模拟信号数字化传输系统课程设计.doc

1、 目录前言11 模拟信号数字化传输原理21.1 模拟信号的数字化传输21.2 模拟信号的抽样21.3 抽样信号的量化31.4 脉冲编码调制61.5 差分脉冲编码调制71.5.1 预测编码71.5.2 DPCM的基本原理71.6 增量调制DM81.7自适应增量调制ADM91.8 自适应差分脉冲编码（ADPCM）调制91.8.1 ADPCM的概念101.8.2 ADPCM的原理102 模拟信号数字化传输系统设计与仿真122.1 Simulink组件使用介绍122.2 模拟信号抽样的设计132.3 模拟信号量化的设计142.4 PCM编译码系统的设计152.5 DPCM编译码系统的设计163 模拟信

2、号数字化传输系统的实现与分析183.1 模拟信号抽样的观察与分析183.2 模拟信号量化的观察与分析193.3 PCM编译码系统的观察与分析203.4 DPCM编译码系统的观察与分析21总结22参考文献23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

3、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

4、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。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

5、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。1.2 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1-2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）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。冲激脉冲在图1-2中用一些箭

6、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T2H（即fs2fH），那么各相邻频移后的频谱不会发生重叠。图1-2 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1-3所示。如果s2H，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1-3 模拟信号的恢复1.3 抽样信号的量化量化就是把经过抽样得到的瞬时值

7、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1-2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：（1-2）模拟入量化器量化值图1-4 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非均匀量化。均匀量化：采用相等的量化间隔对

8、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1-5所示：图1-5 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确定量化间隔的。对于信号取值小的区间，其量

9、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具有如下特性的压缩律：（1-3）图1-6

10、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，本设计中所用到的PCM编码正是采用这种压扩特性来进行编码的。表1-1 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。可见，13折线各段落的分界点与A律曲线十分逼近，

11、同时A律按2的幂次分割有利于数字化。1.4 脉冲编码调制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。将模拟信号的经过抽样、量化、编码变换为数字信号，然后再传输，这种方式称为脉冲编码调制(PCM)。PCM原理方框图如图1-7所示：PCM信号抽样量化编码信道译码低通滤波模拟信号冲激脉冲干扰模拟信号输出图1-7 PCM原理方框图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

12、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1-2 段落码段落序号段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

13、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151111701111411106011013110150101121100401001110113001110101020010910011000181000000001.5 差分脉冲编码调制1.5.1 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

14、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（differentialPulseCodeModulation）。1.5.2 DPCM的基本原理DPCM编码，简称差值编码，是对模拟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

15、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P

16、AM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

17、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：抽样量化器编码器信道译码器延迟Ts延迟Ts图1-8 DPCM系统原理方框图1.6增量调制DMDPCM 对输入信号与预测值之差进行编码。当取样的频率提高时，样值之间的变化减小，样值之间的相对性变强。增量调制DM（Delta modulation）是一种特殊简化的DPCM，只用了1 bit的量化器，它采用较高的取样频率和1比特的编码。因为只能用一个量化级

18、来代表样值的变化，为了跟踪信号的变化，必须使用高的取样频率，一般要求在 200kHz以上。因此编码反映的只是差分本身，而不是原始的信号。而且在DM中，当语音波形幅度发生急剧变化时，译码波形不能充分跟踪这种急剧的变化而必然产生失真，这称为斜率过载。而在没有语音的无声状态时，或者信号幅度为固定值时，量化输出都将呈现0、1交替的序列。这种噪声称为颗粒噪声。1.7自适应增量调制ADM一般情况下，人耳对过载量化噪声不是很敏感，而对颗粒噪声较为敏感，所以要将的幅值取得足够小。但是取得小，过载噪声就会增大，因而这时必须增加采样频率，以减少信号量化过程中的过载噪声，然而如果提高采样频率，那么信息压缩的效果就会

19、降低。兼顾这两方面的要求，应采用随输入波形自适应的改变大小的自适应编码方式，使值随信号平均斜率而变化：斜率大时，自动增大；反之则减小。这就是自适应增量调制ADM（Adaptive DM）。这个方法的原理是：在语音信号的幅值变化不太大的区间内，取小的值来抑制颗粒噪音；在幅值变化大的地方，取大的值来减小过载噪音。其增量幅度的确定方法为，首先在颗粒噪音不产生大的影响的前提下，确定最小的幅值。在同样的符号持续产生的情况下，将幅值增加到原来的2倍。即当+、+这样持续增加时，如果下一个残差信号还是相同的符号，那么再将幅值增加一倍，如此下去，并且确定好某一个最大的幅值上限，只要在这个最大的幅值以内同样的符号

20、持续产生，就将幅值继续增加下去。如果相反，残差信号值为异号时，就将前面的幅值设为原来的1/2，重新以/2为幅值。也就是说，如果同样的符号持续产生两次以上，在第三次时就将幅值增加一倍，如果产生异号，将幅值减小1/2。而且，当异号持续产生而减小幅值时，一直减小到以最初确定的最小的幅值为下限为止。这种ADM算法中，它的采样率至少是16 kHz。1.8 自适应差分脉冲编码调制ADPCM是自适应差分脉冲编码调制的简称，最早使用于数字通信系统中。该算法利用了语音信号样点间的相关性，并针对语音信号的非平稳特点，使用了自适应预测和自适应量化，在32kbps8khz速率上能够给出网络等级话音质量。现在我们使用的

21、是IMA ADPCM算法，该算法中对量化步长的调整使用了简单的映射方法，对于一个输入的PCM值X(n)，将其与前一时刻的X(n-1)预测值做差值 得到d(n)，然后根据当前的量化步长对d(n)进行编码，再用此sample点的编码值调整量化步长，同时还要得到当前sample点的预测值供下一sample点编码使用。通过此算法可将样点编码成4bit的码流，一个符号位和三个幅度位。该算法较简单，通过映射简化了运算。对于编码后的数据我们采用了wav文件格式，该格式对编码后的数据流进行了包装，由文件头和数据码流组成，文件头中指出了音频数据所采用格式、采样率、比特率、块长度、比特数及声道数等信息。数据码流以

22、块为单位，块头指出了该块起始的预测值和index值，码流中每byte的高四位和低四位分别对应一个PCM。当前该算法以其简单实用的特点广泛应用到数字音乐盒和数字录音笔中。1.8.1 ADPCM的概念自适应脉冲编码调制(adaptive pulse code modulation，APCM)是根据输入信号幅度大小来改变量化阶大小的一种波形编码技术。这种自适应可以是瞬时自适应，即量化阶的大小每隔几个样本就改变，也可以是音节自适应，即量化阶的大小在较长时间周期里发生变化。 改变量化阶大小的方法有两种：一种称为前向自适应(forward adaptation)，另一种称为后向自适应(backward a

23、daptation)。前者是根据未量化的样本值的均方根值来估算输入信号的电平，以此来确定量化阶 的大小，并对其电平进行编码作为边信息(side information)传送到接收端。后者是从量化器刚输出的过去样本中来提取量化阶信息。由于后向自适应能在发收两端自动生成量化阶，所以它不需要传送边信息。前向自适应和后向自适应APCM的基本概念，如图所示。 逆量化器信道量化器缓冲器S(k)量化阶适配器边信道量化器信道逆量化器S(k)量化阶适配器量化阶适配器图1-8 APCM原理图1.8.2 ADPCM的原理 ADPCM(adaptive difference pulse code modulation

24、)综合了APCM的自适应特性和DPCM系统的差分特性，是一种性能比较好的波形编码。它的核心想法是：利用自适应的思想改变量化阶的大小，即使用小的量化阶(step-size)去编码小的差值，使用大的量化阶去编码大的差值,使用过去的样本值估算下一个输入样本的预测值，使实际样本值和预测值之间的差值总是最小。它的编码简化框图如图所示。接收端的译码器使用与发送端相同的算法，利用传送来的信号来确定量化器和逆量化器中的量化阶大小，并且用它来预测下一个接收信号的预测值。差分脉冲编码调制(DPCM)的概念 差分脉冲编码调制DPCM(differential pulse code modulation)是利用样本与

25、样本之间存在的信息冗余度来进行编码的一种数据压缩技术。差分脉冲编码调制的思想是，根据过去的样本去估算(estimate)下一个样本信号的幅度大小，这个值称为预测值，然后对实际信号值与预测值之差进行量化编码，从而就减少了表示每个样本信号的位数。它与脉冲编码调制(PCM)不同的是，PCM是直接对采样信号进行量化编码，而DPCM是对实际信号值与预测值之差进行量化编码，存储或者传送的是差值而不是幅度绝对值，这就降低了传送或存储的数据量。此外它还还能适应大范围变化的输入信号。 图1-8 ADPCM原理图2 模拟信号数字化传输系统设计与仿真2.1 Simulink组件使用介绍美国Mathworks公司于1

26、967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扩充Matlab的功能，使其成为了巨

27、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，Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿

28、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、方便、灵活的优点。Simulink模块

29、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，帮助用户理解模型的结构和各模块之间的相互关系。在定义

30、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对自己的模型进行仿真、分析和修改模型

31、。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。2.2 模拟信号抽样的设计图2-1 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。计算器中所处理的信号本质上不能是模拟信号，为了在计算器中近似表示模拟信号，可以减小对模拟信号的模拟步进，也就是把高模拟抽样率下的信号近似地看作模拟信号。此次模拟信号最高频率设为200Hz，可将模拟步进设为0.0002

32、5秒，即系统模拟采样率4000次/秒，这样，可模拟计算的信号频率区间为0Hz到2000Hz。在此系统模拟抽样率下，频率为4000Hz的抽样窄脉冲串的一个周期占10个模拟采样点。在产生抽样窄脉冲串时，可在其一个周期内设置其中1个样点为高电平，其余点为低电平。通过乘法器来仿真抽样过程。模拟基带信号以Random number模块产生随机信号再通过模拟低通滤波器得出，随机信号抽样时间设为1/200，滤波器的截止频率设为200Hz。采样输出信号通过另一个低通滤波器滤波来恢复模拟信号，其滤波截止频率设为200Hz，为使之接近理想低通特性，可将滤波器阶数设的高些，如设为10阶。最后通过示波器观察各信号的波

33、形。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NumbersofAxes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12B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。2.3

34、模拟信号量化的设计图2-2 模拟信号量化设计图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Gain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

35、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，扩张模块的设置与压缩模块的设置相反。最后A律与13折线仿真结果相似。2.4 PCM编译码系统的设计图2-3 解码器设计图 限制信号变化范围，设置Saturation的参数

36、-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PCM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

37、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。图2-4 串行的PCM编译码系统设计PCM编码输出经过并串转换后得到二进制码流送入二进制对称信道。在解码端信道输出的码流经过串并转换后送入PCM译码，之后输出译码结果并显示波形。模型中没有对PCM解码结果作低通滤波处理，但实际系统中PCM译码输出总是经过低

38、通滤波后送入扬声器的。对输入信号进行设置，使其产生一个正弦波。对Zero-Oder-Hold设置，实现一个采样周期的零阶保持。模拟信号经过DPCM编码、数码转换后的波形在示波器中是并行输出的，为了便于观察，我们需要进行串并转换。把数据打成帧格式，对一下模块进行设置，选择frame based。对缓冲器进行设置output值为1。二进制对称信道设置，误码率为0.01，以观察信道误码对PCM传输的影响。对缓冲器进行设置output值为8。2.5 DPCM编译码系统的设计图2-5 DPCM编译码系统设计图Simulink通信模块库中提供了DPCM编码译码模块DPCM Encoder和DPCM Dec

39、oder。正弦波信号发生器种类设为time based，幅度为3，频率为1，抽样时间为0.1。对DPCM编码模块，此模块的作用就是对信号进行差分脉冲编码调制，Predictor number为0 0.05，Predictor denomnaitor为1，Quantination partation为-2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5，Quantination codebook为-3 -2 -1 0 1 2 3，抽样时间为0.1。进行完模拟信号的DPCM编码后，就将模拟信号转化为了数字信号，此时的数字信号是以整数的形式表示的。对DPCM解码模块设置，此模块的作用就是对经过差分脉

40、冲编码调制的信号进行解码，Predictor number为0 0.1，Predictor denomnaitor为1，Quantination codebook为-3 -2 -1 0 1 2 3，抽样时间为0.1。3 模拟信号数字化传输系统的实现与分析3.1 模拟信号抽样的观察与分析图3-1 模拟信号、冲激脉冲波形图3-2 原信号与采样信号、恢复信号波形在图3-1、图3-2中，依次是原始输入信号、冲激脉冲、抽样之后的波形、恢复之后的波形。从时域仿真结果看，恢复波形与原信号波形之间的区别仅仅是幅度比例和一定的延时，波形形状是无失真的。3.2 模拟信号量化的观察与分析图3-3 输入信号、压缩器输

41、出信号如图3-3所示：第一个波形显示的是输入信号波形，第二个波形是经过压缩之后的波形，压缩之后不再是斜率单一的直线，而是A律压缩波形。图3-4 等价非均匀量化结果、量化输出信号如图3-4所示：第一个波形显示的是扩张之后的波形，与压缩之前的波形相对应，是等价的非均匀量化结果，第二个波形是压缩器输出结果进行13折线量化之后的波形。3.3 PCM编译码系统的观察与分析图3-5 误码信号、PCM信号波形如图3-5所示：第一个波形是二进制对称信道误码的波形，第二个波形为经过信道以前的波形，即PCM信号波形。图3-6 解码输出、原信号信号如图3-6所示：波形显示中第一个波形为经过PCM编码和解码之后的波形

42、，第二个波形为原始信号波形。经过两个波形的对比可以发现，加入干扰之后恢复出来的波形与原始波形有一定的误差。传输信号为200Hz正弦波，解码输出存在延迟。对应于信道产生误码的位置，译码输出波形中出现了干扰脉冲，干扰脉冲的大小取决于信道中错误比特位于一个PCM编码字符串中的位置，位于最高位（极性）时将导致解码值极性错误，这时引起的干扰最大，而位于最低位的误码引起的干扰最轻微。3.4 DPCM编译码系统的观察与分析图3-7 原信号与恢复信号、DPCM信号波形图3-8 原信号波形如图3-8所示：波形为原始正弦信号。如图3-7所示：第一个波形为DPCM译码系统之后的阶梯形电压，第二个波形为经过DPCM编

43、码系统之后的电压，由此可以看出经过译码输出的波形若经过低通滤波器平滑后，就得到十分接近编码器原输入信号的模拟信号，从图中看出信号恢复的效果还是相当不错的。总结经过两周的通信原理课程设计的学习让我受益菲浅。在通信原理实验课即将结束之时，我对在这两周来的学习进行了总结，总结这一周来的收获与不足。取之长、补之短，在今后的学习和工作中有所受用。本次课程设计中，主要进行的是MATLAB中Simulink仿真平台的应用。由于操作过程器件都是英文，所以不免在选取器件时遇到很多困难。而且在参数设置上也遇到了很多问题，通过查阅相关资料不仅解决了课设中的问题也基本掌握了MATLAB在通信工程应用中的相关知识。通过

44、本次课程设计，我们不仅加深理解和巩固了理论课上所学习通信原理中数字通信的基本概念、基本理论和基本方法，而且还学会了利用MATLAB软件对模拟信号数字化进行建模和仿真，从对抽样定理、量化以及AD和DA转换器模型的认识，为今后更好地学习通信相关专业知识和在实际中的应用打下了坚实的基础。在这两周通信原理课程设计的学习中，让我受益颇多。首先，让我养成了课前预习的好习惯。一直以来就没能养成课前预习的好习惯（虽然一直认为课前预习是很重要的），但经过这一周，让我深深的懂得课前预习的重要。只有在课前进行了认真的预习，才能在课上更好的学习，收获的更多、掌握的更多。然后，培养了我的动手能力。“实验就是为了让你动手

45、做，去探索一些你未知的或是你尚不是深刻理解的东西。”每个步骤我都亲自去做，不放弃每次锻炼的机会。经过这两周，让我的动手能力有了明显的提高。再有，让我在探索中求得真知。那些伟大的科学家之所以伟大就是他们利用实验证明了他们的伟大。实验是检验理论正确与否的试金石。为了要使你的理论被人接受，你必须用事实（实验）来证明，让那些怀疑的人哑口无言。虽说我们的通信原理实验只是对前人的经典实验的重复，但是对于一个知识尚浅、探索能力还不够的人来说，这些探索也非一件易事。通信原理实验都是一些经典的给人类带来了难以想象的便利与财富。对于这些实验，我在探索中学习、在模仿中理解、在实践中掌握。通信原理实验让我慢慢开始“摸着石头过河”。学习就是为了能自我学习，这正是实验课的核心，它让我在探索、自我学习中获得知识。更重要的是，它教会了我处理数据的能力。实验就有数据，有数据就得处理，这些数据处理的是否得当将直接影响你的实验成功与否。经过这一周，我学会了图像法等处理数据的方法，让我对其它课程的学习也是得心应手。参考文献1 樊昌信, 曹丽娜. 通信原理M. 北京国防工业出版社, 2006:259-297.2 刘学勇. 详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真M. 北京电子工业出版社, 20113 邵玉斌. MATLAB/Simulik通信系统建模与仿真实例分析M. 北京清