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脉冲编码调制PCM的Matlab实现分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u31307脉冲编码调制PCM的Matlab实现分析案例 1196871.1PCM抽样 140261.2PCM量化 2221411.2.1PCM均匀量化 2222511.2.2PCM非均匀量化 341431.2.3PCMA律13折线编码 4191151.4PCM语音信号编解码 5本节使用Matlab对前文中所叙述的PCM相关技术进行仿真分析。1.1PCM抽样PCM抽样的MATLAB程序设计按如下步骤进行：（1）确定输入的模拟信号为；（2）根据输入的模拟信号，确定抽样频率，对输入信号进行抽样，使用正常抽样率和产生失真的抽样率对信号进行抽样对比，验证抽样定律。PCM抽样仿真结果：可以看出，使用奈奎斯特采样频率，抽样波形可以反映出信号的整体特征，使用采样频率为时，抽样结果的波形无法反应原始波形情况。图4-1PCM模拟输入信号抽样波形1.2PCM量化1.2.1PCM均匀量化PCM均匀量化的MATLAB程序设计按如下步骤进行：（1）确定输入模拟信号为。（2）根据均匀量化的原理均匀量化的算法程序。（3）绘制并比较模拟输入信号与量化输出的波形。仿真结果：由图4-1可以看出均匀量化对于波形幅度起伏不大的信号量化结果良好，量化后的结果可以完美的反应出信号的实际情况，由图4-2可见量化级数越高，量化结果越接近信号的真实程度。图4-2PCM均匀量化波形8级量化16级量化64级量化图4-3PCM不同量化级数波形1.2.2PCM非均匀量化PCMA律非均匀量化的MATLAB程序设计按如下步骤进行：（1）确定输入模拟信号为。（2）根据非均匀量化的原理确定A律非均匀量化的算法程序。（3）绘制并比较模拟输入信号与量化输出的波形。仿真结果：由图4-4和图4-5可以看出，采用A律压缩方式在信号幅值接近0的地方压缩密度，在幅值较高的地方压缩密度较小。这也符合A律压缩的原理。由图4-6可以看出，非均匀量化的结果与量化数值的幅度有关。图4-4A原始波形图4-5A律压缩后的波形图4-6A律非均匀量化1.2.3PCMA律13折线编码PCM的A律13折线编码的MATLAB按如下步骤进行： （1）确定输入模拟信号，进行抽样采集。 （2）根据给均匀量化的原理确定均匀量化的算法程序。 （3）将上述编码的十进制数转化成8位二进制数。程序运行结果：图4-7A律13折线波形均匀量化输出波形图清晰的显示出均匀量化的特征，每个量阶都是均匀分布的，每个间隔都是相等的。由于量化级数是64，所以从图中看到的结果不是那么明显，和输入波形相比几乎没什么变化。1.4PCM语音信号编解码PCM语音信号MATLAB实现流程：（1） 输入模拟语

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