脉冲编码调制PCM原理.doc

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1、脉冲编码调制PCM原理PCM(PulseCodeModulation)脉码调制是实现语音信号数字化的一种方法。是对模拟信号数字化的取样技术,将模拟语音信号变换为数字信号的编码方式,特别是对于音频信号。PCM对信号每秒钟取样8000次;每次取样为8个位,总共64kbps。取样等级的编码有二种标准。北美洲及日本使用Mu-Law标准,而其它大多数国家使用A-Law标准。一、语音信号的数字化语音信号是连续变化的模拟信号,实现语音信号的数字化必须经过抽样、量化和编码三个过程。1抽样(Samping)抽样是

2、把模拟信号以其信号带宽2倍以上的频率提取样值,变为在时间轴上离散的抽样信号的过程。例如,话音信号带宽被限制在0.3~3.4kHz内,用8kHz的抽样频率(fs),就可获得能取代原来连续话音信号的抽样信号。对一个正弦信号进行抽样获得的抽样信号是一个脉冲幅度调制(PAM)信号。对抽样信号进行检波和平滑滤波,即可还原出原来的模拟信号。抽样必须遵循奈奎斯特抽样定理,离散信号才可以完全代替连续信号。低通连续信号抽样定理内容:一个频带限制在赫内的时间连续信号,若以的间隔对它进行等间隔抽样,则将被所得到的抽样

3、值完全确定。语音信号经过抽样变成一种脉冲幅度调制(PAM)信号。2量化(quantizing)把幅度连续变化的模拟量变成用有限位二进制数字表示的数字量的过程称为量化。即:抽样信号虽然是时间轴上离散的信号,但仍然是模拟信号,其样值在一定的取值范围内,可有无限多个值。显然,对无限个样值一一给出数字码组来对应是不可能的。为了实现以数字码表示样值,必须采用“四舍五入”的方法把样值分级“取整”,使一定取值范围内的样值由无限多个值变为有限个值。量化后的抽样信号与量化前的抽样信号相比较,当然有所失真,且不再是

4、模拟信号。这种量化失真在接收端还原模拟信号时表现为噪声,并称为量化噪声。量化噪声的大小取决于把样值分级“取整”的方式,分的级数越多,即量化级差或间隔越小,量化噪声也越小。量化误差:量化后的信号和抽样信号的差值。量化误差在接收端表现为噪声,称为量化噪声。量化级数越多误差越小,相应的二进制码位数越多,要求传输速率越高,频带越宽。为使量化噪声尽可能小而所需码位数又不太多,通常采用非均匀量化的方法进行量化。非均匀量化根据幅度的不同区间来确定量化间隔,幅度小的区间量化间隔取得小,幅度大的区间量化间隔取得大

5、。非均匀量化的实现方法有两种:一种是北美和日本采用的μ律压扩,一种是欧洲和我国采用的A律压扩。在PCM-30/32通信设备中,采用A律13折线的分段方法,具体是:Y轴均匀分为8段,每段均匀分为16份,每份表示一个量化级,则Y轴一共有16×8=128个量化级。;X轴采用非均匀划分来实现非均匀量化的目的,划分规律是每次按二分之一来进行分段。13折线示意图如下:由于分成128个量化级,故有7位二进制码(27=128),又因为Y轴有正值和负值之分,需加一位极性码,故共有8位二进制码。3编码(Coding

6、)量化后的抽样信号在一定的取值范围内仅有有限个可取的样值,且信号正、负幅度分布的对称性使正、负样值的个数相等,正、负向的量化级对称分布。若将有限个量化样值的绝对值从小到大依次排列,并对应地依次赋予一个十进制数字代码(例如,赋予样值0的十进制数字代码为0),在码前以“+”、“-”号为前缀,来区分样值的正、负,则量化后的抽样信号就转化为按抽样时序排列的一串十进制数字码流,即十进制数字信号。简单高效的数据系统是二进制码系统,因此,应将十进制数字代码变换成二进制编码。根据十进制数字代码的总个数,可以确定

7、所需二进制编码的位数,即字长。这种把量化的抽样信号变换成给定字长的二进制码流的过程称为编码。   话音PCM的抽样频率为8kHz,每个量化样值对应一个8位二进制码,故话音数字编码信号的速率为8bits×8kHz=64kb/s。量化噪声随量化级数的增多和级差的缩小而减小。量化级数增多即样值个数增多,就要求更长的二进制编码。因此,量化噪声随二进制编码的位数增多而减小,即随数字编码信号的速率提高而减小。自然界中的声音非常复杂,波形极其复杂,通常我们采用的是脉冲代码调制编码,即PCM编码。PCM通过抽样

8、、量化、编码三个步骤将连续变化的模拟信号转换为数字编码。在实际的PCM设备中,量化和编码是一起进行的。通信中采用高速编码方式。编码器分为逐次反馈型、折叠级联型和混合型三种,在PCM-30/32通信设备中通常采用逐次反馈型的编码器。二、时分复用所谓时分复用,是将某一信道按时间加以分割,各路信号的抽样。值依一定的顺序占用某一时间间隔(也成时隙),即多路信号利用同一信道在不同的时间进行各自独立的传输。时分复用的特点:1复用设备内部各通路的部件基本通用2要求收、发两端同时工作,要求有良好的同步系统。时分

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