数字通信原理第2章.ppt

2 1抽样定理2 2模拟信号的量化2 3脉冲编码调制 PCM 2 4差分脉冲编码调制DPCM2 5增量调制 M或DM 2 6PAM PCM CVSD ADPCM的调制与解调实验本章小结思考与练习 第2章模拟信号数字化与信源编码 2 1抽样定理通信系统中一般的信源都是模拟信源 所以通信传输的目的是传输模拟信号 但是传输模拟信号并不一定要传输模拟信号本身 而只需传输按抽样定理取到的样值就可以了 首先 要把时间和幅度都连续的模拟信号变为数字信号 就要对其进行离散化处理 抽样的目的就是实现模拟信号在时间 空间上的离散化 完成抽取离散时间点上信号值的任务 即完成取得抽样值的过程 该过程必须严格遵循抽样定理 抽样定理是模拟信号数字传输的理论基础 它告诉我们 对某一带宽有限的时间连续信号 模拟信号 进行抽样 在抽样频率达到一定数值时 根据这些抽样值 可以在接收端准确地恢复出原始信号 根据被抽样信号是低通型信号还是带通型信号 抽样定理可分为低通信号的抽样定理和带通信号的抽样定理 2 1 1低通信号的抽样定理抽样定理在时域上可以表述为 对于一个频带限制在 0 fH Hz内的时间连续信号f t 如果以Ts 1 2fH 秒的间隔对其进行等间隔抽样 则f t 将被所得到的抽样值完全确定 换句话说 在信号最高频率分量的每个周期内起码应抽样两次 因为抽样间隔是相等的 所以也称为均匀抽样定理 该定理也可以推广到非均匀抽样中 其中1 2fH 是抽样的最大间隔 也称为奈奎斯特间隔 我们可以通过相乘器来实现抽样的过程 图2 1所示为抽样过程实现的示意图 该图表示模拟信号f t 与单位冲激函数 T t 通过相乘器进行抽样的原理 乘积函数便是均匀间隔为Ts秒的冲激序列 这些冲激的强度等于相应瞬时上f t 的值 它表示对函数f t 的抽样 我们用s t 表示此抽样函数 这样抽样函数可以表示为 s t f t T t 2 1 其中 2 2 图2 1模拟信号的抽样过程示意图 a 模拟信号的抽样 b 信号的恢复 假设f t T t 和s t 的频谱分别为F T 和S 根据频率卷积定理 可以写出式 2 1 对应的频域表达式为 2 3 根据式 2 2 对周期性冲激函数的定义 可以得到其相应的傅里叶变换为 2 4 其中 所以 2 5 图2 1 b 所示为在通信系统的接收端将收到的样值信号通过低通滤波器恢复成原始模拟信号f t 的过程 由图2 1分析可知 模拟信号抽样过程中各个信号的波形与频谱如图2 2所示 f t T t 为已知假设的信号 图2 2抽样过程中的信号波形与频谱 a 模拟信号的波形与频谱 b 冲激函数信号的波形与频谱 c 抽样信号的波形与频谱 图2 3所示为两种情况下的频谱分析结果 由图可知 如果抽样频率小于奈奎斯特频率 即如果fs 2fH 则抽样后信号的频谱在相邻的周期内发生混叠 如图2 3 b 图所示 所以在接收端恢复的信号失真较大 此时不可能无失真地重建原信号 只有当抽样频率大于或等于奈奎斯特频率时 接收端恢复出来的信号才与原信号基本一致 图2 3两种情况下的抽样信号频谱分析比较 a fs 2fH时抽样信号的频谱 b fs 2fH时抽样信号的频谱 理论上 理想的抽样频率为2倍的奈氏频率 但在实际工程中 限带信号不会严格限带 而且滤波器特性也并不理想 抽样时要留有一定带宽的防卫带 通常抽样频率取 2 5 5 fH 以避免失真 例如 话音信号的最高频率限制在3400Hz左右 取2fH 6800Hz 为了留有一定的防卫带 实际抽样频率通常取8kHz 也就是说留出1200Hz作为滤波器的防卫带 抽样频率并不是越高越好 如果抽样频率太高 就会降低信道的利用率 相应的技术设备就会变得更复杂 因此只要能满足抽样定理 并留有一定的频率防卫带即可 2 1 2带通信号的抽样定理上述抽样定理是在假设信号频带宽度被限制在fH以下得到的 因此这样的信号也被称为低通型信号 上述抽样定理也被称为低通型抽样定理 它对任何带限信号都成立 但是 实际中遇到的许多信号是带通型信号 即模拟信号的频带不是限制在0 fH之间的 而是限制在fL fH之间 fL为信号最低频率 fH为最高频率 而且fL B B fH fL 该信号通常被称为带通型信号 其中B为带通信号的频带 对于带通信号 如果采用低通抽样定理的抽样速率fs 2fH 对频率限制在fL与fH之间的带通型信号抽样 肯定能满足频谱不混叠的要求 对带通型信号而言 抽样速率可以小于最高截止频率的2倍 但是 如果对带通型信号仍采用低通信号抽样定理进行抽样 由于抽样速率太高 抽样所得样值序列的频谱中会存在大段的频谱空隙 这虽然有助于消除频谱混叠 但是却降低了信道的利用率 要提高信道利用率 同时又使抽样后的信号频谱不混叠 就要按照带通信号的抽样定理来选择fs 带通信号抽样定理内容 一个带通信号f t 其频率限制在fL与fH之间 带宽为B fH fL 如果最小抽样速率fs 2fH n n是一个不超过fH B的最大整数 那么f t 就可完全由抽样值确定 设最高频率fH为带宽的m倍 下面分两种情况加以说明 1 若最高频率fH为带宽的整数倍 即fH nB 此时fH B n是整数 m n 所以抽样速率fs 2fH m 2B 若fs再减小 即fs 2B 则必然会出现混叠失真 由此可知 当fH nB时 能重建原信号f t 的最小抽样频率为 fs 2B 2 6 2 若最高频率fH不为带宽的整数倍 即 fH nB kB 0 k 1 2 7 此时 fH B n k 由定理知 n是一个不超过fH B的最大整数 显然 m n 所以能恢复出原信号f t 的最小抽样速率为 2 8 式中 B为信号带宽 n是一个不超过fH B的最大整数 当fH刚好是B的整数倍时 n就为该倍数 根据式 2 7 式 2 8 和关系fH B fL画出的曲线如图2 4所示 由图可见 fs在2B 4B范围内取值 当fL B时 fs趋近于2B 这一点由式 2 9 也可以说明 当fL B时 n很大 所以不论fH是否为带宽的整数倍 式 2 8 均可简化为 fs 2B 2 9 图2 4fs与fL的关系图 实际中应用广泛的高频窄带信号就符合这种情况 这是因为fH大而B小 fL当然也大 很容易满足fL B 由于带通信号一般为窄带信号 容易满足fL B 因此带通信号通常可按2B速率抽样 从提高传输效率的角度考虑 在满足抽样定理的前提条件下 应尽量降低抽样速率 让延拓的频谱在频率轴上排得密些 只要不产生频谱混叠 留够防卫带就可以了 抽样定理不仅为模拟信号的数字化奠定了理论基础 它还是时分多路复用及信号分析 处理的理论依据 2 2模拟信号的量化量化是模拟信号数字化的重要步骤 量化就是把取值连续的抽样变成取值离散的抽样 即指定N个规定的电平 N级量化 把抽样值用最接近的电平表示 然后再用二进制码组表示量化后的N个样值脉冲 也就是后面即将介绍的编码 量化有多种方法 归纳起来有两类 一类是均匀量化 另一类是非均匀量化 采用的量化方法不同 量化后的数据量也就不同 本节我们从均匀量化和非均匀量化的基本概念入手 进而研究现在最常用的A律13折线和 律15折线压缩扩张特性 2 2 1均匀量化用相等的量化间隔对抽样得到的信号进行量化的方法称为均匀量化 也称为线性量化 1 工作原理在均匀量化中 每个量化区间的量化电平取在各区间的中点 图2 5是均匀量化的举例 其量化间隔 取决于输入信号的变化范围和量化电平数 若输入信号的最小值和最大值分别用a和b表示 量化电平数为M 则均匀量化时的量化间隔为 2 10 图2 5均匀量化举例 量化器输出mq为mq qimi 1 mq mi 2 11 式中 mi是第i个量化区间的终点 也称为分层电平 当i 1时 mi 1为第1个量化区间的起点 可写成mi a i i 1 2 M 2 12 qi是第i个量化区间的量化电平 可表示为 2 13 量化器的输入与输出的关系可用量化特性来表示 语音编码常采用图2 6 a 所示的输入 输出特性的均匀量化器 当输入m在量化区间mi 1 m mi变化时 量化电平qi是该区间的中点值 而相应的量化误差eq m mq与输入信号幅度m之间的关系曲线如图2 6 b 所示 图2 6均匀量化特性与量化误差曲线 量化后的样本值和原始值的差称为量化误差或量化噪声 对于不同的输入范围 误差显示出两种不同的特性 在量化范围 量化区 内 量化误差的绝对值 eq 2 当信号幅度超出量化范围时 量化值mq保持不变 eq 2 此时称为过载或饱和 过载区的误差特性是线性增长的 因而过载误差比量化误差大 对重建信号有很坏的影响 在设计量化器时 应考虑输入信号的幅度范围 使信号幅度不进入过载区 或者只能以极小的概率进入过载区 上述的量化误差eq m mq通常称为绝对量化误差 它在每一量化间隔内的最大值均为 2 2 量化噪声分析在衡量量化器的性能时 单看绝对误差的大小是不够的 因为信号有大有小 同样大的噪声对大的信号可能产生不了什么影响 但对小信号来说有可能造成严重的后果 因此在衡量系统性能时应看噪声与信号的相对大小 我们把绝对量化误差与信号之比称为相对量化误差 相对量化误差的大小反映了量化器的性能 通常用量化信噪比来衡量 它被定义为信号功率与量化噪声功率之比 即S Nq 2 14 式中 E表示求统计平均 S为信号功率 Nq为量化噪声功率 S Nq 越大 量化性能越好 下面我们来分析均匀量化时的量化信噪比 设输入的模拟信号m t 是均值为零 概率密度为f x 的平稳随机过程 m的取值范围为 a b 且设不会出现过载量化 则由式 2 14 得量化噪声功率Nq为 2 15 一般来说 量化电平数M很大 量化间隔 很小 因而可认为信号概率密度f x 在 内不变 用Pi表示 且假设各层之间量化噪声相互独立 则Nq可表示为 2 16 式中 Pi代表第i个量化间隔的概率密度 为均匀量化间隔 因假设不出现过载现象 故上式中Pi 1 由式 2 16 可知 均匀量化器不过载时量化噪声功率Nq仅与 有关 而与信号的统计特性无关 一旦量化间隔 给定 无论抽样值多大 均匀量化噪声功率Nq都是相同的 若给出信号特性和量化特性 便可求出量化信噪比 S Nq 量化信噪比随量化电平数M的增加而提高 信号的逼真度也随之提高 通常量化电平数应根据对量化信噪比的要求来确定 均匀量化器广泛应用于线性A D变换接口中 例如在计算机的A D变换中 M为A D变换器的位数 常用的有8位 12位 16位等不同的精度 另外 在遥测遥控系统 仪表 图像信号的数字化接口等中 也都使用均匀量化器 但在语音信号数字化通信 或称为数字电话通信 中 均匀量化则有一个明显的不足 即量化信噪比随信号电平的减小而下降 产生这一现象的原因是由于均匀量化的量化间隔 为固定值 量化电平分布均匀 因而无论信号大小如何 量化噪声功率固定不变 这样 小信号时的量化信噪比就难以达到给定的要求 通常 把满足信噪比要求的输入信号的取值范围定义为动态范围 因此 均匀量化时 输入信号的动态范围将受到较大的限制 为了克服均匀量化的缺点 实际通信中往往采用非均匀量化 2 2 2非均匀量化在均匀量化中 量化误差与被量化信号电平的大小无关 量化误差的最大瞬时值等于量化间隔的一半 所以信号电平越低 信噪比越小 为了解决上述问题 可以考虑让量化间隔的大小随输入信号电平的大小而改变 非线性量化就采用了这种基本思路 对输入信号进行量化时 大的输入信号采用大的量化间隔 小的输入信号采用小的量化间隔 实现非均匀量化的方法之一是采用压缩扩张技术 在发送端将信号压缩 在接收端再将接收到的压缩信号还原成原始信号 非均匀量化的基本原理如图2 7所示 图2 7非均匀量化的基本原理图 在非线性量化中 抽样输入信号幅度和量化输出数据之间定义了两种对应关系 一种称为15折线 律压扩算法 另一种称为13折线A律压扩算法 15折线 律主要在北美和日本等国家的PCM24路群系统中采用 13折线A律主要在英国 法国 德国等欧洲国家的PCM30 32路群系统中采用 我国的PCM30 32路群系统也采用13折线A律压扩算法 1 律压扩 律压扩量化输入和输出的关系式为 2 17 式中 x为输入信号的幅度 规格化成 1 x 1 sgn x 为x的极性 为确定压缩量的参数 它反映最大量化间隔和最小量化间隔之比 取100 500 图2 8为 律压扩特性曲线图 图2 8 律压扩特性曲线示意图 a 压缩曲线 b 扩张曲线 由于 律压扩输入和输出的关系是对数关系 因此这种编码又称为对数PCM编码 具体计算时 值取为255 对数曲线近似用8条折线表示 以简化计算过程 详细计算请参阅其它相关资料 2 A律压扩A律压扩按式 2 18 确定量化输入和输出的关系 2 18 式中 x为输入信号的幅度 规格化成 1 x 1 sgn x 为x的极性 A为确定压缩量的参数 它反映最大量化间隔和最小量化间隔之比 A律压扩的前一部分是线性的 其余部分与 律压扩相同 具体计算时 A 87 56 为简化计算 同样把对数曲线部分变成折线 详细计算请参考其它相关资料 A律压扩特性曲线如图2 9所示 对于采样频率为8kHz 样本精度为13位 14位或者16位的输入信号 使用 律压扩编码或者使用A律压扩编码 经过PCM编码器编码之后 每个样本的精度为8位 输出的数据率为64kb s 这个数据就是CCITT推荐的G 711标准 话音频率脉冲编码调制 PulseCodeModulation PCM ofVoiceFrequences 图2 9A律压扩特性曲线示意图 2 2 3A律13折线压扩技术随着集成电路和数字技术的迅速发展 数字压扩技术的应用日益广泛 它是利用数字集成电路用多段折线来近似压缩特性曲线 在实际中采用的压扩技术主要有15折线 律 255 和13折线A律 A 87 6 等 下面以13折线A律为例来说明数字压扩技术的基本原理 1 13折线的由来在x轴0 1的范围内 采用归一化方法 以1 2递减规律将线段不均匀地分成8段 分段点在横轴的坐标分别为1 2 1 4 1 8 1 16 1 32 1 64及1 128 在y轴0 1的范围内 采用归一化方法 将线段均匀分成8个段落 分段点在纵轴的坐标分别为1 8 2 8 3 8 4 8 5 8 6 8及7 8 将坐标平面上的各个坐标点表示出来 依次是 1 128 1 8 1 64 2 8 1 32 3 8 1 16 4 8 1 8 5 8 1 4 6 8 1 2 7 8 及 1 1 将这些点两两依次相连 就可得到斜率不同的8条折线 如图2 10所示 图2 10A律压扩特性的13折线近似法示意图 图2 10中各折线的斜率列于表2 1中 第一段和第二段属于小信号 这两段的斜率相等 而且与A 87 6时根据A压缩律的斜率公式求得的斜率值是相等的 都为16 对于其它各段的近似情况也可以按照A 87 6来计算出y与x之间的关系 具体列于表2 2中 可进行比较 根据表2 2的数据对比 我们可以得到一个结论 采用A律13折线近似法画出的13折线与A 87 6时的对数函数的特性曲线是非常近似的 在实际中 可以直接采用13折线近似法来近似地画出A律的对数特性曲线图 并根据它进行A律13折线非线性编码 语音信号是双极性信号 在 1 0的范围内采用同样的方法也有8段折线 并且根据分析 靠近原点的两段折线斜率也是相等的 都是16 由此可见 靠近原点的四段折线的斜率都是16 所以这四段折线可以看成是一段 于是在 1 1范围内总共形成了13段折线 简称为13折线 2 13折线A律压扩特性根据13折线的形成过程分析 可以知道A律对数压缩扩张特性曲线能够用13段折线近似表示 所以称之为13折线A律压扩特性 那么同样道理 律对数压缩特性曲线也可以采用15折线的近似法表示 称为15折线 律压扩特性 在实际通信过程中 A律对数特性曲线和 律对数特性曲线是很难实现的 但是13折线和15折线近似法很容易实现 CCITT建议G711中规定上述两种折线近似压缩律为国际标准 我国的PCM30 32路基群也采用A律13折线压缩律 2 3脉冲编码调制 PCM 现阶段 以PCM为代表的编码调制技术被广泛应用于模拟信号的数字传输中 除PCM外 DPCM和ADPCM的应用范围更广 PCM的主要优点是 抗干扰能力强 失真小 传输特性稳定 尤其是远距离信号再生中继时噪声不累积 而且可以采用压缩编码 纠错编码和保密编码等来提高系统的有效性 可靠性和保密性 另外 PCM还可以在一个信道上对多路信号进行时分复用传输 脉冲编码一般分三步进行 即抽样 量化和编码 2 3 1PCM编码的基本概念脉冲编码调制 PCM 是实现模拟信号数字化的一种调制方式 模拟信号数字化的基本过程是 对模拟信号在时间上和幅度上都进行离散化处理 然后再把离散化的幅度值变换为数字信号代码 编码后的数字信号携带的是原始模拟信号的信息 就相当于将模拟信号信息调制到了代码上 而代码是通过对信号抽样得到的脉冲序列再进行量化编码得到的 因此 称此数字通信为脉冲编码调制 PCM 通信 其最大的特点是把连续输入的模拟信号变换为在时域和振幅上都离散的量 然后将其转化为代码形式传输 图2 11是PCM系统的原理框图 它由三个部分组成 一是相当于信源编码部分的模 数转换 A D转换 它包括抽样 量化 编码等主要部分的电路 在一般情况下 量化和编码是同时完成的 二是相当于信道部分的传输系统 它包括信道和再生中继器 三是相当于信源解码部分的数 模转换 D A转换 它包括译码和低通滤波 抽样是将模拟信号在时间上离散化的过程 即把模拟信号 输入信号 用时间域上离散时间点的振幅值来表示 量化是将模拟信号在幅度上离散化的过程 即把连续取值的样值用离散的幅度值来近似表示 编码是将每个量化后的样值变换为不易遭受传输干扰的二进制数字代码信号 这就是把模拟信号转换为数字信号的全部过程 经过信道传输后 在接收端进行与上述过程相反的变换和处理 首先把数字编码信号还原为量化的样值脉冲 译码 然后进行滤波 去除高频分量 平滑滤波 即可还原为模拟信号 输出信号 图2 11PCM系统原理框图 PCM编码通过抽样 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 为了便于用数字电路实现 其量化电平数一般为2的整数次幂 有利于采用二进制编码表示 采用均匀量化时 其抗噪性能与量化级数有关 每增加一位编码 其信噪比增加约6dB 但实现的电路复杂程度也随之增加 占用的带宽也越宽 因此实际采用的量化方式多为非均匀量化 通常使用信号压缩与扩张技术来实现非均匀量化 在保持信号固有的动态范围的前提下 量化前对小信号进行放大 而对大信号进行压缩 常用的压缩方法有13折线A律和 律两种 国际通信中多采用A律 采用信号压缩后 用8位编码实际可以表示均匀量化11位编码时才能表示的动态范围 能有效提高小信号时的信噪比 2 3 2码型及码位安排1 码型将量化后的所有量化级按其量化电平的大小顺序排列起来 并且列出各自相对应的码字 这个码字的整体被称为码型 PCM系统中常用的码型有自然二进制码和折叠二进制码 已在表2 3中列出 表中的16个量化级分成两个部分 0 7的8个量化级对应于负极性样值脉冲 8 15的8个量化级对应于正极性样值脉冲 从表2 3中可以看出 自然二进制码上下两部分的码没有任何相似之处 但是折叠二进制码除最高位外 其上半部分与下半部分成镜像关系 即互为折叠 自然二进制码就是普通的二进制数 编码和译码都非常简单 但是在编码过程中 如果最高位判决有误 将使译码后输出所产生的幅度误差达到最大幅度的1 2 折叠码左边第一位 最高位 表示正负极性 用 1 表示正值 用 0 表示负值 第二位至最后一位表示幅度绝对值 所以 极性相反 幅度大小相同的样值对应的码字只有第一位不同 在编码过程中 对于双极性信号 可以先编出极性码 再取绝对值 编出绝对值的幅度码 这样只用单极性编码电路就完成了双极性信号的编码 很大程度上简化了编码电路 折叠码的特点是任何相邻电平的码组 只有一位码发生变化 其优点是在译码过程中 如果判决有误 样值产生的误差较小 缺点是译码电路比较复杂 需要转换为自然二进制码后再译码 如果折叠码在传输过程中出现误码 那么同自然二进制码相比 对小信号影响较小 对大信号影响较大 这是非常重要的 因为话音信号小幅度出现的概率比大幅度出现的概率大 2 码位安排码位不仅关系到通信质量的好坏 还关系到设备的复杂程度 在输入信号变化范围一定的情况下 码位越多 量化分层就越细 量化过程中产生的噪声就越小 通信质量就越高 但码位太多也会出现一些新的问题 一般情况下 采用3到4位编码 就能达到人耳的辨别能力 就可以听懂 当编码位数在7位到8位时 通信质量相对来说就比较理想了 基本可以达到长途通话的话音质量 在对话音信号的编码中 我们采用8位二进制码字对应一个语音样值的方法 现在结合A律13折线的编码方法来说明 A律13折线编码对信号样值采用归一化方法 先非均匀量化成8个大段 再分别把8个大段均匀量化成16小段 然后再进行编码 如表2 4所示 其中 a1是极性码 它表示样值的正负极性 样值为正值 则a1为1码 样值为负值 则a1为0码 a2a3a4是段落码 表示该样值位于8个大段的哪个大段中 a5a6a7a8是段内电平码 表示该样值位于所在的大段落中的16个小段的哪一小段 2 3 3A律13折线特性PCM编码A律13折线编码常采用逐次比较反馈型非线性编码的方法 学习这种编码方式 要了解以下几个方面的内容 1 编码过程A律13折线编码主要分三步来进行 首先 确定极性码 其次 确定段落码 最后 确定段内码 一个样值信号可以编出7位非线性码和1位极性码 总共8位码 8比特编码的相关参数如表2 5所示 PCM编码方法首先要规定一些大小不等的判定值 即各段起始电平和段内标准权值电平 以便与抽样值 IS 进行比较 那么这些判定值是如何确定的呢 1 确定极性码极性码是根据输入信号的样值的极性来确定的 当IS 0时 a1 1码 当IS 0时 a1 0码 2 确定段落码A律13折线编码是采用归一化方法将编码电平范围以量化段或量化级为单位 逐次对分 对分点的电平值即为判定值 具体的对分方法是 第一次对分点的电平值就是a2码判定值IW2 128 若IS IW2 则a2 1 IS的电平属于后4段 即5 6 7 8段 再将后4段对分 其分段点的电平值就是a3码判定值IW3 如果IS IW2 则a2 0 IS的电平属于前4段 即1 2 3 4段 再将前4段进行对分 其分段点的电平值就是a3码判定值IW3 如此类推 就可以确定3位段落码的判定值 由此可见 a2的状态将决定后面码位的判定值 段落码码字的判决过程如图2 12所示 图2 12段落码码字的判决过程 3 确定段内码当段落码确定之后 接着确定出该量化段的起始电平和量化间隔 i 由此 我们可以得到标准权值电平IW5 IW6 IW7 IW8 然后即可进行段内电平码的判决 判决规则如下 IW5 IB 8 i 若IS IW5 则a5 1 若IS IW5 则a5 0 IW6 IB 8 i a5 4 i 若IS IW6 则a6 1 若IS IW6 则a6 0 IW7 IB 8 i a5 4 i a6 2 i 若IS IW7 则a7 1 若IS IW7 则a7 0 IW8 IB 8 i a5 4 i a6 2 i a7 i 若IS IW8 则a8 1 若IS IW8 则a8 0 例2 1设输入信号的抽样值为 998个量化单位 采用13折线A律特性编码编出对应的8位码字 并求出发送端在编码过程中产生的量化误差 解 1 确定对应的编码码字 第一步 确定极性码a1 因为样值是正极性 故a1 1 第二步 确定段落码a2a3a4 因为998 在512 1024 范围内 即第7段 所以段落码为110 第三步 确定段内码a5a6a7a8 第7段起始电平为512 段落间隔为32 IW5 512 8 32 768 IS 998 768 a5 1 IW6 512 8 32 4 32 896 IS 998 896 a6 1 IW7 512 8 32 4 32 2 32 960 IS 998 960 a7 1 IW8 512 8 32 4 32 2 32 32 992 IS 998 992 a8 1所以对应的编码码字为11101111 2 求产生的量化误差 因为样值电平为998 量化电平为992 所以发送端编码过程中产生的量化误差为 998 992 6 2 非线性码与线性码之间的关系在8位非线性编码过程中 采用归一化方法 将横轴以1 2对折分成不均匀的8段 然后再将每一段均匀地分成16等份 就相当于先非均匀量化 再均匀量化 均匀量化成2048个量化级 所以可以根据均匀量化将每个抽样值编成11位线性码 表2 6所示为11位线性码的相关参数 将例2 1中的8位编码输出转换成11位线性码为01111100000 另外值得注意的是 采用这种编码方式时 为了在解码过程中尽量减小误差 解码时在量化电平的基础上加上1 2个 i 所以相对应的编码输出是12位 1 2个 i的权值位于4位段内码之后 如例2 1中若要求输出的线性编码是12位 则为011111100000 故其样值脉冲的幅度应为 PAM 512 1 8 1 4 1 2 1 1 1 1 2 7 512 15 5 32 1008 即在接收端解码输出样值脉冲为 1008 所以译码所恢复出来的PAM信号与发送端的样值信号相差 1008 998 10 这就是由量化带来的误差 即接收端的误差 2 3 4逐次反馈型PCM编码器PCM通信中常用的编码器是逐次反馈型编码器 前面已对逐次反馈型编码的码字判决过程及判定值的提供规律做了分析和介绍 逐次反馈型编码器的原理框图如图2 13所示 从图中可以看出 它的基本电路结构由极性判决电路 全波整流电路 保持电路 比较判决电路和非线性本地译码器等组成 图2 13逐次反馈型编码器的原理框图 1 工作过程经抽样保持的PAM信号分成两路 一路送入极性判决电路 在D1时刻进行极性判决 并用a1码表示 a1 1表示正极性 a1 0表示负极性 另一路经全波整流送入比较电路 与本地译码器产生的权值进行比较编码 此过程是按时钟脉冲D2 D8逐位进行比较的 根据比较结果形成a2 a87位非线性码 2 各部分电路的作用1 极性判决电路极性判决电路用来对输入的PAM样值信号进行极性判决 当位时钟脉冲D1到来时 若输入信号为正 则判决出1码 若输入信号为负 则判决出0码 2 全波整流电路整流电路的作用是将双极性信号变成单极性信号 便于进行折叠二进制编码 3 保持电路在逐次反馈型编码器进行编码的过程中 需要将样值信号与权值信号比较7次 在这7次比较中 样值的幅度必须保持不变 4 比较判决电路比较判决电路可以对输入信号IS进行量化 并与本地译码电路输出的标准权值信号进行比较 每比较一次就可以输出一位码 在位时钟脉冲D2 D8的作用下 分别编出a2 a87位码 在比较判决的过程中 当样值大于权值时 判决输出1码 当样值小于权值时 判决输出0码 5 非线性本地译码器非线性本地译码器的作用是将极性码以外的a2 a87位码逐位反馈 经串 并变换 记忆为M1 M7 再将M1 M7 7位非线性码 经7 11变换电路变换为相应的11位线性码B1 B11 然后经过11位的线性解码网络 恒流源 解码 即可输出相应的权值信号 2 3 5PCM解码器解码是编码的逆过程 它的任务是将接收到的PCM数字码流还原成幅度受调制的脉冲信号 也就是重建PAM样值信号 然后再利用低通滤波器恢复成原来的模拟信号 所以 解码过程也是数 模转换的过程 即D A转换 具有解码功能的电路叫做解码器 常用的单路解码器有加权网络型 级联型和混合型三种 1 单路解码器的工作原理下面以加权网络型解码器为例来说明解码器的工作原理 图2 14所示为加权网络型解码器的工作原理框图 图2 14加权网络型解码器工作原理框图 接收到的PCM串行码通过串 并变换记忆电路变为并行码 并由记忆电路记忆 通过7 12变换电路 寄存读出电路和12位线性解码电路输出相应的PAM量化信号 从图2 14可以看出 加权网络型解码器和逐次渐近型编码器电路的主要部分基本相似 但又有所不同 不同之处有以下三点 1 加权网络型解码器增加了极性控制部分 根据接收到的PCM信号中的极性码a1是 1 还是 0 来判别PAM信号的极性 极性码的状态记忆在寄存器C1中 由C1 1 或C1 0 来控制极性控制电路 使解码后的PAM信号的极性得以恢复成与发送端相同的极性 2 数字扩张部分由7 11变换变为7 12变换 该解码器采用线性解码网络 需要将非线性码变换成线性码 为了保证接收端解码后的量化误差不超过 1 2 i 在接收端应加入 1 2 i的补差项 所以要进行7 12变换 最后由变换后的线性码B1 B12来控制12位线性解码网络 3 增加了读出控制电路 图2 14中的寄存读出是接收端解码器特有的 它的作用是把经7 12变换后的B1 B12码存入寄存器中 在要求解码输出的时刻再送入线性解码网络以进行解码 2 单片集成PCM编 解码器脉冲编码调制技术已有40多年的发展历史 以前 在实用化的PCM数字电话系统中 PCM编 解码器都是由分立元件和小规模集成电路组成的 缺点很多 随着大规模集成电路和PCM通信方式的发展 PCM编 解码器的核心部分已经集成化了 而且在实际中得到广泛的应用 如数字电话机以及综合业务数字网的用户终端等 典型的单片PCM编 解码器主要有Intel2910 律 2911 A律 Intel2914 2914C MC14402 MC14403等 其中 Intel2910 律 2911 A律 属于第二代产品 MC14402 MC14403属于第三代产品 下面将2914PCM单路编解码器的特性及功能简单介绍一下 2914PCM编 解码器的功能框图如图2 15所示 该编 解码器由发送部分 编码单元 接收部分 解码单元 及控制部分三大部分组成 图2 152914PCM编 解码器的功能框图 1 发送部分 发送部分包括输入运放 带通滤波器 抽样保持和DAC 数 模转换 比较器 逐次渐近寄存器 输出寄存器以及A D控制逻辑 参考电源等 待编码的模拟语音信号首先经过运算放大器放大 该运算放大器有2 2V的共模抑制范围 增益可由外接反馈电阻控制运放输出的信号 经通带为300 3400Hz的带通滤波后 送到抽样保持 比较 本地D A变换 DAC 等编码电路进行编码 在输出寄存器寄存 由主时钟 CGR方式 或发送数据时钟 VBR方式 读出 由数据输出端输出 整个编码过程由A D控制逻辑控制 此外 还有自动调零电路来校正直流偏置 保证编码器正常工作 2 接收部分 接收部分包括输入寄存器 D A控制逻辑 抽样保持和DAC 低通滤波器和输出功放等 在接收数据输入端出现的PCM数字信号 由时钟下降沿读入输入寄存器 由D A控制逻辑控制进行D A变换 将PCM数字信号变换成PAM样值 并由样值电路保持 再经缓冲器送到低通滤波器 还原成语音信号 经输出功放后送出 功放由两级运放电路组成 是平衡输出放大器 可驱动桥式负载 需要时也可单端输出 其增益可由外接电阻调整 可调范围为12dB 图2 162914编码器的应用电路举例 3 单路解码器的应用目前 单路编解码器主要应用在以下几个方面 1 传输系统的音频终端设备 如各种容量的数字终端机和各种复合转换设备 2 用户环路系统和数字交换机的用户系统 用户集线器等 3 用户终端设备 如数字电话机 4 综合业务数字网的用户终端 2 4差分脉冲编码调制DPCMPCM编码技术是按照样值的幅度进行编码的 在编码过程中不考虑相邻两个样值之间的相关性 它采用8位编码 64kbit s的传输速率 虽然可以提供很高的通信质量 但占用的频带宽度为64kHz 远远高于模拟通信所占用的频带宽度 当将这些有一定相关性的样值按PCM方式进行编码时 会使所得的编码信号中含有一定的冗余信息 这样就使编码信号的速率有一些不必要的增高 实际上就是降低了传输效率 所以 利用语音信号的相关性降低编码速率是实现语音信号高效编码的有效方法 DPCM是考虑利用语音信号的幅度相关性 找出可反映信号幅度变化特征的一个差值进行量化和编码的 根据相关性原理 这一幅度差值的范围一定小于原信号幅度的范围 因此 在保持相同量化误差的前提条件下 量化电平数量可以减少 也就是降低了编码速率 即压缩编码 2 4 1差分脉冲编码调制DPCM的基本概念差值脉冲编码调制 DifferentialPulseCodeModulation DPCM 是一种靠传输样值差值 并对差值进行量化和编码的一种通信方式 它一般是以预测的方式来实现的 预测是指当我们知道了冗余性 有相关性 信号的一部分时 就可对其余部分进行推断和估值 具体地说 如果知道了一个信号在某一时间以前的状态 则可对它的未来值进行估计 根据抽样定理 对于模拟信号 大多数情况下 相邻的两个抽样值之间都存在着很强的相关性 也就是说 相邻的一个抽样值到另一个抽样值之间不会迅速发生变化 说明信号源本身含有大量的剩余成分 我们如果能将这些剩余成分去除或减小 就可以大大地提高通信的有效性 从概念上讲 它是把语音样值信号分成两种成分 一种成分是与前一个样值有关的 所以是可以预测的 另一种成分是不可预测的 可以预测的成分是由过去一些适当数目的样值加权后得到的 不可预测的成分可以看成是预测误差 又称为差值 这样 不传输样值序列 只传输差值序列就可以了 由于差值的动态范围比样值动态范围小得多 因此可以在保证通信质量的前提条件下降低数码率 接收端只要把接收到的差值序列叠加在可预测的成分上 就可以恢复出原始的信号序列 正是因为在编码过程中传输的是样值的差值 所以这种实现通信的方法被称为差值脉冲编码调制 DPCM 2 4 2DPCM的编码 解码过程1 DPCM的编码 解码原理DPCM的原理框图如图2 17所示 从图2 17中可以看出 这种脉冲编码调制方式在发送端首先对模拟的语音信号进行抽样 然后通过比较器的比较得到样值的差值信号 在编码过程中是对样值的差值信号进行量化和编码 编码得到的数字信号通过信道的传输到达接收端 接收端有和发送端可逆的一系列电路设备 通过解码还原出样值的差值信号 再经过相加器得到恢复的近似样值信号 最后经过低通滤波器的平滑作用 恢复和重建原始模拟信号 其中 发送端和接收端都有预测器电路 它一般是由延迟回路来完成的 它的作用是通过延迟一周期的延迟回路的记忆和相加器的共同作用来完成差值的积累 从而达到恢复原始样值信号序列的目的 图2 17DPCM的原理框图 a 发送端的编码过程 b 接收端的解码过程 2 差值的传输和预测值的形成1 差值的传输可实现通信d n 各个信号序列的表示及样值序列的恢复如图2 18所示 在图2 17所示的DPCM的原理框图中 可以通过传输差值信号来达到传输样值信号的目的 那么这个过程是怎么实现的 在图2 18 a 中 我们假设样值序列为s 0 s 1 s 2 s 3 s n 假设d i 是本时刻样值与前一相邻时刻样值之间的差值 我们就可以得到d i s i s i 1 在t 0时刻 前邻时刻 T 的样值是0 所以有d 0 s 0 如图2 18 b 所示 从图2 18 a 可以看出 s 0 d 0 s 1 d 0 d 1 s 0 d 1 s 2 d 0 d 1 d 2 s 1 d 2 s 3 d 0 d 1 d 2 d 3 s 2 d 3 s n d i s n 1 d n 2 19 由上述分析可知 样值等于过去到现在的所有差值信号的积累 由此我们可以想象 假如在传输过程中传输的是相邻样值的差值信号 我们只要找到一种电路 把前一段时间内的所有差值信号积累起来 那么就可以通过传输差值信号来传输样值信号了 人们采用图2 18 c 所示的延迟记忆回路来实现差值的积累 所以 差值的传输可实现通信 图2 18差值序列 样值序列和样值序列的恢复 a 样值序列 b 差值序列 c 样值序列的恢复 2 预测值的形成由图2 17可知 DPCM是将差值脉冲序列进行量化和编码后再送到信道中传输的 所以最关键的问题就是差值的检出 也就是如何检测出前邻样值形成预测值的过程 根据式 2 19 我们可以得到前邻样值s n 1 d i 但是DPCM是将差值量化和编码 因此前邻样值只能由差值的量化值来形成 但是由量化值形成的前邻样值是一个估计值 用sp n 来表示估计值 由图2 17和图2 19可知 2 20 由图2 19可以看出 样值量化值等于所有过去到现在的差值量化值的积累 而预测值等于过去所有差值量化值的积累 图2 19估计预测值的形成 样值量化值为 2 21 预测值为 2 22 所以 2 23 3 量化误差样值的量化误差为 2 24 从式 2 24 中可以得出一个重要的结论 样值的量化误差等于差值的量化误差 所以样值的量化误差仅仅是由差值量化器决定的 3 DPCM的解码与信号重建DPCM的解码与信号重建部分的主要电路是低通滤波器 在接收端将收到的码字解码后变换成差值量化值 将差值量化值恢复为样值量化值的回路与发送端预测部分回路是相同的 所以可以得出结论 样值量化值序列只要通过低通滤波器 就可以重建出原始模拟话音信号 有一定的量化失真 但是不影响通信系统的正常工作 2 4 3DPCM的性能分析下面分析一下DPCM系统的性能 并且与PCM系统和 M系统进行比较 1 过载特性在DPCM系统中 当差值的编码位数为n时 其最大量化值为 2n 1 根据分析 如果信号斜率大于 2n 1 Ts或者 2n 1 fs 那么DPCM系统会出现斜率过载的现象 下面我们举例来分析 假设输入信号是正弦信号A cos t 其最大斜率为Amax 为了防止斜率过载 应该满足如下关系 Amax 2n 1 fs且 2 f 2 25 所以临界过载电压为Amax 2n 1 fs 2 f 2 26 当最小量化阶 一定时 过载能力随着fs的增大和码位n的增加而增强 码位数增加 信道的数码率也随之增大 同时 过载能力与输入信号频率成反比 限制了输入信号的幅频特性 2 信噪比在DPCM系统中 采用了n位编码 差值被量化为2n个电平 量化间隔为2 根据PCM均匀量化噪声功率表达式 可得DPCM的量化噪声功率为 2 27 仍然假设量化噪声具有均匀的功率谱密度 分布在0 nfs nfs为DPCM系统输出的数码率 的频带范围内 经过低通滤波器后量化噪声功率为 2 28 假如输入的信号仍然是正弦信号 其不过载的最大功率为 2 29 再将临界过载电压 2n 1 fs 2 f代入式 2 29 得 2 30 由以上的分析可得DPCM系统的最大信噪比可采用如下公式计算 2 31 DPCM的信噪比性能要优于均匀量化的PCM系统 此外 由于DPCM信码各位的加权值相差很大 因此 DPCM系统抗误码能力不如 M系统 但DPCM系统的抗误码能力又优于PCM系统 这是因为DPCM系统的码位数较少 于是 DPCM系统广泛用于数字图像通信中 2 4 4ADPCM的基本原理自适应差值脉冲编码调制 AdapitiveDifferentiaPulseCodeModulation ADPCM 是在DPCM编码技术的基础上发展起来的 前面简单地介绍了DPCM的工作原理 为了能进一步提高DPCM方式的质量 还需采取其它改进措施 即填加自适应系统 语音信号是时刻变化的 为了能在相当宽的动态变化范围内得到最佳的性能 DPCM增加了自适应系统 自适应包括自适应预测和自适应量化两方面的含义 称为自适应差值脉冲编码调制 一般 人们称低于64kb s编码速率的编码方式为语音压缩编码 语音压缩编码的方法多种多样 经研究表明 自适应差值脉冲编码调制 ADPCM 是其中复杂程度较低的一种 它能在32kb s数码率的条件下达到符合64kb s数码率的语音质量 图2 20为自适应差值脉冲编码调制 ADPCM 的原理框图 从图中可以看出 ADPCM编码系统的编码和解码电路基本和DPCM编码系统的电路结构是相同的 不同的是在DPCM的基础上加上了两部分电路 自适应量化部分和自适应预测部分 使编码系统的性能得到了很大程度的优化 图2 20自适应差值脉冲编码调制的原理框图 a 编码过程 b 解码过程 1 自适应量化自适应量化是指量化器的量化级差随着输入差值电平d n 的改变而自动改变 输入差值电平大的时候 量化级差也大 输入差值电平小的时候 量化级差也小 可利用这一特性来减小量化噪声 量化部分电路主要是量化尺度适配器 它是由定标因子自适应和自适应速度控制两部分电路组成的 编码器中量化器的自适应受量化尺度适配器中的定标因子控制 为了适应语音信号 带内数据 信令等信号的不同统计特性 一般定标量化器采用双模式自适应方式 CCITT的建议如下 1 快速定标因子用于语音等信号 这类信号产生波动大的差值信号 2 慢速定标因子用于带内数据 单频等信号 这类信号产生波动小的差值信号 自适应的速度受快速和慢速定标因子的组合控制 这种控制由量化尺度适配器中的自适应速度控制电路来完成 控制参数通过对输出ADPCM码流的滤波获得 2 自适应预测为了获得最大的预测增益 通常采用自适应预测方式 预测系数在预测过程中实时调整 差值在累加时的预测系数随着样值s n 的变化而自动变化 精确地逼近样值信号 从而达到减小差值信号d n 的目的 它的基本思想是使预测系数的改变与输入信号幅度值相匹配 从而使预测误差为最小值 这样预测的编码范围可减小 可在相同的编码位数下提高信噪比 自适应预测可比固定预测多获得3dB左右的预测增益 常用的自适应预测算法主要有以下两种 1 前向自适应预测算法如前所述 前向自适应预测算法根据短时间的相关特性R i 求短时的最佳预测系数 运算量大 延迟时间长 不能用于高速系统 2 后向序贯自适应预测算法后向序贯自适应预测算法是在d n 最小的情况下找出最佳预测系数 采用不断修正预测系数 i k 的方法来减小瞬时平方差d2 n 使 i不断接近最佳预测系数 下面简单说明预测过程 差值信号 实际信号 预测信号 表达式为d n s n sp n 2 32 预测过程如图2 21所示 预测系数 i越大 此次的预测值sp n 就越大 图2 21预测过程示意图 若预测信号sp n 0 差值d n 0 则在正信号情况下预测值小于实际值 应增加下一次的预测系数 使预测值增加 若预测信号sp n 0 差值d n 0 则在负信号情况下预测值大于实际值 应减小下一次的预测系数 使预测值减小 若预测信号sp n 0 差值d n 0 则在负信号情况下预测值小于实际值 应增加下一次的预测系数 使预测值增加 自适应差值脉冲编码调制同时利用了差分量化 自适应量化和自适应预测的基本技术 差分量化是对实际样值与根据相关性所做出的预测值之差进行量化和编码 来降低编码速率 自适应量化则是利用输入信号方差自适应地调整量化间隔的大小 从而改善量化的质量 为了进一步有效地克服语音通信中的不平稳性 还需要考虑自适应预测 采用预测器自适应地匹配语音信号的瞬时变化 这时预测系数不再是固定的 而是随时都可以预测的 2 5增量调制 M或DM 前面我们介绍了脉冲编码调制PCM 可以看出它的编译码电路较复杂 且每个样值的码字收 发要保持同步 为此 人们研究了许多改进方法 增量调制就是其中之一 增量调制是差值脉冲编码调制 DPCM 的一个特例 它的编译码电路简单 且在单路时不需要同步 当DPCM系统中量化器的量化电平数为2 且预测器仍是一个延迟时间为T的延迟线时 此DPCM系统就称做增量调制系统 就是说 在DPCM的原理框图中 如果是用一位二进制码表示信号幅度的增减 就变成了增量调制 所以 增量调制实际就是用一位二进制代码表示相邻的两个模拟样值的差别是增加还是减少的一种调制编码方式 它编码的对象不是经量化的样值 也不是经量化的差值 而是差值的符号 2 5 1增量调制原理增量调制实现的基本思想是用一个阶梯波来逐渐逼近一个模拟信号 下面以简单增量调制为例来介绍一下增量调制的工作原理和量化噪声的分析 1 增量调制原理某一模拟信号f t 我们可以用时间间隔为 t 幅度间隔为 的阶梯波形f1 t 来近似 如图2 22所示 只要时间间隔 t足够小 即抽样速率足够大 而且幅度间隔 也足够小 f1 t 就可以很好地近似f t 另外 也可用斜升波形f0 t 来近似原波形f t 它在译码器中由积分电路实现 而f t f0 t 表示了量化噪声e t 图2 22简单增量调制的波形示意图 编码规则 当前一个样值大于 等于前一个译码样值时 编 1 码 当前一个样值小于前一个译码样值时 编 0 码 我们知道了增量调制的编码规则 根据这个规则 可以对图2 22中的f t 信号进行编码 编码结果如图2 22所示 横轴下面 增量调制的编码也需要相应的编码电路来实现 简单增量调制编码系统如图2 23所示 它的主要电路部分是比较器 判决器和本地译码器 本地译码器实际上是由码型变换和反相放大器 积分器及射极跟随器等组成的 单极性码通过码型变换电路将变换成为双极性码 然后再经过反相放大电路把双极性信号放大并且反相 在积分器的作用下 可以得到近似于锯齿波的斜变电压 射极跟随器的作用是将放大器和积分器隔离开 保证积分器输出端有较大的输出阻抗 比较器的作用是比较f0 n 和f0 n 1 的大小 根据比较结果判断编码输出是什么码型 图2 23中只画出了主要的电路部分 实际应用中的方框图要复杂得多 图2 23简单增量调制的编码系统 2 增量调制的解码原理增量调制的解码原理如图2 24所示 它主要由积分译码器和低通滤波器组成 当输入 1 码时 积分以 t的斜率输出斜升波形 持续时间为一个码元 t 因此上升 当输入 0 码时 积分以 t的斜率输出斜降波形 最后经过低通滤波器对波形进行平滑 得到译码输出波形 图2 24增量调制的解码原理框图 2 5 2增量调制的量化噪声在图2 23和图2 24所示的增量调制编码系统和解码系统图中 如果信道的噪声足够小 以至不造成误码 那么接收端积分器的输入与发送端的输出完全相同 此时 系统的输出信号将与输入的模拟信号有最好的近似 因为量化噪声仍然存在 如果信道噪声造成了误码 那么在系统的输出噪声中不仅存在量化噪声 而且还存在由误码引起的噪声 1 增量调制中的噪声来源增量调制系统中 噪声来源主要有以下几种 1 一般量化噪声在增量调制的编码过程中 如果本地译码器采用积分器 如图2 23所示 量化误差e t f t f0 t 的波形是一个随机过程 量化误差 e t f t f0 t 时的量化噪声称为一般量化噪声 并且e t 在 的范围内随机变化 2 过载量化噪声过载量化噪声发生在信号f t 变化比较陡峭 斜率比较大 的时候 这时斜升波形f0 t 跟不上信号波形f t 的变化 出现的量化误差要远远大于 的量化噪声 而不能限制e t 在 的范围内变化 如图2 25所示为过载时的波形 图2 25过载时的波形 为了防止过载量化噪声 斜升电压的斜率必须大于信号最大斜率的绝对值 即 2 33 其中 t是时间间隔 也即抽样周期Ts fs是抽样频率 由式 2 33 可以看出 为了防止过载 fs要选得大一些 但是 不能选得太大 否则一般量化噪声会增大 因此 只要让fs适当大一些就可以 fs太大就会使码元速率增大 会带来信号带宽增大 信道利用率降低等一系列的问题 所以一定要合理选择fs和 的大小 或 3 误码噪声因为信道中有噪声的影响 所以增量调制的二进制代码传输到接收端的时候会产生误码 在这种情况下 译码器的输出就会由于噪声而产生很大的误差 这种由于误码引起的噪声被称为误码噪声 2 量化信噪比S Nq1 信号功率SS的计算是在一定的假设条件下进行的 我们假设信号是f t Asin 0 t 当f t 处于未过载与过载的临界状态时 有 2 34 所以输入正弦信号的最大幅度为 2 35 式