通信原理课件-4.ppt

第四章模拟信号的数字传输 4 1引言4 2抽样4 3量化4 4编码4 5脉冲编码调制系统4 6语音压缩编码4 7图像压缩编码 4 1引言 数字通信系统具有许多优点 而实际上 由信息转换成的原始电信号一般为模拟信号 它是时间和幅值都连续变化的信号 而在数字通信系统中传输的是数字信号 即时间和幅值都离散的信号 如何利用数字通信系统来传输模拟信号 利用数字通信系统传输模拟信号 首先需要在发送端把模拟信号数字化 即模 数变换 再用数字通信的方式进行传输 最后在接收端把数字信号还原为模拟信号 即数 模变换 脉冲编码调制 PCM 抽样量化编码 图4 1PCM通信系统原理图 图4 2PCM信号形成过程示意图 4 2抽样 所谓抽样是把时间上连续的模拟信号变成一系列时间上离散的样值序列的过程 图4 3抽样的输入与输出 4 2 1低通信号与带通信号的理想抽样 图4 4理想抽样的原理图 一 低通信号的抽样定理 图4 5理想抽样信号波形及其频谱 图4 6抽样的恢复 图4 7混叠现象 例4 2 1 宽平稳随机信号的抽样定理 二 带通信号的抽样定理 例4 2 2 4 2 2实际抽样 理想抽样 抽样脉冲序列是理想冲激脉冲序列 实际抽样 实际上真正的冲激脉冲串并不能实现 通常只能采用窄脉冲串来实现 脉冲调制 用时间上离散的脉冲串同样可以作为载波 用基带信号去控制脉冲串的某个参量 使其按规律变化的调制方式 脉幅调制 PAM 脉宽调制 PDM 脉位调制 PPM 如果用模拟信号去改变脉冲参量 虽然在时间上是离散的 但是仍然是模拟调制 因为其代表信息的参量仍然是连续变化的 图4 9PAM PDM PPM信号波形 一 自然抽样 图4 10自然抽样信号及其频谱 比较理想抽样和自然抽样的异同 二 平顶抽样 平顶抽样又称为瞬时抽样 从波形上看 它与自然抽样的不同之处在于抽样信号中的脉冲均具有相同的形状 顶部平坦的矩形脉冲 矩形脉冲的幅度即为瞬时抽样值 在实际应用中 平顶抽样信号采用脉冲形成电路 也称为 抽样保持电路 来实现 得到顶部平坦的矩形脉冲 平顶抽样PAM信号在原理上可以看作由理想抽样和脉冲形成电路产生 图4 11平顶抽样信号与产生原理 图4 12平顶抽样信号的恢复 4 3量化 量化有什么样的必要性 1 抽样信号幅度连续 有限位的数字信号不可能精确地表示 2 噪声会掩盖信号的微弱变化 人的感官灵敏度有线 因此将PAM信号转换成PCM信号之前 将幅度连续的PAM信号利用预先规定的有限个量化值 量化电平 来表示 这个过程叫 量化 图4 13量化的输入和输出 4 3 1均匀量化 把输入信号的取值域按等距离分割的量化称为均匀量化 将取值域均匀等分为M个间隔 则M称为量化级数或量化电平数 量化间隔 或量化阶距 取决于输入信号的变化范围和量化级数 在均匀量化中 每个量化区间的量化电平通常取在各区间的中点 通过量化 无穷多个幅度的取值变成了有限个量化电平 图4 14量化过程及量化误差 例4 3 1 可见 量化器的量化信噪比随着量化级数M的增加而提高 通常量化级数的选取应根据对量化器的量化信噪比的要求来确定 均匀量化有什么特点 带来了什么问题 均匀量化的特点 量化噪声功率固定不变 带来的问题 小信号的量化信噪比太小 不能满足通信质量要求 而大信号的量化信噪比较大 远远地满足要求 为了解决小信号的量化信噪比太小这个问题 若仍采用均匀量化 需要减小量化间隔 即增加量化级数 但是量化级数M过大时 一是大信号的量化信噪比更大 二是使编码复杂 三是使信道利用率下降 4 3 2非均匀量化 非均匀量化根据信号的不同区间来确定量化间隔 即量化间隔与信号的大小有关 当信号幅度小时 量化间隔小 其量化误差也小 当信号幅度大时 量化间隔大 其量化误差也大 实现非均匀量化的方法有两种 模拟压扩法和直接非均匀编解码法 它们在原理上是等效的 但是从理论分析角度来看 前者简便 而在实际应用中通常采用后者 因此下面先介绍模拟压扩法 再介绍直接非均匀编解码法 一 模拟压扩法 在发送端抽样信号首先经过压缩器处理 然后进行均匀量化 最后进行编码 在接收端 解码后送入扩张器恢复原始信号 图4 15非均匀量化的模拟压扩法 压缩器是对小信号进行放大 对大信号进行压缩 而扩张器是对小信号进行压缩 对大信号进行放大 图4 16压缩器和扩张器的特性 1 A律压扩特性 图4 17A律压缩特性 2 律压扩特性 图4 18 律压缩特性 二 直接非均匀编解码法 实现非均匀量化一般采用直接非均匀编解码法 所谓直接非均匀编解码法就是 在编解码过程中 并不经过专门的压扩过程 在发送端根据非均匀量化间隔的划分直接对样值进行二进制编码 在接收端进行相应的非均匀解码 4 4编码 PCM系统中的编码是指用二进制代码来表示有限个量化电平的过程 实际操作是 将量化级将量化电平排列起来 给每一个量化级分配一个码字 在语音信号的编码中常用的二进制码型有自然二进码和折叠二进码两种 4 4 1常用的二进制码型 一 自然二进码自然二进码就是将量化级序号看作一般的十进制正整数 然后用二进制表示 简单 好记 正负极性部分无相似之处 二 折叠二进码除去最高位外 折叠二进码的上半部分与下半部分呈倒影关系 即折叠关系 其幅度码从小到大按自然二进码规则编码 只要正 负极性信号的绝对值相同 就可进行相同的编码 与自然二进码相比 折叠二进码有哪些优点 1 对于双极性信号 只要绝对值相同 用最高位码表示极性后 则可以采用单极性编码的方法 使编码过程大大简化 2 在传输过程中出现误码 对小信号影响较小 基于以上的原因 在PCM系统中广泛采用折叠二进码 4 4 2A律13折线编码一 A律13折线的压缩特性 图4 21A律13折线压扩特性 二 A律13折线的码字安排 编码位数的选择要考虑哪些因素 要兼顾通信质量和传输带宽 在信号变化范围一定时 码位数越多 量化级数越多 量化误差越小 通信质量当然就更好 但码位数越多 设备越复杂 同时还会使总的传码率增加 传输带宽加大 一般从语音信号的可懂度来说 采用3 4位非线性编码即可 若增至7 8位时 通信质量就比较理想了 例4 4 1 4 4 3 逐次比较型编解码原理 实现编码的具体方法和电路很多 律13折线编码器目前常采用逐次比较型编码器 它由整流器 极性判决 保持电路 比较判决器及本地解码电路等组成 如下图所示 图4 23段落码标准值的确定过程 例4 6 二 A律13折线解码器 解码器的作用是把收到的PCM信号还原成相应的PAM样值信号 即进行D A变换 还原出的样值信号电平为量化电平 它近似等于原始的PAM样值信号 但存在一定的误差 即量化误差 A律13折线解码器与逐次比较型编码器中的本地解码器基本相同 所不同的是增加了极性控制部分 并用带有寄存器读出的7 12位码变换电路代替了本地解码器中的7 11位码变换电路 图4 24解码器的原理图 例4 4 5 4 5脉冲编码调制系统 PCM的产生包含抽样 量化 编码三个步骤 它的功能是完成模 数变换 实现模拟信号的数字化 应当强调指出 抽样过程中 在满足抽样定理时 PCM系统能够做到无失真的重建 而量化过程始终存在量化误差 只不过误差的大小可以通过选择合适的量化方法和量化级数来控制 4 5 1脉冲编码调制 PCM 原理 图4 25PCM系统的原理图 抽样频率为 量化级数为 二进制编码位数和量化级数满足 通过抽样 量化 编码三个步骤 时间连续信号就用二进制代码来表示 因此 一个抽样周期内要编位码 每个二进制码元宽度为 4 5 2PCM信号的码元速率和带宽 根据码元速率与码元周期的关系可得 PCM信号的码元速率为 4 5 2PCM信号的码元速率和带宽 当采用矩形脉冲传输时 令脉冲宽度为占空比 定义二进制码元的占空比为二进制脉冲宽度与二进制码元宽度的比值 即占空比为第一过零点带宽 以传输码型功率谱的第一个过零点的频率来定义其带宽 忽略第一过零点以外的功率分量 4 5 2PCM信号的码元速率和带宽 宽度为的矩形脉冲的第一个过零点带宽为 因此抽样频率为 量化等级为的PCM信号 用占空比为的矩形波传递 其第一过零点带宽为 4 5 2PCM信号的码元速率和带宽 例4 5 1 4 5 3PCM系统的抗噪声性能分析 4 6语音压缩编码 通常 人们把话路速率低于64kb s的语音编码方法称为语音压缩编码技术 常见的语音压缩编码有差值脉冲编码调制 DPCM 自适应差值脉冲编码调制 ADPCM 增量调制 DM或M 自适应增量调制 ADM 参量编码 子带编码 SBC 等 4 6 1语音压缩编码技术的概念 如果对语音编码进行分类 可以粗略地分为波形编码 参量编码和混合编码三类 波形编码是直接对信号波形的抽样值或抽样值的差值进行编码 PCM DPCM ADPCM DM ADM等都属于波形编码 参量编码是直接提取语音信号的一些特征参量 比如声源 声道的参数 对其进行编码 参量编码通常是对数字化后的信号进行分析 再提取其特征参量 这些参量携带着原信号的主要信息 对它们编码只需较少的比特数 可以大大地压缩信息速率 混合编码是在参量编码的基础上引入了一些波形编码的特征 在编码率增加不多的情况下 较大幅度地提高了传输语音质量 4 6 2差分脉冲编码调制 PCM是对波形的每个样值都独立进行量化编码 这样 样值的整个幅值编码需要较多位数 比特率较高 造成数字化的信号带宽大大增加 但是语音信号相邻的抽样值之间存在很强的相关性 信号的一个抽样值到相邻的一个抽样值不会发生迅速的变化 这说明信源本身含有大量的冗余成份 语音样值可以分为两种成份 一种与过去的样值有关 因而是可以预测的 可预测的成份是由过去的一些适当数目的样值加权后得到的 另一种是不可预测的 可以看作预测误差 利用语音信号的相关性 根据过去的信号样值预测当前时刻的样值 并仅把样值与预测值的差值 预测误差 进行量化 编码 这种方法称为差分脉冲编码调制 4 7图像压缩编码 4 7 1图像的描述 4 7 2模拟图像的数字化 4 7 3图像压缩编码技术 从图像信息本身来说 数据压缩是可能的 首先 原始信源数据存在大量冗余 如运动视频内像素间的空域相关和帧间相关都形成了很大的信源冗余 其次 对每秒显示25帧图像的视频信号而言 前后相邻的图像之间一般也具有很强的相似性 表现为时间上的冗余 另外 图像信号离散化后 只要这些离散值出现的概率不相等 就还存在统计冗余 将这些冗余去除或降低可以大大压缩数据量 另外 通过分析人类视觉的生理特性知 人类视觉器官具有某种不敏感性 如人眼的掩盖效应 对边缘变化不敏感 以及对亮度信息敏感而对颜色分辨力弱等 基于这些不敏感性 可以对某些非冗余信息进行压缩 从而大幅度地提高压缩比 一般而言 通过选择适当的数据压缩技术 图像数据量可以压缩到原来的1 2 1 60 几种常用的图像压缩编码方法 1 预测编码常用的预测编码是差分编码调制 DPCM 其目的是利用邻近像素之间的相关性来压缩数码率 以去除图像数据间的空域冗余度和时间冗余度 它既可在一帧图像内进行帧内预测编码 也可在多帧图像间进行帧间预测编码 由于图像信号是二维的 一个像素与上下左右的像素都有相关性 因此预测是二维的 而对于活动图像 相邻帧之间也有相关性 故可以进行三维预测 2 变换编码变换编码也是一种降低信源空间冗余度的压缩方法 它利用变换域参数分布特征来实现压缩编码 常用的编码有卡南 洛伊夫变换 KLT 离散傅里叶变换 离散余弦变换和Walsh变换等正交变换 由于变换所产生的变换域系数之间的相关性很小 可以分别独立地对其进行处理 而且经变换后 大都能将能