最新精编医学专题—现代通信原理6第六章-自适应差分脉码调制资料.ppt

现代通信(tōngxìn)原理单元(dānyuán)概述单元(dānyuán)学习提纲第六章自适应(shìyìng)差分脉码调制(ADPCM)语音压缩编码技术：低于64kb/s数码率的语音编码技术:差分脉码调制(DPCM)自适应(shìyìng)差分脉码调制(ADPCM)子带编码(SBC)矢量量化编码(VQ)6．2DPCM的基本原理什么是预测:知道(zhīdào)某时刻以前信号的表现就可以推断它以后的数值.具体到信号的采样过程就是通过前几次的样值来预测后一次的样值.假如有一个信号m(t)用速率1/TS进行采样那么在时刻(shíkè)t=nTs我们可以掌握此前N个样值序列M(nTs)m(nTs-Ts)m(nTs-2Ts)……m(nTs-NTs)预测过程(guòchéng)可以用以下抽头延时滤波器实现DPCM系统(xìtǒng)原理框图差分脉码调制：对信号采样(cǎiyànɡ)值和预测值的差值进行量化编码并传输.接收端将接收到的差值和恢复的预测值相加得到此次采样值.由于只传输动态范围较小的差值所以编码的码组不需太长在DPCM中一般采用4位.发送端：差值信号(xìnhào)d(k)=s(k)-se(k)量化后得到的dq(k)一方面送入编码器另一方面送入本地解码器产生斜变信号se(k)。DPCM的系统(xìtǒng)总量化误差：系统总的量化信噪比等于预测增益(zēngyì)与差值量化信噪比的乘积预测(yùcè)增益：线性预测网络(wǎngluò)可分为极点预测器和零点预测器两种1.极点预测器设发送(fāsònɡ)系统预测量化器传递函数为D(Z)接收系统(xìtǒng)重建滤波器传递函数H(Z)192.零点(línɡdiǎn)预测器重建滤波器的传递函数只有零点没有(méiyǒu)极点称为全零点预测器。3.极零点(línɡdiǎn)预测器从发送(fāsònɡ)端4.最佳线性预测器预测器具有一组预测系数aibi怎样选择这一组数据使预测值更接近实际值实现GP和SNR的最大是最佳预测器所要解决的问题。怎样选择一组系数aibi使差值功率(gōnglǜ)E[d2]最小可以通过求极限。对于(duìyú)一极点预测器所以(suǒyǐ)得到一组线性方程差值信号在预测(yùcè)系数取最佳值时最小有并假设信号(xìnhào)与噪声无关5.GP与预测阶数的关系预测通常(tōngcháng)要选用前多少次的样值来参与见下图6.3自适应(shìyìng)预测2.后向序贯自适应预测算法在dq(k)最小的情况下找出最佳预测系数采用不断修正预测系数{ai(k)}的方法来减小瞬时(shùnshí)平方差dq2(k)使{ai(k)}不断接近{aiopt(k)}.Widrow提出的LMS算法梯度(tīdù)符号算法1.若预测信号Sr(k)>0差值dq(k)>0在正信号情况下预测值小于实际(shíjì)值应增加下一次的预测系数使预测值增加。2.若预测信号Sr(k)>0差值dq(k)<0在正信号情况(qíngkuàng)下预测值大于实际值应减小下一次的预测系数使预测值减小。3.若预测(yùcè)信号Sr(k)<0差值dq(k)>0在负信号情况下预测值大于实际值应减小下一次的预测系数使预测值减小。4.若预测信号(xìnhào)Sr(k)<0差值dq(k)<0在负信号情况下预测值小于实际值应增加下一次的预测系数使预测值增加。6.4自适应(shìyìng)量化介绍以下两种方式：1、前向自适应量化：按输入信号的方差来调整量化电平{dqn}和分层电平值{dn}.d2大用大量阶；d2小用小量阶。这种方法(fāngfǎ)在实时系统不易实现。2、后向自适应量化根据前一时刻的输出(shūchū)数字码I(k-1)或量化器输出值{dqn(k-1)}来确定本次{dn(k)}与{dqn(k)}。是目前常用的方法。Jayant提出的后向自适应算法：本次量化间隔=前一次量化间隔*量化调整因子上式算法在有传输误码情况下会产生误码扩散问题(