【通信仿真】数字信号增量调制【含Matlab源码 2381期】

本文介绍了增量调制的基本原理,包括传统的DM方法及其局限,重点讨论了自适应增量调制(如CVSD)如何自适应信号斜率以提高信噪比。还提供了部分MATLAB代码示例,展示了从编码到解码的过程和量化噪声的影响。

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⛄一、2增量调制基本原理

增量调制(Delta Modulation,简称DM或M),它是一种预测编码技术,是DPCM中量化码字为1 bit时的特殊情形。PCM是对每个采样信号的整个幅度进行量化编码,因此它具有对任意波形进行编码的能力;DM是对实际的采样信号与预测的采样信号之差的极性进行编码,将极性变成“0”和“1”这两种可能的取值之一。如果实际的采样信号与预测的采样信号之差的极性为“正”,则用“1”表示;相反则用“0”表示,或者相反。由于DM编码只需用1位对话音信号进行编码,所以DM编码系统又称为“1位系统”。传统的DM是用一个固定的增量值,当差分信号大于,便将它量化为1;当差分信号小于,便将它量化为1;如果差分信号的绝对值小于,则既可取0也可取1,并让1和0交替地出现。所以,DM传送的只是差分信号的极性,即反映当前信号样本比上样本是增加还是减小。

传统的DM中保持不变,使得编码性能受到限制:一方面,如果输入信号波形急剧变化时,解码重构信号可能会因值太小而不能反映原信号的急剧变化,产生斜率过载失真;另一方面,当输入信号的波形变化很缓慢时,重构信号将以为峰-峰值围绕着0电平或某个固定的电平交替地变化,产生颗粒噪声。要避免过载噪声,应该尽可能取得大一些,而取得太大,颗粒噪声又会变得太大。这两方面的要求是矛盾的,解决这一矛盾的办法,就是下面介绍的自适应增量调制。

自适应增量调制(ADM)的基本思想是使增量值自适应于语音信号的平均斜率的变化,以缓解由于固定而引起的矛盾。另一种自适应增量调制是连续可变斜率增量调制(CVSD),它的自适应规则是:
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连续可变斜率增量调制(CVSD)的量阶能随信号斜率自适应改变,这就意味着在任何时刻,都使信号处于x′(t)=Δ·fs的临界状态。这样在信号的很大动态范围内,都能获得最大的信噪比(SNR)max。它的量阶调整按音节速度进行,一般是检测3~4个比特有无同极性码,若有,则在音节滤波器中加一激励,否则靠滤波器自由衰减。

研究表明,从信号流中检测连“0”连“1”的数量,作为阶码,用码元对阶码积分,就可恢复出调制前的信号,其逻辑框图如图1所示。
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图1 CVSD解码原理框图

⛄二、部分源代码

% ch6example13prog1.m
clear;
delta=0.4
Ts=1e-3;
t=0:Ts:80Ts; %仿真时间序列
x=sin(2
pi50t)+0.5sin(2pi150t); %信号
D(1+length(t))=0; %预测器初始状态
for k=1:length(t)
e(k)=x(k)-D(k); %误差信号
e_q(k)=delta*(2*(e(k)>=0)-1); %量化器输出
D(k+1)=e_q(k)+D(k); %延迟器状态更新
codeout(k)=(e_q(k)>0); %编码输出
end
subplot(3,1,1);plot(t,x,‘-o’);
title(‘原信号抽样’);
axis([0 80*Ts,-2 2]);hold on;

subplot(3,1,2);stairs(t,codeout);
title('编码信号');
axis([0 80*Ts,-2 2]);
                                        %解码端
Dr(1+length(t))=0;                      %解码端预测器初始状态
for k=1:length(t)
    eq(k)=delta*(2*codeout(k)-1);       %解码
    xr(k)=eq(k)+Dr(k);
    Dr(k+1)=xr(k);                      %延迟器状态更新
end
subplot(3,1,3);stairs(t,xr);hold on;    %解码输出
subplot(3,1,3);plot(t,xr);               %信号
title('解码信号');
disp('增量调制量化噪声')
z=delta^2/3

⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]苏荣辉,郑世宝.基于DSP的增量调制解码算法及其实现[J].电讯技术. 2007(01)

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

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