义；●ADPCM的原理和特点。64kb/s（8kHz的抽样频率，8比特的PCM编码）的A律或者律的PCM编码获得广泛的应用，但PCM信号占用频带要比模拟通信系统中一个标准话路带宽(3.1KHz:300~3400)宽很多倍，传送64kb/s的数字信号的最小频带理论值为32kHz（奈奎斯特第一准则）。语音编码的目的在于：以较低的

2、码率获得高质量编码。通常吧话路速率低于64kb/s的语音编码方法称为语音压缩编码技术。自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)是语音压缩中复杂度较低的一种编码，可实现在32kb/s的码速率上达到64kb/s的PCM数字电话语音质量。ADPCM的基础为DPCM。6.1DPCM（差分PCM）PCM对每个样值波形都独立编码，需要较多位数来表示，因此比特率高。DPCM利用抽样信号在相邻抽样间表现出很强的相关性，存在很大冗余度的特性，对相邻样值的差值而非样值本身进行编码，用较少的比特数表示差值，反映样值的变化。若量化间隔不变（

3、即量化噪声不变），则信号传输带宽将被压缩；若仍然用原来的比特数对差值进行编码，则将提高量化信噪比。实现差分编码的方法之一：根据前面k个样值预测当前时刻样值，也称预测编码技术。那么编码信号变为当前样值与预测值之间的差值，仅对差值进行量化编码并传输，在接收端再用接收的预测误差来修正当前的预测值。DPCM系统原理框图：表示当前的信源样值；：预测器的输出；：预测器输入，同时也是重建语音信号（针对接收端）；：预测误差，量化器的输入；：量化器输出，量化后的预测误差；：量化后的预测误差被编码成二进制序列。在接收端装有与发送端相

4、同的预测器，它的输出与相加产生。信号既是所要求的预测器的激励信号，也是所要求的解码器输出的重建信号。在无传输误码的条件下，解码器输出的重建信号与编码器中的相同。DPCM系统的总量化误差定义:为输入信号样值与解码器输出样值之差:可见，DPCM总量化误差仅与差值信号的量化误差有关。因此DPCM系统总的量化信噪比可表示为：式中，是把差值序列作为信号时量化器的量化信噪比，与PCM系统考虑量化误差时所得信噪比相当。：为DPCM系统相对于PCM系统而言的信噪比增益，称为预测增益。如果能够选择合理的预测规律，差值功率就能远小于

5、信号功率，就会大于1，该系统就能获得增益。对DPCM系统的研究就是围绕着如何使和这两个参数取最大值而逐步完善起来的。通常约为6～11dB。从另外一方面看，DPCM系统总的量化信噪比远大于量化器的信噪比。因此,要求DPCM系统达到与PCM系统相同的信噪比，则可降低对量化器信噪比的要求，即可减小量化级数，从而减少码位数，降低比特率。6.2ADPCMDPCM系统性能改善取决于最佳预测和最佳量化。但对于语音信号，其动态范围变化较大，为了在一个相当宽的变化范围内获得最佳的性能，因此在DPCM的基础上引入自适应系统，即为自适

6、应差分脉冲编码调制——ADPCM。ADPCM特点：（1）自适应量化取代固定量化，量化间隔随信号的变化而变化，使量化误差减小；针对（2）自适应预测取代固定预测，指预测器系数可以随信号的统计特性而自适应调制，从而提高预测信号的精度。针对。DPCM的预测值为6~11dB，自适应预测改善信噪比4dB，自适应量化改善4~7dB，则ADPCM能改善16~21dB，相当于编码位数可减少3~4比特。因此允许用32kb/s编码。第七章增量调制(△M)要求掌握：●简单增量调制原理，本地译码信号，重建信号，量化噪声，斜率过载；●简单增

7、量调制量化信噪比与抽样频率和输入信号频率的关系；●简单增量调制和脉冲编码调制的比较；●简单增量调制的优缺点。增量调制简称△M或DM，可看成DPCM的特例。在△M中，只用1位编码表示相邻样值的相对大小，从而反映抽样时刻波形变化趋势，与样值本身大小无关。△M的优点：1.在比特率较低时,增量调制的量化信噪比高于PCM;2.增量调制的抗误码性能好，能工作于误比特率为10-2~10-3的信道，而PCM要求误比特率为10-4~10-6;3.增量调制的编译码器比PCM简单。7.1简单增量调制7.1.1编译码的基本思想若抽样速率

8、很高，抽样间隔很小，那么相邻样值点之间的幅度变化较小，用相邻样值的相对大小（增量，可正可负）同样能反映信号的变化规律,将增量编码传输的方式称为ΔM。基本思想:用一个阶梯波去逼近一个模拟信号。只要抽样间隔足够小，即抽样频率足够高，而量化间隔（量化台阶）足够小，则阶梯波可以近似代替。阶梯波的两个特点：（1）在每个抽样间隔内，幅值不变；（2）相邻间隔幅值差为（上升或下降一个量化