ADPCM语音编码标准MATLAB实现
ADPCM的matlab仿真精讲
ADPCM编码与解码一、实验原理与目的目前，脉冲编码调制（PCM）的数字通信系统已经在大容量数字微波、光纤通信系统，以及市话网局间中继传输系统中获得广泛的应用。
但是现有的PCM编码必须采用64Kbit/s的A律或μ律对数压扩的方法，才能符合长途电话传输语音的质量指标，其占用频带要比模拟单边带通信系统宽很多倍。
这样，对于费用昂贵的长途大容量传输，尤其是对于卫星通信系统，采用PCM数字通信方式时的经济性很难和模拟相比拟。
因此，人们一直致力于研究压缩数字化语音占用频带的工作，也就是努力在相同质量指标的条件下，降低数字化语音数码率，以提高数字通信系统的频带利用率。
自适应差值编码调制（ADPCM）是在差值脉冲编码调制（DPCM）基础上逐步发展起来的。
它在实现上采用预测技术减少量化编码器输入信号的多余度，将差值信号编码以提高效率、降低编码信号速率，这广泛应用于语音和图像信号数字化。
CCITT近几年确定了64Kb/s—32kb/s的变换体制，将标准的PCM码变换为32kb/s的ADPCM码，传输后再恢复为64Kb/s的PCM信号，从而使64Kb/s数字话音压缩速率一倍，使传输信道的容易扩大一倍。
ADPCM中的量化器与预测器均采用自适应方式，即量化器与预测器的参数能根据输入信号的统计特性自适应于最佳参数状态。
通常，人们把低于64Kb/s数码率的语音编码方法称为语音压缩编码技术，语音压缩编码方法很多，自适应差值脉冲调制（ADPCM）是语音压缩编码中复杂程度较低的一种方法。
它能32kbit/s 数码率上达到符合64kbit/s数码率的语音质量要求，也就是符合长途电话的质量要求。
ADPCM是波形编码中非常有效的一种数字编码方式。
在ADPCM系统中量化器和预测器均采用自适应方式，即量化器和预测器的参数能随输入信号的统计特性自适应于或接近于最佳的参数状态。
与PCM系统相比，ADPCM的量化器和预测器都是根据前面出现的PCM抽样值并对下一个抽样值进行预测，将当前的抽样值和预测值进行求差，然后对差值进行编码。
自适应差分脉冲编码调制系统编解码设计
自适应差分脉冲编码调制系统编解码设计摘要自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)是数字通信中最基本的技术。
低于64kbit/s数码率的语音编码方法被称为语音压缩技术，ADPCM是语音压缩编码中复杂度较低的一种方法，它能在32kbit/s数码率上达到符合64kbit/s数码率的语音质量要求。
由于超大规模集成电路的自适应差分脉冲编码调制编/解码器的出现，使自适应差分脉冲编码调制在光纤通信、数字微波通信、卫星通信等领域获得了更加广泛的应用。
本文以数字通信理论为基础，对自适应差分脉冲编码调制的原理进行分析，并采用MC145540芯片实现ADPCM功能，从而设计出了语音ADPCM编解码系统。
关键词： ADPCM，语音编码，数字通信，MC145540DESIGNED of ADPCM CODING and DECODING SYSTEMGuo Chang-zeDepartment of Automation, Beijing Institute of Petrol-chemical Technology, Beijing 102617ABSTRACTADPCM is the most basic technology in the digital communication. The speech code method of lower than 64kbit/s code rate is known as the speech compress technology, ADPCM is a low kind of method of complexity in the speech compress code , It can reach the speech quality requirement which accords with 64 kbit/s digital rates at 32 kbit/s digital rates.With the advent of very large scale Integrated circuit which can realize coding and decoding, the application of ADPCM is more and more extensive in the fields such as fiber optic communication, digital microwave communication, satellite communication, etc.This thesis analyzed the theory of ADPCM coding and decoding based on the digital communication, and realized the function of ADPCM adopting the chip of MC145540.Thus I designed the system of coding and decoding about speech.Keywords：ADPCM, The Code of the Pronunciation, Digital Communication, MC145540目录第1章绪论 (1)1.1 数字通信概述 (1)1.2 数字通信现状及分析 (2)1.2.1 数字电缆通信系统 (2)1.2.2 数字光纤通信系统 (2)1.2.3 数字微波中继通信系统 (2)1.2.4 数字卫星通信系统 (3)1.2.5 数字移动通信系统 (3)1.3 数字通信技术的发展趋势 (3)1.3.1 通信技术总的发展趋势 (3)1.3.2 终端技术将朝着数字化、智能化、高效率和多媒体方向发展 (4)1.3.3 传输技术正朝着高速率、大容量、远距离和用户线数字化方向发展 (4)第2章语音编码技术 (6)2.1 语音编码概述 (6)2.1.1 语音编码的性能指标 (6)2.1.2 语音编码方法的分类 (7)2.1.3 语音编码标准 (8)2.2 ADPCM分析 (9)2.2.1 语音编码技术现状 (9)2.2.2 ADPCM的应用 (10)第3章ADPCM的数学原理 (11)3.1 PCM的基本原理 (11)3.1.1 抽样 (11)3.1.2 量化 (12)3.2 DPCM的基本原理 (13)3.2.1 DPCM编码原理 (13)3.2.2 DPCM编码实现方框图 (14)3.3 ADPCM的基本原理 (14)第4章MC145540的结构及应用 (16)4.1 MC145540管脚图 (16)4.2 MC145540内部组成原理 (17)4.3 MC145540各管脚功能 (17)4.4 其它语音编码芯片介绍 (21)4.4.1 TP11362 (21)4.4.2 低成本、适合无线通信的语音编码芯片CMX639 (23)4.4.3 适于语音处理的SDA80D51芯片 (23)第5章ADPCM系统的硬件设计与实现 (25)5.1 整体设计框图 (25)5.2 ADPCM系统电路 (25)5.3 电路分析 (29)5.3.1 单用户ADPCM编码电路 (29)5.3.2 ADPCM控制电路 (30)5.3.3 ADPCM编解码电路 (30)5.3.4 ADPCM模拟音频输入电路 (31)5.3.5 ADPCM模拟音频信号输出电路 (32)第6章结束语 (35)致谢 (36)参考文献 (37)第1章绪论1.1数字通信概述通信是指由一地向另一地进行消息的有效传递。
G.721ADPCM语音编码标准的学习及实现
G.721ADPCM语音编码标准的学习及实现摘要语音是人类相互之间交流时最常使用的信息载体。
在信息化高度发展的今天，语音处理技术以及它的应用已经成为信息化社会不可缺少的重要组成部分。
而语音编码作为语音信号处理的一个分支，目的就是要在保证语音音质和可懂度的条件下，采用尽可能少的比特数来表示语音，它是现代通信和信息工程领域不可缺少的关键技术。
语音编码在数字通信网中占据着重要的位置。
随着通信技术和信息社会的飞速发展，频率资源显得越来越宝贵。
因此，降低电话信道的传输码率又或者是压缩语音信号的传输带宽，一直以来都是人们所追求的目标，语音编码技术也因此显得更加重要。
总而言之，数字语音通信与存储技术和语音编码是密不可分的，语音应答系统、语音信箱、数字录音电话、语音查询系统等，也都是随着语音压缩编码技术而发展起来的。
本文简单介绍了语音信号的编码技术，主要学习了G.721 ADPCM语音编码标准并通过编程实现。
关键字：语音编码、语音通信、压缩、存储、语音信号引言语音编码是在保持一定的算法复杂度和通信时延的前提下，运用尽可能少的信道容量，传输尽可能高质量的语音。
编码器的效率和算法复杂度之间通常呈正比关系，算法越复杂，时延和费用就越高。
因此，必须在这两个矛盾的因素之间寻找一个平衡点。
语音编码发展的目的是为了使平衡点向更低的比特率方向移动。
ITU已经制定了几种码率的语音编码国际标准，这些标准推动了研究工作的进展。
1 语音编码的分类、特性及现状语音编码编码方式大致可以分为三种：波形编码、参数编码、混合编码。
波形编码是将时间域或变换域信号直接变换成数字信号，力求使重建语音波形保持原始语音信号的波形形状。
参数编码又称声码器编码，它是将信源信号在频域或其他变换域提取特征参数，然后对这些特征参数进行编码和传输，在译码端再将接收到的数字信号译成特征参数，根据这些特征参数重建语音信号。
混合编码将波形编码和参数编码结合起来，克服了波形编码和参数编码的缺点，吸收了他们的长处，能够在较低速率上得到高质量的合成语音。
MATLAB技术音频处理教程
MATLAB技术音频处理教程引言音频处理是数字信号处理的一个重要领域，通过使用MATLAB这一强大的工具，我们可以实现各种音频处理的操作和算法。
本文将为读者介绍一些常用的MATLAB技术，帮助他们更好地理解和应用音频处理的知识。
一、声音的基本原理在开始探讨MATLAB中的音频处理之前，我们首先需要了解一些声音的基本原理。
声音是由空气震动产生的，可以通过压缩和展开空气分子来传播。
当空气分子被压缩时，会产生较高的气压，而当空气分子展开时，气压则较低。
二、MATLAB中的音频信号表示在MATLAB中，声音信号通常以向量形式表示。
向量的每个元素代表一个时间点上的声音振幅值。
这样，我们就可以通过在时域上操作这些向量来实现各种音频处理任务。
三、MATLAB中的音频录制与播放MATLAB提供了许多函数来实现音频的录制和播放。
通过使用"audiorecorder"函数，我们可以轻松地录制声音。
以下是一段示例代码：```MATLABfs = 44100; % 设置采样率为44100HzrecObj = audiorecorder(fs, 16, 1); % 创建一个录音对象disp('开始录音...');recordblocking(recObj, 5); % 录制5秒钟的声音disp('录音结束');play(recObj); % 播放录制的声音```四、音频文件的读取与保存除了录制声音外，我们还可以使用MATLAB读取和保存音频文件。
通过使用"audioread"函数，我们可以读取任意格式的音频文件。
以下是一个示例代码：```MATLAB[y, fs] = audioread('sound.wav'); % 读取一个名为"sound.wav"的音频文件sound(y, fs); % 播放读取的音频文件```同样地，我们可以使用"audiowrite"函数将音频信号保存为一个音频文件。
三种常见语音编码的性能对比
三种常见语音编码的性能对比作者：王鼎章小梅刘云飞来源：《电脑知识与技术》2016年第29期摘要：语音编码是现代语音通信系统的重要环节。
与传统的PCM编码方式相比，增量调制具有节省频谱资源的突出优点。
LDM、ADPCM和CVSD是三种常见的增量调制方式。
该文以MATLAB Simulink平台为基础搭建了LDM、ADPCM和CVSD的编译码仿真模型，对三种编码方式不同采样率下的输出波形、抗干扰能力及可懂度进行了仿真对比。
仿真表明，与其他两种编码方式相比，CVSD在低采样率下能保持更好的编码性能和可懂度，且具有一定的抗干扰能力。
关键词：语音编码；增量调制；Simulink；CVSD中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）29-0238-03通信系统可分为模拟通信系统和数字通信系统两大类。
如果在数字通信系统中传输模拟信号，这种传输方式被称为模拟信号的数字传输，这是现代通信的常见类型，比如在扩频通信系统或调频通信系统中传输语音。
这时就需要在系统的发送端将模拟语音信号转换为数字信号，即模数转换（A/D）；在接收端再将数字信号转换为模拟语音信号，即数模转换（D/A）。
模数转换包含采样、量化、编码三个步骤。
编码性能的好坏，直接影响语音通信系统的通信质量。
编码性能的好坏与采样率、编码位数和编码算法有关。
脉冲编码调制（PCM）是最简单的一种语音编码算法，直接将量化后的采样值转化为一个k位的M进制的代码，一般采用的二进制代码。
一位二进制码只能代表两种状态，不能表示模拟信号的采样值，但一位二进制码可以表示相邻两采样值的相对大小，而相邻采样值的相对大小同样能反映模拟信号的变化规律，这就出现了另外一种编码方式，即增量调制（△M）。
与PCM相比，增量调制获得更广泛应用的原因有：在PCM中，一个采样值需要多位代码表示，而在△M中只需要一位，所以△M大大降低了码元输出速率，因此在比特率较低时△M的量化信噪比高于PCM的量化信噪比；△M的抗误码性能好，能工作于误码率为10-3～10-2的信道中，而PCM通常要求信道误码率为10-6～10-4；△M的编译码器比PCM简单，更易于硬件实现。
ADPCM的语音编解码设计方案
1绪论1.1 课题研究的背景和意义随着社会时代的发展,人类迅速进入信息时代,对于各种资源的利用率要求越来越高,从而推动了语音编解码技术的飞跃发展。
与此同时,伴随着微电子技术的快速发展,以及超大规模集成电路设计技术的不断完善,使得语音编解码技术越来越广泛的深入到通信领域、消费电子领域,辟如数字录音笔、IP电话、复读机等等都是语音压缩编码技术的典型应用。
语音编码技术就是将模拟的语音信号数字化离散化,利用语音听觉上的制约或者数据的冗余度来压缩信号的一些不必要的信息,以此来增加传输速率、减少存储容量,然后再进行传输、存储或者处理,而解码就是相反的一个过程。
ADPCM是自适应差分脉冲编码调制的简称，是语音编码的多种算法中的一种，更是最早使用于数字通信系统中的一种语音编解码算法。
此算法利用了语音信号样点间的相关性，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，即预测器和量化器它们的参数能随着输入信号的统计特性，自适应于或接近于最佳的参数状态，在32kbps的速率上能够给出网络等级话音质量。
ADPCM究其本质是一种针对 16bits( 或8bits或者更高) 声音波形数据的一种有损压缩算法,它可以将声音流中每次采样的 16bit 数据用4bit 来存储,所以其压缩比为 1:4。
而且它的压缩/解压缩算法非常简单,所以又是一种低空间消耗、高质量高效率声音获得的好途径。
ADPCM 其主要是针对连续波形数据的，保存的则是波形的变化情况，从而以达到描述整个波形的目的。
1.2语音编码的发展和研究状况数字语音有很多的优点是模拟语音不可比拟的，它能更方便的传输和存储，可以在噪声信道中进行相当可靠的传输，容易进行交换，能够很方便的对信号进行加密传输。
数字语音可以由模拟语音简单的抽样，量化来得到，但由于数字语音其数据量比较大如果不经过处理，那它在传输和存储时就会占用很大量的信道资源以及存储空间，那么给系统提出的要求势必就会很高，所以数字语音通常情况下都是要进行压缩编码的。
利用Matlab进行语音编解码和语音压缩的指南
利用Matlab进行语音编解码和语音压缩的指南引言语音是人类交流和表达的重要工具。
在当今数字化的世界中，对语音进行编解码和压缩是一个热门的研究领域。
本文将介绍如何使用Matlab进行语音编解码和语音压缩。
一、语音编解码语音编解码是将语音信号转换为数字信号并将其还原为声音的过程。
Matlab提供了许多强大的信号处理工具箱，可以用于语音编解码。
1. 读取语音信号在Matlab中，可以使用`audioread`函数读取音频信号。
例如：```matlab[x, fs] = audioread('speech.wav');```其中，x是音频信号，fs是采样率。
2. 语音信号预处理在进行语音编解码之前，通常需要对语音信号进行预处理。
常见的预处理操作包括去噪、语音端点检测和音频增益等。
Matlab提供了许多函数来实现这些操作，如`denoiseSignal`、`vad`和`audiogain`等。
3. 语音信号编码语音信号编码是将语音信号转换为数字信号的过程。
常见的语音编码方法包括线性预测编码（LPC）、自适应差分编码（ADPCM）等。
Matlab提供了`lpcencode`和`adpcmencode`等函数来实现这些编码方法。
4. 语音信号解码语音信号解码是将编码的数字信号还原为语音信号的过程。
对应于编码方法，Matlab提供了相应的解码函数，如`lpcdecode`和`adpcmdecode`。
二、语音压缩语音压缩是减小语音文件大小的过程，同时保持较高质量的声音。
压缩可以通过删除和减少音频信号的冗余信息来实现。
Matlab提供了一些压缩算法和工具箱。
1. 语音信号特征提取在进行语音压缩之前，需要提取语音信号的特征。
常用的特征包括梅尔倒谱系数（MFCC）、线性预测倒谱系数（LPCC）等。
Matlab提供了`mfcc`和`lpcc`等函数用于特征提取。
2. 语音信号压缩算法常见的语音压缩算法包括基于变换的压缩算法（如FFT、DCT）和无损压缩算法（如Huffman编码、LZW编码）等。
如何使用Matlab进行语音信号处理
如何使用Matlab进行语音信号处理引言:语音信号处理是一个重要的领域，在各种应用中都有广泛的应用，如语音识别、语音合成、音频编码等。
而Matlab是一个功能强大的工具，提供了许多用于语音信号处理的函数和工具箱，使得处理语音信号变得更加简单和高效。
本文将介绍如何使用Matlab进行语音信号处理的基本流程和一些常用的处理方法。
一、语音信号处理基础知识1.1 语音信号的特点语音信号是一种时变信号，具有时间和频率的特性。
它由一系列的声音波形组成，通过声音传感器（如麦克风）捕获并转换为电信号。
语音信号具有频谱的特征，包括基频、共振峰等。
了解语音信号的基本特点是进行语音信号处理的前提。
1.2 语音信号处理的基本流程语音信号处理的基本流程包括预处理、特征提取、模型建立、参数估计和应用等步骤。
预处理包括去噪、降采样等操作，特征提取包括MFCC（Mel频率倒谱系数）等方法，模型建立包括隐藏马尔可夫模型（HMM）等，参数估计通过最大似然估计等方法进行参数估计，应用包括语音识别、语音合成等。
二、使用Matlab进行语音信号处理的基本方法2.1 读取和保存语音文件Matlab提供了许多函数用于读取和保存语音文件。
可使用"audioread"函数读取.wav格式的语音文件，并得到语音信号的时域波形，可以使用"audiowrite"函数保存处理后的语音文件。
2.2 语音信号的时域和频域分析Matlab提供了许多函数用于对语音信号进行时域和频域分析。
可以使用"waveform"函数绘制语音信号的波形，使用"spectrogram"函数绘制语音信号的频谱图。
2.3 语音信号的预处理在语音信号处理之前，通常需要对语音信号进行预处理，如去除噪声、降低采样率等。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱用于语音信号的预处理，如"noisegate"函数用于去除噪声，"resample"函数用于降低采样率。
语音信号ADPCM编解码实现
课程设计报告设计课题:ADPCM编解码器的实现姓名: XXX专业:集成电路设计与集成系统学号: 04日期 2015年1月17日指导教师: XXX国立华侨大学信息科学与工程学院一：课程设计任务与要求。
ADPCM编解码器的实现。
m转为Verilog，使用Matlab和Modesim联合仿真验证二：系统设计原理。
脉冲编码调制PCM脉冲编码调制就是把一个时间连续，取值连续的模拟信号变换成时间离散，取值离散的数字信号后在信道中传输。
脉冲编码调制就是对模拟信号先抽样，再对样值幅度量化，编码的过程[9]。
抽样，就是对模拟信号进行周期性扫描，把时间上连续的信号变成时间上离散的信号，抽样必须遵循奈奎斯特抽样定理。
该模拟信号经过抽样后还应当包含原信号中所有信息，也就是说能无失真的恢复原模拟信号。
它的抽样速率的下限是由抽样定理确定的。
抽样速率采用8KHZ。
量化，就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，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,通常是用二进制表示。
量化误差：量化后的信号和抽样信号的差值。
量化误差在接收端表现为噪声，称为量化噪声。
量化级数越多误差越小，相应的二进制码位数越多，要求传输速率越高，频带越宽。
为使量化噪声尽可能小而所需码位数又不太多，通常采用非均匀量化的方法进行量化。
非均匀量化根据幅度的不同区间来确定量化间隔，幅度小的区间量化间隔取得小，幅度大的区间量化间隔取得大。
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。
编码，就是用一组二进制码组来表示每一个有固定电平的量化值。
然而，实际上量化是在编码过程中同时完成的，故编码过程也称为模/数变换，可记作A/D。
差分脉冲编码调制DPCM差分脉冲编码调制DPCM是利用样本与样本之间存在的信息冗余度（预测样值与当前样值之差）来代替样值本身进行编码的一种数据压缩技术[10]。
差分脉冲编码调制可以实现在量化台阶不变（即量化噪声不变）的情况下，编码位数显着减少，信号带宽大大压缩。
MATLAB中常见的音频编码技术介绍
MATLAB中常见的音频编码技术介绍引言在现代科技的推动下，音频编码技术逐渐演变和改进，为我们带来了更加精准和高效的音频压缩和传输方式。
而MATLAB作为一款强大的工程计算软件，在音频编码领域也有着广泛的应用。
本文将介绍MATLAB中常见的音频编码技术，并探讨其原理和应用。
一、PCM编码PCM（Pulse Code Modulation）编码是最基础和最简单的一种音频编码方式。
简单来说，PCM编码将音频信号分为若干个时间间隔，然后对每个时间间隔内的音频信号进行采样和量化，以数字形式表示。
MATLAB提供了PCM编码的相关函数，如audioread和audiowrite。
通过PCM编码，音频信号可以准确地表示和传输，但它的数据量相对较大，压缩比较低。
二、DPCM编码DPCM（Differential Pulse Code Modulation）编码是在PCM编码的基础上进行改进的一种编码方式。
DPCM编码的原理是基于预测误差的差分编码方法。
具体来说，DPCM编码通过比较当前音频样本与前一个样本之间的差异，将差异值进行编码传输。
这样一来，只需要传输差异值，可以实现较好的音频压缩效果。
MATLAB中的dsp.DPCMEncoder和dsp.DPCMDecoder函数可以实现DPCM编码和解码的功能。
三、ADPCM编码ADPCM（Adaptive Differential Pulse Code Modulation）编码是在DPCM编码的基础上进一步改进的一种编码方式。
ADPCM编码通过动态自适应地调整量化器的分辨率来实现更好的音频压缩效果。
具体来说，ADPCM编码在每个样本间都进行预测和重构，根据预测误差来调整量化器的分辨率。
这样可以有效地优化音频信号的表示和传输效果。
MATLAB中的adpcmenco和adpcmdeco函数可以实现ADPCM编码和解码的功能。
四、MP3编码MP3（MPEG-1 Audio Layer III）编码是一种广泛应用于数字音频压缩的编码方式。
ADPCM语音压缩编码的分析与仿真
ADPCM语音压缩编码的分析与仿真
陈溯
【期刊名称】《中国西部科技》
【年(卷),期】2008(007)032
【摘要】通过对ITU-T G.721 ADPCM标准语音压缩编码的算法原理进行分析,讨论ADPCM算法逐步实现的过程,最后给出了使用matlab实现在AWGN信道中ADPCM算法编解码后的仿真结果.
【总页数】3页(P52-53,51)
【作者】陈溯
【作者单位】厦门大学电子工程系,福建,厦门,551009
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.用于16kb／s语音编码的矢量ADPCM分析／合成构型 [J], Watts,L;刁龙
2.基于FS1016语音压缩编码标准的编解码仿真研究 [J], 王艳;黄建国;李钒
3.基于STM32的光话机ADPCM压缩编码算法与实现 [J], 胡晓婷;宋寿鹏
4.语音声码器模型及ADPCM声码器仿真 [J], 刘华
5.基于ADPCM,CELP和语音分类和变速率语音压缩编码 [J], 杨震;毕厚杰
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adpcm编码规则
adpcm编码规则ADPCM（Adaptive Differential Pulse Code Modulation）是一种用于音频编码的压缩算法，其目标是通过减少数据量来实现音频文件的压缩和传输。
ADPCM编码规则决定了如何对音频信号进行采样和压缩，以便在适当的精度范围内保留音频质量。
一、ADPCM编码概述ADPCM编码是一种有损压缩技术，它通过预测相邻采样点之间的差异，并将这些差异进行编码，然后使用更少的比特来表示编码后的数据。
编码过程中，需要确定预测模型和量化等参数，以便在保持音质的同时实现压缩效果。
二、ADPCM编码流程ADPCM编码涉及以下流程：1. 采样：对音频信号进行采样，确定采样率和量化位数。
2. 预测：根据之前的采样点和预测模型，预测当前采样点的值。
3. 量化：计算当前采样点的差值并进行量化。
将差值映射到有限的比特数上。
4. 编码：使用编码算法将量化后的差值转换为比特流，以减少数据量。
5. 传输/存储：将编码后的数据传输或存储。
三、ADPCM编码参数设置ADPCM编码中的参数设置对于音质和压缩率有重要影响：1. 预测模型：选择适当的预测模型可以提高编码性能。
常用的预测模型包括线性预测和非线性预测等。
2. 预测阶数：预测阶数决定了预测模型的复杂度。
较高的预测阶数可以提供更准确的预测，但也会增加计算量。
3. 比特数：确定每个采样点的量化级别。
较高的比特数可以提供更精确的编码，但也会增加数据量。
四、ADPCM编码算法ADPCM编码算法有多种实现方式，常用的算法包括：1. G.721：ITU-T制定的标准算法，采用4位编码。
2. G.726：ITU-T制定的标准算法，采用2位、3位或4位编码。
3. IMA-ADPCM：Intel和Microsoft联合开发的一种算法，广泛应用于多媒体系统。
五、ADPCM解码ADPCM编码后的数据可以通过解码算法还原为原始音频信号。
解码过程与编码过程相反，包括将编码数据转换为量化差值、通过预测模型还原差值、累积差值与预测值得到采样点等步骤。
DPCM编码与解码的MATLAB实现与分析课设
DPCM编码与解码的MATLAB实现与分析课设————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：2成绩评定表学生姓名xx 班级学号xxxxxxxx专业电子信息工程课程设计题目DPCM编码与解码的MATLAB实现与分析评语组长签字：成绩日期年月日课程设计任务书学院信息科学与工程专业电子信息工程学生姓名xx 班级学号 xxxxxxx课程设计题目 DPCM编码与解码的MATLAB的实现与分析实践教学要求与任务:利用MATLAB/Simulink进行编程和仿真,仿真的内容可以是关于信源、信源编码、模拟调制、数字调制、多元调制、差错控制、多址技术、信道仿真及具体通信电路的仿真实现。
也可以用MATLAB编程对通信的某一具体环节进行仿真。
工作计划与进度安排:2013年 3月4 日选题目查阅资料2013年 3月5 日编写软件源程序或建立仿真模块图2013年 3月6 日调试程序或仿真模型2013年 3月7 日性能分析及验收2013年 3月9 日撰写课程设计报告、答辩指导教师：年月日专业负责人：年月日学院教学副院长：年月日摘要首先安装MATLAB软件，然后熟悉软件环境以及各个模块并利用MATLAB集成环境下的Simulink仿真平台，建立一个很小的系统，用示波器观察正弦信号的平方的波形；理解DPCM编码及解码原理图并根据DPCM编解码原理图设计一个DPCM编码与解码系统；改变不同模块的数据并用示波器观察编码与解码前后的信号波形；加上各种噪声源，用误码测试模块测量误码率;最后根据运行结果和波形来分析该系统性能,从而更深入地掌握DPCM编码与解码系统的相关知识使自己受益。
关键词：MATLAB； DPCM编码与解码系统；误码率I目录1 课程设计目的 (1)2 课程设计要求 (1)3 相关知识 (1)4 课程设计分析 (7)5 仿真……………………………………………………。
ADPCM语音压缩编码的分析与仿真
１１差分脉冲编码 （ ＰＭ 。 Ｄ Ｃ）
Ｄ Ｃ 编码记录 的是信号的相对大小 。因为信号 的相对大 ＰＭ 小的变化通常比绝对大小的小，码位用的也少。如果频率足 够大 ，大多数连续 的样值之间会有很强的相关性 。差分系统 就是利用这种信息的冗余 ，记录相邻数据差值 的大小。
应增量编 码 （ Ｄ ）的算法 原理 ，在 保证达￣ Ｐ Ｍ ＡＭ ＵＣ 语音质 量 的前提下 ，语音数据的速率只有Ｐ Ｍ Ｃ 的一半 ，而且具有更优 良的抗误码性能 。下面先阐述 一下Ｄ Ｃ 与Ａ Ｍ ＰＭ Ｄ 算法 原理 。
量 化差 分 信 号 ｄ （） ｑｋ ，与对 过 去 样 本信 号 的 估算 值 Ｓ （一 ｅｋ
可预测 的部分 （ 非相 关部分） 可看成 是预测误差 。这样 ，在 数字通信 中，就不用直接传送 原始 话音信 号序 列，而只传
送差值 序列 。因为差值序 列的信 息可 以代替 原始序列 中的
有效信 息 ，而差 值信号 的能量远 小于原样值 ，就可 以使 量 化 电平数减少 ，从而大大地 压缩数码率 。在接 收端 ，只要 把差值序列叠加到预测序列上 ，就可 以恢复原始序 列。 图１ ，差分信号ｄ ｋ 是离散输入信 号Ｓｋ 和预测器输 中 （） （） 出的估算 值Ｓ （－ ） 差 。注意 ，Ｓ （－ ） ｅｋ １之 ｅ ｋ １是对 Ｓ ｋ 的预 测 （） 值 ，而不是过 去样本 的实际值 。Ｄ Ｃ 系统实 际上就是对 这 ＰＭ 个差值 ｄｋ 进行量化 编码 ，用 来补偿 过去编码 中产生 的量 （） 化误差 。Ｄ Ｃ 系统是 一个 负反馈系统 ，采用这 种结构可 以 ＰＭ 避免量化误差 的积 累。重 构信 号Ｓ （） 由逆量化器产 生的 ｒｋ是
matlab中dpcm编译函数
matlab中dpcm编译函数
DPCM（差分脉冲编码调制）是一种无损压缩算法，常用于音频和视频信号的编码。
在 MATLAB 中，可以使用 DSP 工具箱中的 dpcm 编译函数来实现 DPCM 压缩和解压缩操作。
在使用 dpcm 函数之前，需要先了解以下参数：
1. 输入信号：要进行 DPCM 编码的原始信号。
2. 量化步长：DPCM 编码中的一个重要参数，用于确定量化器的精度。
3. 编码器初始状态：DPCM 编码器开始编码时的状态，通常为 0。
4. 解码器初始状态：DPCM 解码器开始解码时的状态，必须与编码器相同。
使用 dpcm 函数进行 DPCM 编码和解压缩的步骤如下：
1. 调用编译器函数 dpcmenc 对输入信号进行编码。
2. 使用编码器的初始状态和量化步长来调用解码器函数dpcmdec 进行解码。
3. 对解码器输出进行解量化和反差分编码，得到最终的解压缩信号。
编译函数的语法如下：
dpcmenc(y,stepsize,initstate)
其中，y 是要进行 DPCM 编码的原始信号，stepsize 是量化步长，initstate 是编码器初始状态。
解码函数的语法如下：
dpcmdec(c,stepsize,initstate)
其中，c 是编码器输出的差分信号，stepsize 是量化步长，initstate 是解码器初始状态。
在实际应用中，可以根据需要对参数进行调整，以获得最佳的压缩效果。
adpcm编码原理
adpcm编码原理
ADPCM（自适应差分脉冲编码调制）是一种音频数据压缩技术，
它通过对音频信号进行预测和差分编码来实现压缩。
其编码原理如下：
1. 预测，ADPCM首先对音频信号进行预测，通过估计当前采样
值与前一个采样值之间的差值，并将这个差值作为编码的基础。
2. 差分编码，接着，ADPCM对预测的差值进行量化和编码。
量
化过程将差值映射到一个有限的离散级别中，以减小数据的表示精度，从而实现数据压缩。
编码过程将量化后的差值转换为二进制数据，以便存储或传输。
3. 自适应，ADPCM还具有自适应性，它根据预测误差的大小调
整量化器的参数，以适应不同音频信号的动态范围，提高编码的效
率和质量。
总的来说，ADPCM编码原理基于对音频信号的预测和差分编码，通过量化和自适应调整来实现对音频数据的压缩和编码。
这种编码
方法在一定程度上保留了音频信号的特征，同时减小了数据量，适合于存储和传输音频数据。
音频编码（PCM,ADPCM，WAVE文件）
⾳频编码（PCM,ADPCM，WAVE⽂件）ADPCM⽂件解码详解⼀、搞了⼏天终于搞定这个ADPCM解码了，之前找了很多的资料，⼤致描述的都是千篇⼀律，但是基本上都没有说到细节上，让我也⾛了不少弯路，其实主要在细节，⽹上给的算法是正确的，但是直接运⽤根本就不⾏，噪⾳很⼤。
这⼀点让我⼀直很头疼，最后还是看了英⽂资料，才得到解答，还是⽼外的原始资料好。
⼆、给个英⽂参考⽹址吧这两个讲的很详细，请仔细阅读！通过阅读我发现细节在与adpcm格式的wav⽂件的block的特点，每⼀个block包含header和data两部分，Typedef struct{short sample0; //block中第⼀个采样值（未压缩）BYTE index; //上⼀个block最后⼀个index，第⼀个block的index=0;BYTE reserved; //尚未使⽤}MonoBlockHeader关键是我们要抓住每⼀个block的header⾥⾯的信息，即sample0，运算的时候注意运⽤！三、还是给个代码吧,多的也不说了！1、adpcm.c⽂件代码#include"adpcm.h"/* Intel ADPCM step variation table */staticintindexTable[16]={-1,-1,-1,-1,2,4,6,8,-1,-1,-1,-1,2,4,6,8,};staticintstepsizeTable[89]={7,8,9,10,11,12,13,14,16,17,19,21,23,25,28,31,34,37,41,45,50,55,60,66,73,80,88,97,107,118,130,143,157,173,190,209,230,253,279,307,337,371,408,449,494,544,598,658,724,796,876,963,1060,1166,1282,1411,1552,1707,1878,2066,2272,2499,2749,3024,3327,3660,4026,4428,4871,5358,5894,6484,7132,7845,8630,9493,10442,11487,12635,13899,15289,16818,18500,20350,22385,24623,27086,29794,32767};voidadpcm_decoder(char*inbuff,char*outbuff,intlen_of_in,structadpcm_state *state ){int i=0,j=0;chartmp_data;structadpcm_state *tmp_state =state;longstep;/* Quantizer step size */signedlongpredsample;/* Output of ADPCM predictor */signedlongdiffq;/* Dequantized predicted difference */intindex;/* Index into step size table */intSamp;unsignedcharSampH,SampL;unsignedcharinCode;/* Restore previous values of predicted sample and quantizer stepsize index*/predsample =state->valprev;index =state->index;for(i=0;i<len_of_in*2;i++){tmp_data=inbuff[i/2];if(i%2)inCode=(tmp_data&0xf0)>>4;elseinCode=tmp_data &0x0f;step =stepsizeTable[index];/* Inverse quantize the ADPCM code into a predicted differenceusing the quantizer step size*/diffq =step >>3;if(inCode &4)diffq +=step;if(inCode &2)diffq +=step >>1;if(inCode &1)diffq +=step >>2;/* Fixed predictor computes new predicted sample by adding theold predicted sample to predicted difference*/if(inCode &8)predsample -=diffq;elsepredsample +=diffq;/* Check for overflow of the new predicted sample*/if(predsample >32767)predsample =32767;elseif(predsample <-32768)predsample =-32768;/* Find new quantizer stepsize index by adding the old indexto a table lookup using the ADPCM code*/index +=indexTable[inCode];/* Check for overflow of the new quantizer step size index*/if(index <0)index =0;if(index >88)index =88;/* Return the new ADPCM code */Samp=predsample;if(Samp>=0){SampH=Samp/256;SampL=Samp-256*SampH;}else{Samp=32768+Samp;SampH=Samp/256;SampL=Samp-256*SampH;SampH+=0x80;}outbuff[j++]=SampL;outbuff[j++]=SampH;}/* Save the predicted sample and quantizer step size index fornext iteration*/state->valprev =(short)predsample;state->index =(char)index;}2、adpcm.h⽂件代码#ifndefADPCM_H#defineADPCM_H#ifdef__cplusplusextern"C"{#endifstruct adpcm_state {short valprev; /* Previous output value */char index; /* Index into stepsize table */};voidadpcm_decoder(char*inbuff,char*outbuff,intlen_of_in,structadpcm_state *state ); #ifdef__cplusplus} /* extern "C" */#endif#endif/* ADPCM_H*/3、main.c⽂件代码#include"stdio.h"#include "stdlib.h"#include "adpcm.h"#defineCFG_BlkSize 256charch[CFG_BlkSize]; //⽤来存储wav⽂件的头信息charsavedata[CFG_BlkSize*4];unsignedcharRiffHeader[]={'R','I','F','F',// Chunk ID (RIFF)0x70,0x70,0x70,0x70,// Chunk payload size (calculate after rec!)'W','A','V','E',// RIFF resource format type'f','m','t',' ',// Chunk ID (fmt )0x10,0x00,0x00,0x00,// Chunk payload size (0x14 = 20 bytes)0x01,0x00, // Format Tag ()0x01,0x00, // Channels (1)0x40,0x1f,0x00,0x00,// Sample Rate, = 16.0kHz0x80,0x3e,0x00,0x00,// Byte rate 32.0K0x02,0x00, // BlockAlign == NumChannels * BitsPerSample/80x10,0x00 // BitsPerSample};unsignedcharRIFFHeader504[]={'d','a','t','a',// Chunk ID (data)0x70,0x70,0x70,0x70 // Chunk payload size (calculate after rec!)};/****************************************************************函数名称： main功能描述：输⼊参数： none输出参数： none****************************************************************/voidmain(void){FILE *fpi,*fpo;unsignedlongiLen,temp;structadpcm_state ADPCMstate;unsignedlongi =0;unsignedlongj;fpi=fopen("f:\\lk\\test.adpcm","rb"); //为读，打开⼀个wav⽂件if((fpi=fopen("f:\\lk\\test.adpcm","rb"))==NULL) //若打开⽂件失败，退出{printf("can't open this file\n");printf("\nread error!\n");printf("\n%d\n",i);exit(0);}fseek(fpi,0,SEEK_END);iLen=ftell(fpi);printf("\n======================================================\n");printf("\n========================%d========================\n",iLen);printf("\n======================================================\n");if((iLen-44)%CFG_BlkSize)iLen =(iLen-44)/CFG_BlkSize+1;elseiLen =(iLen-44)/CFG_BlkSize;fpo=fopen("f:\\lk\\new.pcm","rb+"); //为写，打开⼀个wav⽂件if((fpo=fopen("f:\\lk\\new.pcm","rb+"))==NULL) //若打开⽂件失败，退出{printf("can't open this file\n");printf("\nwrite error!\n");exit(0);}fseek(fpo,0,SEEK_SET);fwrite(RiffHeader,sizeof(RiffHeader),1,fpo); //写⽂件rifffwrite(RIFFHeader504,sizeof(RIFFHeader504),1,fpo); //写 data块头while(i<iLen){fseek(fpi,48+i*CFG_BlkSize,SEEK_SET);fread(ch,1,CFG_BlkSize,fpi);printf("\n======================================================\n");for(j=0;j<100;j++)printf("| %d |",ch[j]);printf("\n======================================================\n");////////////////////////添加读取BlockHeader部分开始////////////////////////////////if(i ==0){ADPCMstate.index =0; //第⼀个block的index为 0 当前的BlockSize为 256 即采样点数为（256-4）*2+1 = 505}else{ADPCMstate.index =ch[2];}ADPCMstate.valprev =(short)ch[0]+((short)(ch[1]))*256; //每⼀个block⾥⾯帧头有⼀个未压缩的数据存储时先低后⾼savedata[0]=ch[0]; //存储第⼀个没有被压缩的数据savedata[1]=ch[1]; //存储第⼀个没有被压缩的数据////////////////////////添加读取BlockHeader部分结束////////////////////////////////adpcm_decoder(&ch[4],&savedata[2],CFG_BlkSize-4,&ADPCMstate);//解码出来了（256-4）*4 个字节temp =(CFG_BlkSize-4)*4+2;fseek(fpo,44+i*temp,SEEK_SET); //开始写声⾳数据fwrite(savedata,temp,1,fpo);i++;}temp *=i;RiffHeader[4]=(unsignedchar)((40+temp)&0x000000ff);RiffHeader[5]=(unsignedchar)(((40+temp)&0x0000ff00)>>8);RiffHeader[6]=(unsignedchar)(((40+temp)&0x00ff0000)>>16);RiffHeader[7]=(unsignedchar)(((40+temp)&0xff000000)>>24);fseek(fpo,4,SEEK_SET);fwrite(&RiffHeader[4],4,1,fpo);RiffHeader[40]=(unsignedchar)(temp&0x000000ff);RiffHeader[41]=(unsignedchar)((temp&0x0000ff00)>>8);RiffHeader[42]=(unsignedchar)((temp&0x00ff0000)>>16);RiffHeader[43]=(unsignedchar)((temp&0xff000000)>>24);fseek(fpo,40,SEEK_SET);fwrite(&RiffHeader[40],4,1,fpo);fclose(fpi);fclose(fpo);printf("\n==========================OK!=========================\n");}四、以上是给出的代码，绝对管⽤，读者在实验时候请在vc++6.0环境下建⽴⼯程，实验时候请在f:\\lk\\下放置⼀个adpcm格式的⽂件和⼀个空的pcm格式⽂件，当然了这个pcm和adpcm其实都是wav格式的，试验者可以随意命名格式，我为了区分才这样命名后缀的，希望我总结的能够读者带来帮助，谢谢您的阅读！PCM数据格式1. ⾳频简介经常见到这样的描述: 44100HZ 16bit stereo 或者 22050HZ 8bit mono 等等.44100HZ 16bit stereo: 每秒钟有 44100 次采样, 采样数据⽤ 16 位(2字节)记录, 双声道(⽴体声);22050HZ 8bit mono: 每秒钟有 22050 次采样, 采样数据⽤ 8 位(1字节)记录, 单声道;当然也可以有 16bit 的单声道或 8bit 的⽴体声, 等等。
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ADPCM语音编码标准MATLAB实现(2012-03-08 14:54:12)转载▼分类：信号处理标签：g.721adpcm语音编码标准matlab实现杂谈该方法的理论不再赘述，参考《数字语音处理及MATLAB实现》这本书的源程序，对一段英文歌曲进行编码解码：%主程序clc;clear;coe=[1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0];coe1=[0,0,0];coe2=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];coe3=[0];Dqk=zeros(1,7);%自适应你量化器输出fid=fopen('speech1.txt');a=fscanf(fid,'%e\n');fclose(fid);fid=fopen('spp.txt','wt');%存放解码输出波形for i=1:size(a,1);Slk=a(i);[coe,coe1,coe2,coe3,Dqk]=adpcm(Slk,coe,coe1,coe2,coe3,Dqk);fprintf(fid,'%f\n',coe2(5));endfclose(fid);fid=fopen('spp.txt','rt');b=fscanf(fid,'%e\n');subplot(211);plot(a);subplot(212);plot(b);% 语音编解码子函数程序adpcm.mfunction [coe,coe1,coe2,coe3,Dqk]=adpcm(Slk,coe,coe1,coe2,coe3,Dqk) %语音编解码函数Yk_pre = coe2(1); %初值传递Sek_pre = coe2(2);Ik_pre = coe2(3);Ylk_pre_pre = coe2(4);Srk_pre = coe2(5);Srk_pre_pre = coe2(6);a2=coe2(7);Tdk_pre =coe2(8);Trk_pre =coe2(9);Num=coe2(10);coe2(10)=coe2(10)+1;[Sek,coe] = Sek_com(Srk_pre,Srk_pre_pre,Dqk,coe); %自适应预测Dk = Dk_com( Slk, Sek ); %采样值与其估值差值计算Yuk_pre = yu_result( Yk_pre, wi_result(abs(Ik_pre)) ); %快速非锁定标度因子计算if Yuk_pre<1.06Yuk_pre=1.06;elseif Yuk_pre>10.00Yuk_pre=10.00;endendYlk_pre = yl_result( Ylk_pre_pre, Yuk_pre ); %锁定标度因子计算Trk_pre = Trk_com( a2, Dqk(6), Ylk_pre ); %窄带信号瞬变判定Tdk_pre = Tdk_com( a2 ); %单频信号判定[Alk,coe1]= Alk_com( Ik_pre, Yk_pre ,coe1,Tdk_pre,Trk_pre);%自适应速度控制与自适应预测if Alk<0.0Alk=0.0;elseif Alk>1.0Alk=1.0;endend[Yk,coe3]=Yk_com(Ik_pre,Alk,Yk_pre,coe3); %量化阶距自适应因子计算Ik = Ik_com( Dk, Yk ); %自适应量化并编码输出Yk_pre = Yk;Srk_pre_pre = Srk_pre;Sek_pre = Sek;Ylk_pre_pre = Ylk_pre;Ik_pre = Ik;coe2(1)= Yk;coe2(6)= Srk_pre;coe2(2)= Sek;coe2(4)= Ylk_pre;coe2(3)= Ik;Dqk(1) = Dqk(2);Dqk(2) = Dqk(3);Dqk(3) = Dqk(4);Dqk(4) = Dqk(5);Dqk(5) = Dqk(6);Dqk(6) = Dqk(7);Dqk(7) = Dqk_com( Ik_pre,Yk_pre); %自适应逆量化器输出Srk_pre = Srk_com( Dqk(7), Sek_pre); %重建信号输出coe2(5)=Srk_pre;%自适应速度控制与自适应预测子函数function [h,coe1]=Alk_com(Ik_pre,Yk_pre,coe1,Tdk_pre,Trk_pre)Dmsk_p2=coe1(1);Dmlk_p2=coe1(2);Apk_pre2=coe1(3);Dmsk_p1=(1-2^(-5))*Dmsk_p2+2^(-5)*fi_result(abs(Ik_pre));Dmlk_p1=(1-2^(-7))*Dmlk_p2+2^(-7)*fi_result(abs(Ik_pre));coe1(1)=Dmsk_p1;coe1(2)=Dmlk_p1;if ((abs(Dmsk_p1-Dmlk_p1)>=2^(-3)*Dmlk_p1)|(Yk_pre<3)|(Tdk_pre==1)) Apk_pre1=(1-2^(-4))*Apk_pre2+2^(-3);elseif (Trk_pre==1)Apk_pre1=1;elseApk_pre1=(1-2^(-4))*Apk_pre2;endcoe1(3)=Apk_pre1;endif Apk_pre1>=1Alk=1;elseAlk=Apk_pre1;endh=Alk;%采样值与其估计值差值计算奇函数function d=Dk_com(Slk,Sek);Dk=Slk-Sek;d=Dk;%自适应逆量化器输出子函数function f=Dqk_com(Ik,Yk)if Ik>=0Dqsk=0;i=Ik;elseDqsk=1;i=-Ik;endswitch icase 7Dqlnk=3.32;case 6Dqlnk=2.91;case 5Dqlnk=2.52;case 4Dqlnk=2.13;case 3Dqlnk=1.66;case 2Dqlnk=1.05;case 1Dqlnk=0.031;case 0Dqlnk=-1000;end%归一化输出Dqlk=Dqlnk+Yk;Dqk=2^Dqlk;if Dqsk==1Dqk=-Dqk;endf=Dqk;%自适应预测中f函数值计算子函数function b=f_com(a)if abs(a)<=0.5b=4*a;elseb=2*sgn_com(a);end%速度控制中F[I（k）]计算子函数function w=fi_result(in) switch incase 0fi=0;case 1fi=0;case 2fi=0;case 3fi=1;case 4fi=1;case 5fi=1;case 6fi=3;case 7fi=7;endw=fi;%自适应量化并编码输出子函数function f=Ik_com(Dk,Yk)if Dk>0Dsk=0;elseDsk=1;endif Dk==0Dk=Dk+0.0001;endDlk=log(abs(Dk))/log(2);Dlnk=Dlk-Yk;x=Dlnk;a=10;if Dlnk<-0.98Ik=0;endif -0.98<=Dlnk&Dlnk<0.62Ik=1;endif 0.62<=Dlnk&Dlnk<1.38Ik=2;endif 1.38<=Dlnk&Dlnk<1.91Ik=3;endif 1.91<=Dlnk&Dlnk<2.34Ik=4;endif 2.34<=Dlnk&Dlnk<2.72Ik=5;endif 2.72<=Dlnk&Dlnk<3.12Ik=6;endif Dlnk>=3.12Ik=7;endif Dsk==1Ik=-Ik;endf=Ik;%自适应预测子函数function [g,f]=Sek_com(Srk_pre,Srk_pre_pre,Dqk,coe)a1_pre=coe(1);a2_pre=coe(2);b1_pre=coe(3);b2_pre=coe(4);b3_pre=coe(5);b4_pre=coe(6);b5_pre=coe(7);b6_pre=coe(8);Sezk_pre=coe(9);p_pre2=coe(10);p_pre3=coe(11);%六阶零点预测器系数b1=(1-2^(-8))*b1_pre+2^(-7)*sgn_com(Dqk(7))*sgn_com(Dqk(6)); b2=(1-2^(-8))*b2_pre+2^(-7)*sgn_com(Dqk(7))*sgn_com(Dqk(5)); b3=(1-2^(-8))*b3_pre+2^(-7)*sgn_com(Dqk(7))*sgn_com(Dqk(4)); b4=(1-2^(-8))*b4_pre+2^(-7)*sgn_com(Dqk(7))*sgn_com(Dqk(3)); b5=(1-2^(-8))*b5_pre+2^(-7)*sgn_com(Dqk(7))*sgn_com(Dqk(2));b6=(1-2^(-8))*b6_pre+2^(-7)*sgn_com(Dqk(7))*sgn_com(Dqk(1));%二阶极点预测器系数Sezk=b1*Dqk(7)+b2*Dqk(6)+b3*Dqk(5)+b4*Dqk(4)+b5*Dqk(3)+b6*Dqk(2);p_pre1=Dqk(7)+Sezk_pre;if abs(p_pre1)<=0.000001;a1=(1-2^(-8))*a1_pre;a2=(1-2^(-7))*a2_pre;elsea1=(1-2^(-8))*a1_pre+(3*2^(-8))*sgn_com(p_pre1)*sgn_com(p_pre2);a2=(1-2^(-7))*a2_pre+2^(-7)*(sgn_com(p_pre1)*sgn_com(p_pre3)-f_com(a1_pre)*sgn_ com(p_pre1)*sgn_com(p_pre2));end%自适应预测和重建信号计算器coe(1)=a1;coe(2)=a2;coe(3)=b1;coe(4)=b2;coe(5)=b3;coe(6)=b4;coe(7)=b5;coe(8)=b6;coe(9)=Sezk;coe(10)=p_pre1;coe(11)=p_pre2;g=(a1*Srk_pre+a2*Srk_pre_pre+Sezk);f=coe;%sgn_com函数function b=sgn_com(a)if a>=0.000001b=1;elseb=-1;end%重建信号输出子函数function Srk=Srk_com(Dqk,Sek)Srk=Dqk+Sek;%单频信号判定子函数function Tdk=Tdk_com(A2k)if (A2k<-0.71785)Tdk=1;elseTdk=0;endTdk=Tdk;%窄带信号顺便判定子函数function Trk=Trk_com(A2k,Dqk,Ylk)if (A2k<-0.71785)&(fabs(Dqk)>pow(24.2,Ylk))Trk=1;elseTrk=0;endTrk=Trk;%量化器标度因子自适应wi的选取子函数function J=wi_result(in)switch incase 0wi=-0.75;case 1wi=1.13;case 2wi=2.56;case 3wi=4.00;case 4wi=7.00;case 5wi=12.38;case 6wi=22.19;case 7wi=70.13;endJ=wi;%量化阶矩自适应因子计算子函数function [Yk,coe3]=Yk_com(Ik_pre,Alk,Yk_pre,coe3);Yl_pre_pre=coe3;Yu_pre=(1-2^(-5))*Yk_pre+2^(-5)*wi_result(abs(Ik_pre)); Yl_pre=yl_result(Yl_pre_pre,Yu_pre);coe3=Yl_pre;Yk=Alk*Yu_pre+(1-Alk)*Yl_pre;%锁定标度因子计算子函数function yl=yl_result(yl_pre,yu_now)yl=(1-2^(-6))*yl_pre+2^(-6)*yu_now;yl=yl;%快速非锁定标度因子计算子函数function yu=yu_result(y_now,wi_now)yu=(1-2^(-5))*y_now+2^(-5)*wi_now;yu=yu;运行上述程序，得到的结果如下所示：图-1 原始语音信号与恢复出的信号波形对照图-2 原始语音-语谱图图-3 恢复语音-语谱图由结果可得，波形编码的方法，在波形上有较好的近似，语音也有较好的自然度。