脉冲编码调制（PCM）ppt课件.ppt

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1、第3章脉冲编码调制(PCM)3.1PCM基本概念3.2抽样3.3量化3.4PCM编码3.5抽样定理3.6时分复用3.1PCM基本概念在数字通信系统中，信源和信宿都是模拟信号（模拟信息），而信道传输的却是数字信号。可见在数字通信系统中的发信端必须要有一个将模拟信号变成数字信号的过程(A/D转换)，同时在收信端也要有一个把数字信号还原成模拟信号的过程(D/A转换)。1—3(a)数字通信系统框图图1―3中的信源编码就是A/D转换，信源解码也就是D/A转换。如何将一个模拟信号转换为一个数字信号呢？1要将模拟信号离散化，即对模拟信号按一定的时间间隔进行抽样；2

2、再将无限个可能的抽样值（不是指抽样点的个数，而是每个抽样点的可能取值）变成有限个可能取值，我们称之为量化；3对量化后的抽样值用二进制（或多进制）码元进行编码，就可得到所需要的数字信号。所谓编码就是用一组符号（码组）取代或表示另外一组符号（码组或数字）的过程。这种将模拟信号经过抽样、量化、编码三个处理步骤变成数字信号的A/D转换方式称为脉冲编码调制(PCM,PulseCodeModulation）。图3―1抽样概念示意图3.2抽样抽样：不断地以固定的时间间隔采集模拟信号当时的瞬时值。见图3―1(是一个抽样概念示意图)。y(t)是对f(t)抽样后的信号或

3、称样值信号。脉冲编码调制的过程示意图（a）是一个以Ts为时间间隔的窄脉冲序列p(t)，称为抽样脉冲。（b），v(t)是待抽样的模拟电压信号，抽样后的离散信号k(t)的取值分别为k(0)=0.2，k(Ts)=0.4，k(2Ts)=1.8，k(3Ts)=2.8，k(4Ts)=3.6，k(5Ts)=5.1，k(6Ts)=6.0，k(7Ts)=5.7，k(8Ts)=3.9，k(9Ts)=2.0，k(10Ts)=1.2。特点：取值在0～6之间是随机的，也就是说可以有无穷个可能的取值。（c），为了把无穷个可能取值变成有限个，我们必须对k(t)的取值进行量化（即四

4、舍五入），得到m(t)。则m(t)的取值变为：m(0)=0.0，m(Ts)=0.0，m(2Ts)=2.0，m(3Ts)=3.0，m(4Ts)=4.0，m(5Ts)=5.0，m(6Ts)=6.0，m(7Ts)=6.0，m(8Ts)=4.0，m(9Ts)=2.0，m(10Ts)=1.0。总共只有0、1、2、3、4、5、6等七个可能的取值。从概念上讲，m(t)已经变成数字信号，但还不是实际应用中的二进制数字信号。因此，对m(t)用3位二进制码元进行自然编码就得到图3―2（d）的数字信号d(t)，从而完成了A/D转换，实现了脉冲编码调制。图3―2脉冲编码调制

5、示意图图3―3脉冲编码调制模型特点：与抑制载波的双边带调幅相比，（1）载波不是正弦型信号而是窄脉冲序列(冲激序列)。（2）PCM的输出信号是“0”和“1”组成的脉冲序列，从信息传输的角度上看，该序列的作用相当于模拟调制中的已调波，（3）原始信号(调制信号)不是通过脉冲序列的幅度或宽度等参量表示，而是利用“0”和“1”码元的不同组合携带信息(即所谓的编码)。PCM是将原始信号“调制”(编码)到二元脉冲序列的码元组合上，而抽样的幅度调制实际上是为后面的编码调制铺路的，因此，整个抽样、量化和编码过程统称为脉冲编码调制。一几个概念量化值——确定的量化后的取值

6、叫量化值（有的书籍也称量化电平），如上例中的量化值就是0、1、2、3、4、5、6七个。量化级——量化值的个数称为量化级。量化间隔——相邻两个量化值之差就是量化间隔（也称量化台阶）。量化前后的样值有可能不同，比如k(0)=0.2而m(0)=0.0。3.3量化量化误差或量化噪声:收信端恢复的只能是量化后的信号m(t)，而不能恢复出k(t)，这样就使得收、发的信号之间有误差。存在于收、发信号之间的误差是由量化造成的，称为量化误差或量化噪声。二均匀量化量化间隔都一样的量化叫做均匀量化。如在上例中，量化噪声的最大值是0.5。注意：（1）在一定的取值范围内把量化

7、值多取几个（量化级增多），也就是把量化间隔变小，则量化噪声就会减小。如，量化间隔取成0.5->量化值变成14个->量化噪声变为0.25。显然量化噪声与量化间隔成反比。（2）在实际中，不可能对量化分级过细，过多的量化值将直接导致系统的复杂性、经济性、可靠性、方便性、维护使用性等指标的恶化。如，7级量化：3位二进制码编码；128量化级：7位二进制码编码（3）尽管信号幅值大（大信号）和信号幅值小（小信号）时的绝对量化噪声是一样的，都是0.5个量化间隔，但相对误差却悬殊很大。如信号值绝对量化噪声相对误差60.51/1210.51/2三非均匀量化非均匀量化就是

8、对信号的不同部分用不同的量化间隔，具体地说，就是对小信号部分采用较小的量化间隔，而对大信号部分就用较大的量化