信源编码-PCM非均匀量化与编码实验报告(完成版).docx

PCM非均匀量化与编码实验报告一、实验目的(1).了解模拟信号数字化的三个基本步骤：抽样、量化、编码。(2).抽样频率、量化级数对信号数字化的影响.(3).加深对非均匀量化的理解。(4).理解信息速率与抽样量化编码的关系。(5).掌握MATLAB语言的函数调用提高编程编程能力为之后的学习做准备。二、实验内容：对模拟信号进行抽样、量化并进行13折线PCM编码运用Matlab软件实现PCM编码全过程。三、实验步骤与结果1、抽样：产生一个周期的正弦波x(t)=1024cos(2πt)mv分别以4HZ和32Hz的频率进行采样用plot函数在绘出原信号和抽样后的信号序列(可用stem函数)。(4Hz保存为图132Hz保存为图2)functionsample(f)t=0:1/f:1;y=1024*cos(2*pi*t);stem(ty'b''filled');holdon;T=1:0.01:1;Y=1024*cos(2*pi*T);plot(TY'r');2、均匀量化：对以32Hz的抽样频率进行抽样后的信号的绝对值分别进行8级和2048级均匀量化。在同一张图上绘出正弦波波形(用plot函数)、量化图(用stairs函数)。(保存为图3)functiony=Even(nm)t=0:1/m:1;x=1024*cos(2*pi*t);a=-1024:2048/n:1024;fori=1:m+1forj=1:nif(x(i)>=a(j)&x(i)<=a(j+1))y(i)=(a(j)+a(j+1))/2;endendendy=y/max(y);if(n==8)stairs(ty'b');endif(n==2048)stairs(ty'k')endaxis([01-1.51.5]);holdon;T=0:0.01:1;Y=1024*cos(2*pi*T);Y=Y/max(Y);plot(TY'r');3、PCM编码对所有的抽样值对应的2048级均匀量化值进行13折线编码输出相应的PCM编码并对总的编码比特数进行计数。具体编码程序流程如下：抽取第i个样值判断样值符号归一化和量化段落判断段内判断输出开始结束取1s原始信号YN是否达到给定的抽样频率次数32functioncode=pcm(S)z=sign(S);MaxS=max(abs(S));S=abs(S/MaxS);Q=2048*S;code=zeros(length(S)8);a=[016326412825651210242048];b=[11248163264];fori=1:length(S)forj=1:8if(Q(i)>=a(j))&&(Q(i)<=a(j+1))g=dec2bin(j-13);code(i(2:4))=[str2num(g(1))str2num(g(2))str2num(g(3))];q=ceil((Q(i)-a(j))/b(j));ifq==0code(i(5:8))=[0000];elsek=num2str(dec2bin(q-14));code(i(5:8))=[str2num(k(1))str2num(k(2))str2num(k(3))str2num(k(4))]endendendifz(i)>0code(i1)=1;elseifz(i)<0code(i1)=0;endend四．结果分析1.图1图2的区别和特征图1和图2分别以4HZ和32Hz的频率对函数进行采样由于图2的采样频率更高采集的点更多更能反映原函数的特征。2.图3中不同量化等级的区别图3是对以32Hz的抽样频率进行抽样后的信号的绝对值分别进行8级和2048级均匀量化而产生的函数以及原函数的正弦波波形可以明显看出2048级的量化更精准更能反映原函数的特征。五．实验遇到的问题及解决方法在该实验中我们主要学习了老师的编码体会用matlab编程的思想与方法初步掌握了matlab的应用之后我与闫黄一起对原来的pcm编码进行了自己的编程通过自己的变成对matlab有了更深的了解感受比较深的是遇到matlab编程的问