模拟信号数字传输系统课程设计(唐山学院)

1、<通信原理课程设计前言1837年，莫尔斯完成了电报系统，此系统于1844年在华盛顿和巴尔迪摩尔之间试运营，这可认为是电信或者远程通信，也就是数字通信的开始。数字化可从脉冲编码调制开始说起。1937年里夫提出用脉冲编码调制对语声信号编码，这种方法优点很多。例如易于加密，不像模拟传输那样有噪声积累等。但在当代代价太大，无法实用化；在第二次世界大战期间，美军曾开发并使用24路PCM系统，取得优良的保密效果。但在商业上应用还要等到20世纪70年代。才能取代当时普遍采用的载波系统。我国70代初期决定采用30路的一次群标准，80年代初步引入商用，并开始了通信数字化的方向。数字化的另一个动向是计算机通

2、信的发展。随着计算机能力的强大，并日益被利用，计算机之间的信息共享成为进一步扩大其效能的必需。60年代对此进行了很多研究，其结果表现在1972年投入使用的阿巴网。由此可见，通信系统中的信息传输已经基本数字化。在广播系统中，当前还是以模拟方式为主，但数字化的趋向也已经明显，为了改进质量，数字声频广播和数字电视广播已经提前到日程上来，21世纪已经逐步取代模拟系统。尤为甚者，设备的数字化，更是日新月异。近年来提出的软件无线电技术，试图在射频进行模数，把调制解调和锁相等模拟运算全部数字化，这使设备超小型化并具有多种功能，所以数字化进程还在发展。Simulink工具是MATLAB软件提供的可以实现动态系

3、统建模和仿真的软件包，它让用户把精力从语言编程转向仿真模型的构造，为用户省去了很多重复的代码编写工作。Simulink中的每个模块对我们来说都是透明的，我们只须知道模块的输入、输出和每个模块的功能，而不需要关心模块内部是如何实现的，留给我们的事情就是如何利用这些模块来建立仿真模型以完成自己的任务。至于Simulink中的各个模块在运行时是如何执行，时间是如何采样的，事件是如何驱动的等问题，我们可以不去关心。正是由于Simulink具有这些特点，所以它被广泛应用在通信仿真中。1 模拟信号数字化传输原理1.1 模拟信号的数字化传输模拟信号的数字传输是指把模拟信号先变换为数字信号后，再进行传输。由于

4、与模拟传输相比，数字传输有着抗干扰能力强、差错可控等众多优点，因而此技术越来越受到重视。模/数变换是把模拟基带信号变换为数字基带信号，尽管后者的带宽会比前者大得很多，但本质上仍属于基带信号。这种传输可直接采用基带传输，或经过数字调制后再做频带传输。 s(t)mq(kT) m(kT)m(t)抽样量化编码样图1-1 模拟信号数字化流程图数字化包括抽样、量化、编码三个步骤，如图1-1所示：抽样完成时间离散量化过程，所得抽样值m(kT)为PAM信号；量化完成复制离散化过程，所得量化信号值mq(kT)为多电平PAM信号；编码完成多进制到二进制的变化过程，所得s(t)是二进制编码信号。2仿真工具Simul

5、ink美国Mathworks公司于1967年推出了矩阵实验室“Matrix Laboratory”（缩写为Matlab）这就是Matlab最早的雏形。开发的最早的目的是帮助学校的老师和学生更好的授课和学习。从Matlab诞生开始，由于其高度的集成性及应用的方便性，在高校中受到了极大的欢迎。由于它使用方便，能非常快的实现科研人员的设想，极大的节约了科研人员的时间，受到了大多数科研人员的支持，经过一代代人的努力，目前已发展到了7.X版本。Matlab是一种解释性执行语言，具有强大的计算、仿真、绘图等功能。由于它使用简单，扩充方便，尤其是世界上有成千上万的不同领域的科研工作者不停的在自己的科研过程中

6、扩充Matlab的功能，使其成为了巨大的知识宝库。目前的Matlab版本已经可以方便的设计漂亮的界面，它可以像VB等语言一样设计漂亮的用户接口，同时因为有最丰富的函数库（工具箱），所以计算的功能实现也很简单，进一步受到了科研工作者的欢迎。另外，Matlab和其它高级语言也具有良好的接口，可以方便的实现与其它语言的混合编程，进一步拓宽了Matlab的应用潜力。可以说，Matlab已经也很有必要成为大学生的必修课之一，掌握这门工具对学习各门学科有非常重要的推进作用。Simulink是Matlab中的一种可视化仿真工具，也是目前在动态系统的建模和仿真等方面应用最广泛的工具之一。确切的说，Simuli

7、nk是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包，它支持线性和非线性系统，连续、离散时间模型，或者是两者的混合。系统还可以使多种采样频率的系统，而且系统可以是多进程的。Simulink工作环境经过几年的发展，已经成为学术和工业界用来建模和仿真的主流工具包。在Simulink环境中，它为用户提供了方框图进行建模的图形接口，采用这种结构画模型图就如同用手在纸上画模型一样自如、方便，故用户只需进行简单的点击和拖动就能完成建模，并可直接进行系统的仿真，快速的得到仿真结果。它的主要特点在于建模方便、快捷，易于进行模型分析，优越的仿真性能。它与传统的仿真软件包微分方程和差分方程建模相比，具有更直观、方

8、便、灵活的优点。Simulink模块库（或函数库）包含有Sinks（输出方式）、Sources（输入源）、Linear（线性环节）、Nonlinear（非线性环节）、Connection（连接与接口）和Extra（其它环节）等具有不同功能或函数运算的Simulink库模块（或库函数），而且每个子模型库中包含有相应的功能模块，用户还可以根据需要定制和创建自己的模块。用Simulink创建的模型可以具有递阶结构，因此用户可以采用从上到下或从下到上的结构创建模型。用户可以从最高级开始观看模型，然后用鼠标双击其中的子系统模块，来查看其下一级的内容，以此类推，从而可以看到整个模型的细节，帮助用户理解模型

9、的结构和各模块之间的相互关系。在定义完一个模型后，用户可以通过Simulink的菜单或Matlab的命令窗口键入命令来对它进行仿真。菜单方式对于交互工作非常方便，而命令行方式对于运行仿真的批处理非常有用。采用Scope模块和其它的显示模块，可以在仿真进行的同时就可立即观看到仿真结果，若改变模块的参数并再次运行即可观察到相应的结果，这适用于因果关系的问题研究。仿真的结果还可以存放到Matlab的工作空间里做事后处理。模型分析工具包括线性化和整理工具，Matlab的所有工具及Simulink本身的应用工具箱都包含这些工具。由于Matlab和Simulink的集成在一起的，因此用户可以在这两种环境下

10、对自己的模型进行仿真、分析和修改模型。但是Simulink不能脱离Matlab而独立工作。电子设计选择用Simulink而不是直接用Matlab编程，一定程度上减小了设计难度，而且设计效果更加直观。在库函数中可以找到相应的滤波器，乘法器等等，而且可以通过参数设置，近似的实现实际中的效果，因此能够更好地反映实际通信系统的情况。3模拟信号数字化传输系统设计与仿真3.1 模拟信号的抽样模拟信号通常是时间上连续的信号。在一系列离散点上，对这种信号抽取样值称为抽样，如图1-1所示。图中m(t)是一个模拟信号，在等时间间隔T上，对它抽取样值。在理论上，抽样过程可以看作使用周期性单位冲激脉冲（impulse

11、）和此模拟信号相乘。抽样结果得到的是一系列周期性的冲激脉冲，其面积和模拟信号的取值成正比。该模拟信号经过抽样后还应当包含原信号中所有的信息，也就是说能无失真的恢复原模拟信号。它的抽样速率的下限是由抽样定理确定的。冲激脉冲在图3-1中用一些箭头表示，实际上，是用周期性窄脉冲代替冲激脉冲与模拟信号相乘。抽样定理指出：设一个连续模拟信号m(t)中的最高频率<fH，则以间隔时间为T<1/2fH的周期性冲激脉冲对它抽样时，m(t)将被这些抽样值所完全确定。由于抽样时间间隔相等，所以此定理又成为均匀抽样定理。设有一个最高频率小于的信号m(t)，如图3-1(a)所示。将这个信号和周期性单位冲激脉

12、冲相乘。如图3-1(c)所示，其重复周期为T，重复频率为fs=1/T。乘积就是抽样信号，它是一系列间隔为T秒的强度不等的冲激脉冲，如图3-1(e)所示。这些冲激脉冲的强度等于相应时刻上信号的抽样值ms(t)，故有 （3-1）模拟信号、冲激脉冲和抽样信号的频谱如图3-1(b)，(d)，(f)所示。由图3-2可知：抽样信号ms(t)的频谱就是将原始信号m(t)的频谱M()在频率轴上以采样角频率s=2fs为周期进行周期延拓后的结果。由抽样信号ms(t)的频谱Ms()可以看出，如果s>2H（即fs>2fH），那么各相邻频移后的频谱不会发生重叠。为此，在抽样之前，先设置一个前置低通滤波器，将

13、模拟信号的带宽限制在fh以下，如果前置低通滤波器特性不良或者抽样频率过低都会产生折叠噪声。抽样频率小于2倍频谱最高频率时，信号的频谱有混叠。抽样频率大于2倍频谱最高频率时，信号的频谱无混叠。另外要注意的是，采样间隔的 周期要足够的小，采样率要做够的大，要不然会出现如下图所示的混叠现象，一般情况下TsWs=2,Wn>2Wm。图3-1 模拟信号的抽样过程这里就能设法（如利用低通滤波器）从抽样信号的频谱Ms()中得到原信号的频谱，即从取样信号ms(t)中恢复原信号m(t)，如图3-2所示。如果s<2H，那么频移后的各相邻频谱将相互重叠，这样就无法将它们分开，因而也不能再恢复原信号。频谱重

14、叠的这种现象常称为混叠现象。可见，为了不发生混叠现象，必须满足s2H。图3-2 模拟信号的恢复3.1.2模拟信号抽样的设计图3-3 模拟信号抽样设计图根据抽样定理的内容，对抽样过程进行设计。输入信号为一频率为10Hz的正弦波，观察对于同一输入信号有不同的抽样频率时，恢复信号的不同形态。双击示波器设置示波器的参数，单击示波器Scope界面左上角第二个Parameters键，在弹出的对话框中设置参数：在General页面的Numbers of Axes项中设置需要观察的波形路数。基带信号的采样定理是指，对于一个频谱宽度限制于BHz的基带连续时间信号，可惟一地被均匀间隔不大于12

15、B秒的样值序列所确定。采样定理表明，如果以不小于2B次/秒的速率对基带仿真信号均匀采样，那么所得到的样值序列就包含了基带信号的全部信息，换句话说，就是通过该序列可以无失真地重建对应的基带仿真信号。如果采样率低于基带信号最高频率的2倍，那么采样输出序列的频谱就会发生交迭，从而无法恢复原基带仿真信号。此时令输入信号为一频率为10Hz的正弦波，使抽样频率分别为1/30、0.05、0.2时，使恢复信号出现在示波器上，在示波器上观察恢复信号的不同形态，得到的结果如下:（1）当抽样频率大于信号频率的两倍（2）当抽样频率等于信号频率的两倍（3）当抽样频率小于信号频率两倍3.2 抽样信号的量化3.2.1 抽样

16、信号量化原理量化就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。从数学上来看，量化就是把一个连续幅度值的无限数集合映像成一个离散幅度值的有限数集合。一个模拟信号经过抽样量化后，得到已量化的脉冲幅度调制信号，它仅为有限个数值。如公式3-2所示，量化器输出L个量化值yk，k=1，2，3，L。yk常称为重建电平或量化电平。当量化器输入信号幅度x落在xk与xk+1之间时，量化器输出电平为yk。这个量化过程可以表达为：（3-2）模拟入量化器量化值图3-4 量化器这里xk称为分层电平或判决阈值。通常k=xk+1-xk称为量化间隔。模拟信号的量化分为均匀量化和

17、非均匀量化。均匀量化：采用相等的量化间隔对采样得到的信号作量化，那么这种量化称为均匀量化。均匀量化就是采用相同的“等分尺”来度量采样得到的幅度，也称为线性量化。量化后的样本值Y和原始值X的差E=Y-X称为量化误差或量化噪声。均匀量化示意图，如图3-5所示：图3-5 均匀量化示意图用这种方法量化输入信号时，无论对大的输入信号还是小的输入信号一律都采用相同的量化间隔。为了适应幅度大的输入信号，同时又要满足精度要求，就需要增加样本的位数。但是，对话音信号来说，大信号出现的机会并不多，增加的样本位数就没有充分利用。为了克服这个不足，就出现了非均匀量化的方法。非均匀量化：非均匀量化是根据信号的不同区间来

18、确定量化间隔的。对于信号取值小的区间，其量化间隔v也小；反之，量化间隔就大。它与均匀量化相比，有两个突出的优点。首先，当输入量化器的信号具有非均匀分布的概率密度（实际中常常是这样）时，非均匀量化器的输出端可以得到较高的平均信号量化噪声功率比；其次，非均匀量化时，量化噪声功率的均方根值基本上与信号抽样值成比例。因此量化噪声对大、小信号的影响大致相同，即改善了小信号时的量化信噪比。实际中，非均匀量化的实际方法通常是将抽样值通过压缩再进行均匀量化。通常使用的压缩器中，大多采用对数式压缩。广泛采用的两种对数压缩律是压缩律和A压缩律。美国采用压缩律，我国和欧洲各国均采用A压缩律，所谓A压缩律也就是压缩器

19、具有如下特性的压缩律：（1-2）由于A律压缩实现复杂，常使用13折线法编码，压扩特性图如下图所示：图3-6 A律函数13折线压扩特性图这样，它基本上保持了连续压扩特性曲线的优点，又便于用数字电路实现， 表3-1 13折线时的值与计算值的比较y01/82/83/84/85/86/87/81A律的x值01/1281/60.61/30.61/15.41/7.791/3.931/1.98113折线法的x01/1281/641/321/161/81/41/21折线段号12345678折线斜率161684211/21/4表1-1中第二行的x值是根据A=87.6时计算得到的，第三行的x值是13折线分段时的值

20、。可见，13折线各段落的分界点与A律曲线十分逼近，同时A律按2的幂次分割有利于数字化。所谓编码就是把量化后的信号变换成代码，其相反的过程称为译码。当然，这里的编码和译码与差错控制编码和译码是完全不同的，前者是属于信源编码的范畴。把量化的电平值表示成二进制码组的过程称为编码。将模拟信号的经过在现有的编码方法中，若按编码的速度来分，大致可分为两大类：低速编码和高速编码。通信中一般都采用第二类。编码器的种类大体上可以归结为三类：逐次比较型、折叠级联型、混合型。在逐次比较型编码方式中，无论采用几位码，一般均按极性码、段落码、段内码的顺序排列。下面结合13折线的量化来加以说明。表3-2 段落码段落序号段

21、落码段落序号段落码81114011711030106101200151001000在13折线法中，无论输入信号是正是负，均按8段折线（8个段落）进行编码。若用8位折叠二进制码来表示输入信号的抽样量化值，其中用第一位表示量化值的极性，其余七位（第二位至第八位）则表示抽样量化值的绝对大小。具体的做法是：用第二至第四位表示段落码，它的8种可能状态来分别代表8个段落的起点电平，如表1-2所示。其它四位表示段内码，它的16种可能状态来分别代表每一段落的16个均匀划分的量化级，如表1-3所示。这样处理的结果，8个段落被划分成27128个量化级。 表1-3 段内码量化级段内码量化级段内码15111

22、1701111411106011013110150101121100401001110113001110101020010910011000181000000003.2.2模拟信号量化的设计图13折线法模型图A律模型图A律PCM数字电话系统国际标准中，参数A=87.6。Simulink通信模块库中提供了A-Law Compressor、A-Law Expander来实现A律压缩扩张计算。仿真模型如图2-2所示，其中量化器的量化级为8，级数值设为1/8。A-Law Compressor模块和A-Law Expander模块的A律压缩系数为87.6。输入信号为0.5Hz的锯齿波，幅度为1。增益Ga

23、in为-1。压缩系数为87.6的A律压缩扩张曲线可以用折线来近似。其中靠近原点的4段折线的斜率相等，可视为一段，因此总折线数为13段，故称13段折线近似。用Simulink中的Lookup Table查表模块可以实现对13段折线近似的压缩扩张计算的建模，其中，压缩模块的输入值向量设置为-1，-1/2，-1/4，-1/8，-1/16，-1/32，-1/64，-1/128，0，1/128，1/64，1/32，1/16，1/8，1/4，1/2，1，输出值向量设置为-1，-7/8，-6/8，-5/8，-4/8，-3/8，-2/8，-1/8，0，1/8，2/8，3/8，4/8，5/8，6/8，7/8，1

24、，扩张模块的设置与压缩模块的设置相反。13折线法仿真波形A律仿真波形观察上面两图波形，可以得到如下结论：A律与13折线仿真结果相似。3.3 PCM3.3.1 PCM原理 脉冲编码调制（PCM）简称脉码调制，它是一种用二进制数字代码来代替连续信号的抽样值，从而实现通信的方式。由于这种通信方式抗干扰能力强，因此在光钎通信、数字微波通信、卫星通信中均获得了极为广泛的运用。脉冲编码调制就是把一个时间连续，取值连续的模拟信号变换成时间离散，取值离散的数字信号后在信道中传输。脉冲编码调制就是对模拟信号先抽样，再对样值幅度量化，编码的过程。抽样，就是对模拟信号进行周期性扫描，把时间上连续的信号变成时间上离散

25、的信号。该模拟信号经过抽样后还应当包含原信号中所有信息，也就是说能无失真的恢复原模拟信号。它的抽样速率的下限是由抽样定理确定的。抽样速率采用8Kbit/s。量化，就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。一个模拟信号经过抽样量化后，得到已量化的脉冲幅度调制信号，它仅为有限个数值。编码，就是用一组二进制码组来表示每一个有固定电平的量化值。然而，实际上量化是在编码过程中同时完成的，故编码过程也称为模/数变换，可记作A/D。PCM信号的形成是模拟信号经过“抽样、量化、编码”三个步骤实现的。分别完成时间上离散、幅度上离散、及量化信号的二进制表示。根

26、据CCITT的建议，为改善小信号量化性能，采用压扩非均匀量化，有两种建议方式，分别为A律和律方式，我国采用了A律方式，由于A律压缩实现复杂，常使用 13 折线法编码。由前面的原理介绍我们可以知道PCM系统包括模拟信号转换为数字信号模块、信道传输模块、数字信号还原模拟信号模块等三个模块。其中模拟信号转换为数字信号模块把连续的模拟信号转换为用二进制代表的数字信号，它由抽样、量化、编码三个步骤组成；信道是信号传输的通道，在传输过程中可能会引入噪声而影响信号的质量；数字信号还原模拟信号解码、低通、放大等过程组成，它把数字信号恢复称连续的模拟信号。其原理方框图如图3-7所示：话音输入低通滤波瞬时压缩抽

27、样量 化编 码低通滤波瞬时扩张解 调解 码信道再 生话音输出图3-7 PCM原理方框图3.3.2 PCM编译码系统的设计图3-8 PCM解码器、解码器设计图限制信号变化范围，设置Saturation的参数-1到1。设置继电器，在两个常数中选出一个作为输出，Output when on设为1，Output when on设为0，Sample time值设为0.001，以后此值也如此设置。输入输出绝对值，Sample time值设为0.001。增益设置，即将模块的输入乘以一个数值，为127。比特输出设置输出为7bit，混合器mux设为7。其中以Saturation作为限幅器，讲输入信号幅值限定在P

28、CM定义的范围内，Relay模块的门限设置为0，其输出可作为PCM编码输出的最高位极性码。样值取绝对值后，以上图所示的查表模块进行13折线压缩，并用增益模块将样值范围放大到0到127内，然后用间距为1的量化器进行四舍五入取整，最后将整数编码为7bit二进制序列，作为PCM编码的低7位。可以将该模型中虚线所围部分封装为一个PCM编码子系统备用。PCM译码器中首先分离并行数据中的最高位（极性码）和7位数据，然后将7bit数据转换为整数值，再进行归一化、扩张后与双极性的极性码相乘得出解码值。可以将该模型中虚线所围部分封装为一个PCM译码子系统备用。3.3.3 PCM编码模块设计将编码模块封装成子系统

29、后如图3-9所示：图3-9 封装之后的PCM编码子系统：图3-10 封装之后的PCM编码子系统图标3.3.4 PCM解码模块设计 将此解码系统封装成子系统后如图3-11所示：图3-11 封装之后的PCM解码子系统图3-12 封装之后的PCM解码子系统图标3.3.5 PCM系统总体模块图3-13 PCM系统总体模块 PCM编码波形原波形（上）与恢复波形（下）综上可知，输出信号和输入信号相比，误差较小，因此在正常信噪比的条件下，该通信系统各个模块使用正确，参数设置适当，可以达到预期的目的。3.4 预测编码 预测编码（Prediction Coding）：是指利用前面的一个或多个信号对下一

30、个信号进行预测，然后对实际值和预测值的差进行编码。预测编码主要是减少了数据在时间和空间上的相关性，因而对于时间序列数据有着广泛的应用价值。在数字通信系统中，例如语音的分析与合成，图像的编码与解码，预测编码已得到了广泛的实际应用。两种典型的预测编码：差分脉码调制（DPCM）、自适应差分脉码调制（ADPCM）。预测编码方法分线性预测和非线性预测编码方法。线性预测编码方法，也称差值脉冲编码调制法，简称DPCM（differential Pulse Code Modulation）。 3.4.1 DPCM的基本原理 DPCM编码，简称差值编码，是对模拟

31、信号幅度抽样的差值进行量化编码的调制方式。这种方式是用已经过去的抽样值来预测当前的抽样值，对它们的差值进行编码。差值编码可以提高编码频率，这种技术已应用于模拟信号的数字通信之中。 举例说明DPCM编码原理：设DPCM系统预测器的预测值为前一个样值，假设输入信号已经量化，差值不再进行量化。若系统的输入为0 1 2 1 1 2 3 3 4 4 ，则预测值为0 0 1 2 1 1 2 3 3 4 ，差值为0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 ，差值的范围比输入样值的范围有所减小，可以用较少的位数进行编码。 差分脉冲编码调制方式的主要特点是把增量值分为多个等级，然后把多个不同等级

32、的增量值编为位二进制代码m(t )再送到信道传输，因此，它兼有增量调制和PCM的各自特点。设这个误差电压经过量化后变为个电平中的一个，电平间隔可以相等，也可以不等，这里认为它是间隔相等的均匀量化。量化了的误差电压经过脉冲调制器变为PAM脉冲序列，这个PAM信号一方面经过PAM编码器编码后得到DPCM信号发送出去。另一方面把它经过积分器后变为与输入信号x(t)进行比较，通过相减器得到误差电压e(t)。   实验表明，经过DPCM调制后的信号，其传输的比特率要比PCM的低，相应要求的系统传输带宽也大大地减小了。此外，在相同比特速率条件下，DPCM比PCM信噪

33、比也有很大的改善。与增量脉冲编码调制（M）相比，由于它增多了量化级，因此，在改善量化噪声方面优于M系统。DPCM的缺点是易受到传输线路上噪声的干扰，在抑制信道噪声方面不如M。 DPCM编码是广泛运用的预测编码方法之一。在DPCM编码中，每个抽样值不是独立的编码，而是将前一个抽样值当做预测值，然后再取当前抽样值和预测值之差进行编码并传输。DPCM译码同样是将前一个值当做预测值，然后取当前值与预测值之差进行解码，将一个个脉冲码组转换成对应的量化采样值，最后经过一个低通滤波器重建原模拟信号。DPCM系统原理方框图如图1-8所示：3.4.2 DPCM编码与解码系统简介预测编码方法是一种较为实

34、用被广泛采用的一种压缩编码方法。预测编码方法原理，是从相邻像素之间有强的相关性特点考虑的。比如当前像素的灰度或颜色信号，数值上与其相邻像素总是比较接近，除非处于边界状态。那么预测编码(predictive coding)是统计冗余数据压缩理论的三个重要分支之一，它的理论基础是现代统计学和控制论。由于数字技术的飞速发展，数字信号处理技术不时渗透到这些领域，在这些理论与技术的基础上形成了一个专门用作压缩冗余数据的预测编码技术。预测编码主要是减少了数据在时间和空间上的相关性，因而对于时间序列数据有着广泛的应用价值。在数字通信系统中，例如语音的分析与合成，图像的编码与解码，预测编码已得到了广泛的实际应

35、用。预测编码是根据某一模型利用以往的样本值对于新样本值进行预测，然后将样本的实际值与其预测值相减得到一个误差值，对于这一误差值进行编码。如果模型足够好且样本序列在时间上相关性较强，那么误差信号的幅度将远远小于原始信号，从而可以用较少的电平类对其差值量化得到较大的数据压缩结果。如果能精确预测数据源输出端作为时间函数使用的样本值的话，那就不存在关于数据源的不确定性，因而也就不存在要传输的信息。换句话说，如果我们能得到一个数学模型完全代表数据源，那么在接收端就能依据这一数学模型精确地产生出这些数据。然而没有一个实际的系统能找到其完整的数据模型，我们能找到的最好的预测器是以某种最小化的误差对下一个采样

36、进行预测的预测器。当前像素的灰度或颜色信号的数值，可用前面已出现的像素的值，进行预测（估计），得到一个预测值（估计值），将实际值与预测值求差，对这个差值信号进行编码、传送，这种编码方法称为预测编码方法。预测编码方法分线性预测和非线性预测编码方法。线性预测编码方法，也称差值脉冲编码调制法，简称DPCM（differential Pulse Code Modulation）。预测编码方法在图像数据压缩和语音信号的数据压缩中都得到广泛的应用和研3.4.3 DPCM编码及解码过程和原理 DPCM编、解码原理图系统包括，发送、接收和信道传输三个部分。发送端由编码器、量化器、预测器和加减法器组成；接收端包括解码器和预测器等；信道传送以虚线表示。由图可见DPCM系统具有结构简单，