ADPCM的matlab仿真精讲
Matlab仿真建模的基本原理与技术
Matlab仿真建模的基本原理与技术Matlab（Matrix Laboratory）是一种高级编程语言和环境，广泛应用于科学与工程领域。
它具备强大的数值计算和数据可视化功能，能够帮助工程师和科学家解决各种实际问题。
本文将探讨Matlab仿真建模的基本原理与技术。
一、Matlab的基本特点Matlab是一款强大的数学工具，具有以下特点：1. 矩阵运算能力：Matlab的核心功能是进行矩阵数学运算。
它提供了简洁而强大的语法，使得矩阵和向量的计算变得方便且高效。
2. 大量的内置函数：Matlab拥有丰富的内置函数库，包括数值计算、信号处理、图像处理、优化、统计等领域。
这些函数可以极大地简化复杂问题的求解过程。
3. 可视化功能：Matlab提供了丰富的数据可视化工具，能够直观地显示和分析数据。
用户可以通过绘制曲线、制作动画等方式，深入了解数据的规律。
4. 兼容性：Matlab是跨平台的，可以在多个操作系统上运行，如Windows、Linux和MacOS等。
这使得用户可以在不同的计算环境下无缝切换和共享代码。
5. 可扩展性：Matlab支持用户自定义函数和工具箱的开发。
这样，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展，使Matlab更适应各种应用场景。
二、Matlab仿真建模的基本步骤Matlab中的仿真建模可以分为以下步骤：1. 确定仿真建模目标：首先，需要明确仿真的目标是什么，例如系统性能评估、控制策略设计等。
这有助于确定仿真的范围和需要建立的模型。
2. 收集输入数据：仿真建模需要用到输入数据，在确定仿真目标后，需收集和准备相应的输入数据。
输入数据可以是实验数据、统计数据或者通过其他模型得到的数据。
3. 建立模型：根据仿真的目标，使用Matlab编写代码，建立合适的数学模型。
在建立模型过程中，可借助Matlab提供的内置函数和工具箱，以及自己编写的辅助函数。
4. 设定参数和初始条件：模型的运行需要设定相应的参数和初始条件。
matlab电路仿真教程
在MATLAB窗口的工具栏中单击
图标
在命令窗口中输入命令： >>simulink
2. Simulink浏览器
标题栏 菜单栏 工具栏 模块说明框
基本模块库
已安装专用 模块库
模块查找框 模块显示框
Simulink基本模块库包括8类子库 ： Continuous（连续模块） Discrete（离散模块） Function&Tables（函数和平台模块） Math（数学模块） Nonlinear（非线性模块） Signals&Systems（信号和系统模块） Sinks（接收器模块） Sources（输入源模块）
基于MATLAB/Simulink的直流电路仿真分析
电路如图所示，参数如下：R1=2，R2=4，R3=12，R4=4，R5=12，R6=4， R7=2，Us=10V。求i3，U4，U7；
仿真结果
（2）启动仿真
启动方式： (1) Simulink模块编辑窗口菜单栏“ Simulation /Start” (2)单击工具栏上的 图标
举例说明 Sim6_1.mdl
三、Simulink常用模块介绍
在模块浏览器中的Simulink节点下包含了搭建一个Simulink模块所 需要的基本模块。本节主要对其中的Sources模块库、Sinks 模块库、 Simpower systeems模块库中的常用模块进行介绍。
输入已有的函数作为仿真的激励信号。首先要在MATLAB环境下建立一
个时间向量和相应的函数值向量，然后将时间向量和函数值向量的名称
[T, U]填入该图标的对话框中。
Sinks模块
Sinks模块库中的模块主要功能是接受信号，并且将接受的信号显示出来。
MATLAB仿真教程
MATLAB仿真教程一、MATLAB的基本操作1.启动MATLAB：在桌面上双击MATLAB图标，即可启动MATLAB软件。
3.基本运算：在命令窗口中输入基本运算表达式，如加减乘除，然后按下回车键即可得到结果。
4.变量的定义和操作：在MATLAB中，可以定义变量，并对其进行各种运算操作。
例如，定义一个变量a，并对其进行加法运算，如a=2+35.矩阵操作：MATLAB中的矩阵操作非常方便。
可以使用矩阵运算符进行矩阵的相加、相乘等操作。
6. 绘图功能：MATLAB提供了丰富的绘图功能，可以绘制曲线、散点图、三维图等。
通过plot函数可以绘制曲线，scatter函数绘制散点图，surf函数绘制三维图。
二、MATLAB的仿真研究1.数值计算：MATLAB可以进行各种数值计算，如解线性方程组、求解微分方程、进行最优化等。
通过编写相应的代码，调用MATLAB提供的函数库，可以实现这些仿真研究。
2.信号处理：MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，可以进行信号的滤波、谱分析、频谱绘制等操作。
通过调用相应的函数库，可以实现这些功能。
3.控制系统仿真：MATLAB提供了强大的控制系统工具箱，可以进行控制系统的建模、仿真和优化。
可以使用MATLAB的控制系统工具箱进行系统的响应、稳定性分析和控制器设计。
4.图像处理与计算机视觉：MATLAB可以进行基本的图像处理操作，如图像的灰度化、二值化、滤波、边缘检测等。
通过调用MATLAB的计算机视觉工具箱，还可以进行目标检测、图像识别等高级图像处理操作。
5.多体动力学仿真：MATLAB提供了多体动力学仿真工具箱，可以进行机械系统的建模、动力学仿真和分析。
可以通过编写相应的代码，定义机械系统的运动方程和控制方程，实现仿真研究。
总结：MATLAB是一种强大的数值计算和编程软件，广泛应用于科学、工程、金融等领域。
本教程介绍了MATLAB的基本操作以及如何进行仿真研究。
通过学习MATLAB，可以提高数值计算和仿真研究的效率，为科研工作提供有力的支持。
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。
matlab(仿真法)具体讲解
执行下面的命令：ode23(‘zjwt',[3,0.0005],0)
若想看图中点的坐标可执行下面的命令： [t,y]=ode23(‘zjwt',[3,0.0005],0) plot(t,y) 此时缉私艇的位置坐标是（0.00050000000000，1.96013657712118） 执行下面的命令: ode45(‘zjwt',[3,0.0005],0) 若想看图中点的坐标可执行下面的命令： [t,y]=ode45(‘zjwt',[3,0.0005],0) plot(t,y) 此时缉私艇的位置坐标是（0.0005，1.9675 ）
例3
求微分方程组的通解. dx dt 2 x 3 y 3z dy 4 x 5 y 3z dt dz 4 x 4 y 2 z dt
解 输入命令 ： [x,y,z]=dsolve('Dx=2*x-3*y+3*z','Dy=4*x5*y+3*z','Dz=4*x-4*y+2*z', 't'); x=simple(x) % 将x化简 y=simple(y) z=simple(z) 结 果 为：x = (c1-c2+c3+c2e -3t-c3e-3t)e2t y = -c1e-4t+c2e-4t+c2e-3t-c3e-3t+c1-c2+c3)e2t z = (-c1e-4t+c2e-4t+c1-c2+c3)e2t
例 29y 0 dx dx y (0) 0, y ' (0) 15
解 输入命令: y=dsolve('D2y+4*Dy+29*y=0','y(0)=0,Dy(0)=15','x') 结 果 为 : y =3e-2xsin（5x）
MATLAB中的动态系统建模与仿真技巧
MATLAB中的动态系统建模与仿真技巧1.方程建模：在MATLAB中建模动态系统的第一步是根据系统的特性和动态方程来构建模型。
动态方程可以是微分方程、差分方程或状态空间方程。
MATLAB提供了许多函数和工具来帮助用户定义和求解方程。
例如，ode45函数可以用来求解常微分方程，可以通过定义动态方程和初始条件来调用该函数。
2.参数估计：在动态系统建模中，有时候我们需要估计一些未知参数的值。
MATLAB提供了多种参数估计的方法和工具。
例如，可以使用最小二乘法来拟合实验数据并估计出参数值。
MATLAB中的lsqcurvefit函数可以用来实现最小二乘曲线拟合，并估计出参数的最优值。
3.系统仿真：一旦我们有了动态系统的模型和参数值，就可以使用MATLAB进行仿真。
MATLAB提供了许多用于建立和仿真动态系统的函数和工具。
例如，simulink是MATLAB中用于建立和仿真动态系统的主要工具之一、通过拖放模块和连接线，可以建立具有各种输入、输出和参数的动态系统模型，并进行仿真和分析。
4.系统响应：在仿真过程中，我们可以通过改变输入信号来观察系统的响应。
MATLAB提供了许多绘图函数和工具，用于分析和可视化系统的响应。
例如，使用plot函数可以绘制系统的输入和输出信号，并进行比较和分析。
此外，MATLAB还提供了一些用于计算和分析系统步态响应、频率响应和稳态响应的函数。
5.控制系统设计：MATLAB还提供了许多用于控制系统设计的工具和函数。
例如，可以使用Control System Toolbox来分析和设计控制系统，并应用于仿真和实际应用。
MATLAB中的bode函数可以用来绘制系统的频率响应曲线，并进行控制系统设计和性能评估。
6.系统优化：在动态系统建模和仿真过程中，有时候我们需要选择最优的参数值或设计方案。
MATLAB提供了多种优化算法和工具，可以帮助我们找到最优解。
例如，使用fmincon函数可以进行约束最优化，通过定义目标函数和约束条件，可以找到系统的最优参数值。
matlab仿真教程
matlab仿真教程MATLAB是一款常用的科学计算软件，也是一个非常强大的数学仿真工具。
它可以用于解决各种数值计算问题，并且具有强大的绘图能力。
本文将介绍MATLAB的基本使用方法和仿真教程。
首先，我们需要了解MATLAB的基本界面。
MATLAB的界面通常分为几个主要部分，包括工作区、命令窗口、编辑器窗口、命令历史窗口、变量和文件目录窗口等。
在工作区中，我们可以查看当前的变量和数据；在命令窗口中，我们可以直接输入和运行MATLAB命令；而编辑器窗口则是用于编写和编辑MATLAB脚本和函数。
接下来，我们可以开始进行一些简单的数学仿真。
例如，我们可以用MATLAB计算一个数列的和。
在命令窗口中，我们可以输入以下命令：```x = 1:10;sum(x)```上述代码首先定义了一个长度为10的数列x，然后使用了sum函数计算了这个数列的和，并将结果显示在命令窗口中。
我们可以看到，MATLAB非常方便地完成了这个数学计算任务。
除了数学计算，MATLAB还可以进行各种科学计算和数据处理。
例如，我们可以使用MATLAB进行信号处理和滤波。
下面的代码演示了如何用MATLAB生成一个含有噪声的正弦信号，并对它进行滤波：```t = 0:0.01:2*pi;x = sin(t) + 0.1*randn(size(t));y = medfilt1(x, 5);subplot(2,1,1), plot(t,x), title('原始信号')subplot(2,1,2), plot(t,y), title('滤波后的信号')```上述代码首先生成了一个时间序列t，然后生成了一个含有噪声的正弦信号x。
接着，使用了medfilt1函数对信号x进行中值滤波，并将结果存储在变量y中。
最后，使用subplot函数将原始信号和滤波后的信号绘制在一张图中。
我们可以看到，MATLAB不仅提供了丰富的信号处理函数，而且具有强大的绘图能力。
matlab仿真讲稿4 PPT课件
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脉冲激励响应函数impulse() – 绘制响应曲线。
impulse(sys, t)
– 不画图，通过函数返回值得到响应的相关数据。 [y,x,t]=impulse(sys,t) [y,x]=impulse(sys,t) y=impulse(num,den,t)
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将系统的特征方程式写成： 胡尔维茨行列式可列写为：
在an＞o的情况下，系统稳定的 充要条件为：上述行列式的各阶 主子式均大于零，即
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0 1 0 0
2]，系统的输入为单位阶跃函数，求有初始条件的零输入响应曲线和总的
输出响应曲线。
A=[-2 -2.5 -0.5;1 0 0;0 1 0]; B=[1;0;0]; C=[0 1.5 1]; D=0; G=ss(A,B,C,D); t=0:.2:100; step(G,t) hold on y1=step(G,t); y=initial(G,[1 0 2],t); plot(t,y) xlabel('t'); ylabel('y')
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1.2 MATLAB判断稳定性的方法
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ⅱ直接判别。直接求根
1.2 MATLAB判断稳定性的方法 如果我们只对绝对稳定性感兴趣，可使用代数判据 ⅰ把胡尔维茨行列式作为一个矩阵a输入。 ⅱ用下列语句计算出各阶行列式的值： [m,n]=size(a) for i=1:n b=a(1:i,1:i) h(i)=det(b) end • 求闭环特征方程的根。roots() • 为零极点模型，看极点是否在s右半平面。 • 对状态空间形式（闭环），求A阵的特征值eig(A)。 • 求解Lyapunov方程，命令格式为x=lyap(A,B,C)。
matlab的仿真流程总结
matlab的仿真流程总结下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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确定系统的输入、输出和关键参数。
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。
Matlab技术仿真方法
Matlab技术仿真方法引言：在科学研究和工程实践中，仿真方法已成为一种重要的手段。
Matlab作为一种强大的计算工具和开发环境，能够提供丰富的仿真技术和工具。
本文将介绍Matlab中常用的技术仿真方法，包括数值仿真、系统仿真和优化仿真。
一、数值仿真数值仿真是一种基于数值计算的仿真方法，它通过数值算法对特定问题进行求解，并获得数值结果。
Matlab具备强大的数值计算能力，提供了丰富的数值计算函数和工具箱。
在使用Matlab进行数值仿真时，可以按照以下步骤进行操作：1. 建立数学模型：首先需要分析仿真问题，建立数学模型。
模型可以是线性或非线性的，可以是连续或离散的，可以是时变或稳态的。
根据问题的特点，选择合适的数学模型进行描述。
2. 确定数值方法：根据数学模型的特点，选择合适的数值方法。
常见的数值方法包括差分法、插值法、数值积分法等。
Matlab提供了丰富的数值计算函数和工具箱，可以方便地使用这些数值方法。
3. 编写仿真程序：根据数值方法，使用Matlab编写仿真程序。
程序中需要包括数学模型的描述、数值方法的实现、参数的设置等内容。
4. 运行仿真程序：运行仿真程序，获得数值结果。
Matlab提供了直观的界面和交互式工具，可以方便地输入参数、运行程序，并查看仿真结果。
二、系统仿真系统仿真是一种基于建模和仿真的方法，用于研究和分析复杂系统的行为和性能。
Matlab提供了丰富的建模和仿真工具，可以方便地对系统进行建模和仿真。
1. 建立系统模型：根据实际系统的特点，选择合适的建模方法。
常见的系统建模方法包括系统方程法、状态空间法等。
Matlab提供了系统建模工具箱，可以方便地进行系统建模。
2. 确定仿真参数：确定仿真参数，包括系统初始条件、系统输入等。
在Matlab 中，可以通过设定初始条件和输入信号进行仿真参数的设置。
3. 进行仿真分析：运行仿真程序，对系统进行仿真分析。
Matlab提供了丰富的仿真工具和函数，可以对系统的行为和性能进行分析，并获得仿真结果。
MATLAB建模与仿真工具箱的使用指南
MATLAB建模与仿真工具箱的使用指南绪论近年来，建模与仿真技术在各个领域的应用越来越广泛。
MATLAB作为一款强大的科学计算软件，拥有丰富的工具箱，其中建模与仿真工具箱是其中一项重要的功能。
本文将从初学者角度出发，指导读者如何使用MATLAB建模与仿真工具箱进行模型的构建和仿真。
一、建模与仿真简介1.1 建模的概念与意义建模是指利用已有的数据或者基础理论，通过建立数学或物理模型来描述和解决实际问题的过程。
建模能够对复杂的系统或现象进行抽象和简化，从而更好地理解和分析问题。
通过建模，我们可以预测系统的行为、优化系统性能、辅助决策等。
1.2 仿真的概念与应用仿真是指通过对建立的模型进行计算机模拟，以模拟实际系统或现象的行为。
仿真可以提供系统的动态演化信息，帮助我们理解系统行为，并且可以进行参数调整和优化。
仿真还可以用于产品开发、系统设计、风险评估等方面。
二、MATLAB建模与仿真工具箱简介2.1 工具箱的作用与组成MATLAB建模与仿真工具箱是为了方便用户进行系统建模与仿真而开发的一系列工具集合。
它包含了各种用于建模与仿真的函数、算法和工具，涵盖了多个领域的建模需求，如控制系统、信号处理、通信系统等。
2.2 常用工具箱的功能介绍2.2.1 SimulinkSimulink是MATLAB中最常用的建模与仿真工具，它提供了一个图形化的界面，可以通过将各种预定义的模块进行连接来构建系统模型。
Simulink支持多种类型的模型，如连续时间系统、离散时间系统、混合系统等。
Simulink还提供了丰富的仿真和分析工具，如参数扫描、优化、系统响应分析等。
2.2.2 Control System ToolboxControl System Toolbox是用于控制系统建模与仿真的工具箱，它提供了大量的函数和算法，用于设计和分析线性控制系统。
Control System Toolbox支持多种控制器设计方法，如PID控制器、先进的模型预测控制器等。
matlab仿真教程
前言MA TLAB的简介MATLAB是一种适用于工程应用的各领域分析设计与复杂计算的科学计算软件，由美国Mathworks公司于1984年正式推出，1988年退出3.X（DOS）版本，19992年推出4.X（Windows）版本；19997年腿5.1（Windows）版本，2000年下半年，Mathworks公司推出了他们的最新产品MATLAB6.0（R12）试用版，并于2001年初推出了正式版。
随着版本的升级，内容不断扩充，功能更加强大。
近几年来，Mathworks公司将推出MATLAB语言运用于系统仿真和实时运行等方面，取得了很多成绩，更扩大了它的应用前景。
MATLAB已成为美国和其他发达国家大学教学和科学研究中最常见而且必不可少的工具。
MATLAB是“矩阵实验室”（Matrix Laboratory）的缩写，它是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言，着重针对科学计算、工程计算和绘图的需要。
在MATLAB中，每个变量代表一个矩阵，可以有n*m个元素，每个元素都被看做复数摸索有的运算都对矩阵和复数有效，输入算式立即可得结果，无需编译。
MATLAB强大而简易的做图功能，能根据输入数据自动确定坐标绘图，能自定义多种坐标系（极坐标系、对数坐标系等），讷讷感绘制三维坐标中的曲线和曲面，可设置不同的颜色、线形、视角等。
如果数据齐全，MATLAB通常只需要一条命令即可做图，功能丰富，可扩展性强。
MATLAB软件包括基本部分和专业扩展部分，基本部分包括矩阵的运算和各种变换、代数和超越方程的求解、数据处理和傅立叶变换及数值积分风，可以满足大学理工科学生的计算需要，扩展部分称为工具箱，它实际上使用MATLAB的基本语句编成的各种子程序集，用于解决某一方面的问题，或实现某一类的新算法。
现在已经有控制系统、信号处理、图象处理、系统辨识、模糊集合、神经元网络及小波分析等多种工具箱，并且向公式推倒、系统仿真和实时运行等领域发展。
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……………………………………………………。
matlab通信原理仿真教程
matlab通信原理仿真教程
Matlab通信原理仿真教程如下：
1. 导入Simulink和Communications Toolbox。
Simulink是MATLAB的一个扩展，用于建模、仿真和分析动态系统。
Communications Toolbox
是用于通信系统仿真的附加工具箱。
2. 创建通信系统模型。
在Simulink中，可以使用各种模块来创建通信系统
模型，例如信号源、调制器、解调器、信道和噪声源等。
3. 配置模块参数。
根据所需的通信系统参数，配置各个模块的参数。
例如，在调制器模块中，可以选择所需的调制类型（如QPSK、QAM等），并设
置相应的参数。
4. 运行仿真。
在Simulink中，可以使用“开始仿真”按钮来运行仿真。
Simulink将自动进行系统建模和仿真，并显示结果。
5. 分析仿真结果。
使用MATLAB中的各种工具和分析函数来处理仿真结果，例如频谱分析、误码率计算等。
以上是Matlab通信原理仿真教程的基本步骤，具体实现过程可能会因不同的通信系统和仿真需求而有所不同。
建议参考Matlab官方文档和相关教程进行学习。
（完整word版）ADPCM语音编码标准MATLAB实现
（完整word版）ADPCM语音编码标准MATLAB实现ADPCM语音编码标准MATLAB实现(2012-03-08 14:54:12)转载▼标签：g.721分类：信号处理adpcm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,D qk);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>=1elseAlk=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;Dqlnk=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;fi=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*Dq k(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。
matlab仿真工具 基本操作
matlab仿真工具基本操作Matlab是一种功能强大的数学仿真工具，它提供了丰富的功能和工具箱，可以用于各种科学计算、数据分析和模型仿真等领域。
本文将介绍Matlab仿真工具的基本操作，帮助读者快速上手使用该工具。
一、Matlab的安装与启动在开始使用Matlab之前，首先需要将其安装在计算机上。
用户可以从MathWorks官方网站下载Matlab的安装程序，并按照安装向导进行操作。
安装完成后，可以通过桌面上的快捷方式或者在命令行中输入"matlab"来启动Matlab。
二、Matlab的界面与基本操作Matlab的界面由多个窗口组成，包括命令窗口、编辑器窗口、工作空间窗口、命令历史窗口等。
用户可以通过菜单栏、工具栏或者命令行来执行各种操作。
1. 命令窗口：用户可以在命令窗口中直接输入Matlab命令，并按下Enter键执行。
Matlab会立即给出相应的结果，并显示在命令窗口中。
2. 编辑器窗口：用户可以在编辑器窗口中编写Matlab脚本文件，以便进行更复杂的操作。
脚本文件可以保存为.m文件，并通过命令窗口中的"run"命令或者点击编辑器窗口中的运行按钮来执行。
3. 工作空间窗口：工作空间窗口显示了当前Matlab工作空间中的变量列表。
用户可以通过命令行或者脚本文件来创建、修改和删除变量，并在工作空间窗口中查看其值和属性。
4. 命令历史窗口：命令历史窗口记录了用户在命令窗口中输入的所有命令，方便用户查找和重复使用。
三、Matlab的数学计算功能Matlab提供了丰富的数学计算函数，可以进行向量和矩阵运算、符号计算、微积分、线性代数、概率统计等操作。
用户可以通过命令行或者脚本文件来调用这些函数，并进行各种数学计算。
1. 向量和矩阵运算：Matlab中可以方便地定义和操作向量和矩阵。
用户可以使用矩阵运算符（如+、-、*、/）对向量和矩阵进行加减乘除等运算，还可以使用内置函数（如transpose、inv、det）进行转置、求逆和求行列式等操作。
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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。
对差值编码需要的位数要比直接对原始语音信号编码所需的位数少，从而达到对信号压缩的目的，在这里编码所包含的信息从原来的原始语音信号变为语音信号之间的变化。
1.1 脉冲编码调制PCMPCM编码是Pulse Code Modulation的缩写，又叫脉冲编码调制，它是数字通信的编码方式之一，其编码主要过程是将话音、图像等模拟信号每隔一定时间进行取样，使其离散化，同时将抽样值按分层单位四舍五入取整量化，同时将抽样值按一组二进制码来表示抽样脉冲的幅值。
PCM编码的最大的优点就是音质好，最大的缺点就是体积大。
我们常见的Audio CD就采用了PCM编码，一张光盘的容量只能容纳72分钟的音乐信息。
PCM方式是由取样，量化和编码三个基本环节完成的。
音频信号经低通滤波器带限滤波后，由取样，量化，编码三个环节完成PCM调制，实现A/D变化，形成的PCM数字信号再经纠错编码和调制后，录制在记录媒介上。
数字音响的记录媒介有激光唱片和盒式磁带等。
放音时，从记录媒介上取出的数字信号经解调，纠错等处理后，恢复为PCM数字信号，由D/A变换器和低通滤波器还原成模拟音频信号。
将CD―PCM数字信号变换还原成模拟信号的解码器―称为CD---PCM解码器。
脉冲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.所谓抽样,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.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.在该实验中,抽样速率采用8Kbit/s.所谓量化,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.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.所谓编码,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.1.2 差分脉冲编码调制DPCM差分PCM（Differential PCM）记录的不是信号的绝对大小而是相对大小。
因为信号的相对大小的变化通常要比信号本身要小，编码是所用的码位也就少。
如果取样频率足够高，大多数连续的样值之间会有很大的相关性。
差分系统就是利用这种信息的冗余，不记录信号的大小，而是记录相邻值之间的差值的大小。
图2.1 DPCM编码器示意图差分编码采用预测编码技术，从输入中减去预测值，然后对预测误差进行量化，最终的编码就是预测值与实际值之间的差值。
解码器用以前的数据对当前样值进行预测，然后用误差编码重构原始样值。
这种方法使用的比特数较少，但它的性能决定于预测编码方法以及它对信号变化的适应能力。
1.3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。
1.4 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。
二、仿真思路2.1编码原理自适应差分脉冲编码调制ADPCM(Adaptive Differential Pulse Code Modulation)用预测编码来压缩数据量。
它结合了ADM的差分信号与PCM的二进制码的方法，是一种性能比较好的波形编码。
它的核心想法是：①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，②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。
图2.2 ADPCM原理框图编码的核心思想是对差值进行编码和预测，采用非均匀量化，并使不同幅值的信号信噪比接近一致，避免大幅值语音信号信噪比大而小幅值语音信号信噪比小。
ADPCM编码过程如图2.2所示输示。
输入S i是一个16bit二进制补码语音数据，其范围在32767到-32767之间。
预测采样值S p，与线性输入S i的差值为d。
量化器对差值进行量化产生一个有符号的4位编码数据I，这个数据的表示范围在7到-7之间，最高位为符号位。
编码时，首先计算16位的二进制补码的当前采样值S i和上一预测采样值S p之间的差值d，这个差值的量化编码即输出4位ADPCM值I。
在算法实现中，S p和量化步长索引，并制定了两个表。
一个表定义一个结构变量存储预测采样为索引调整表，其输入为差值量化编码I，用来更新步长索引。
另一个表为步长调整表，其输入为步长索引，输出为步长q。
编码时，首先用上一个采样点的步长索引查步长调整表求出步长q。
如果当前采样值S i和采样预测值S p之间的差值d为负，则I的D3位置1。
如果该差值绝对值大于步长q，则I的D2位置1。
如果d-q大于q/2，则I的D1位置1，如果d-q-q/2大于q/4，则I的D0位置1。
如果以上条件不满足，则相应位置0。
这样就确定了编码值I。
然后编码值I作为索引调整表的输入，查表输出索引调整，并和结构变量中原步长索引相加，产生新的步长索引，在下一个采样值的编码中使用。
编码输出I后，编码还需要重复进行和解码完全一样的计算过程，求出新的预测采样值S p。
图2.3 解码原理框图2.2解码原理解码是编码的逆过程，ADPCM 的解码过程如图2.3所示。
解码输入即编码输出I ，逆量化器将I 逆量化成差值d q 。
差值d q 与预测采样S p 相加得到解码输出S r 。
解码过程同编码过程中求预测采样的原理是一样的，当编码端的S r 能很好的跟踪上S i 时，解码端的S r 也能同样再现S i。
这里涉及算法本身的时延和实现平台、实现方法的实时性等因素。
解码时首先通过步长索引查步长调整表得到量化步长，差值量化编码I 经逆量化器得到语音差值d q，这是求I 的逆过程；然后与前次预测值一起重建当前语音信号S r ，最后用固定预测S S r p ，更新预测采样S p，用I 更新量化步长索引值。
三、程序代码MATLAB 程序如下：ADPCM 编码：function adpcm_y = adpcm_encoder(raw_y)IndexTable = [-1, -1, -1, -1, 2, 4, 6, 8, -1, -1, -1, -1, 2, 4, 6, 8];%索引调整表StepSizeTable = [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];%步长索引表prevsample = 0;previndex = 1;Ns = length(raw_y);n = 1;raw_y = 32767 * raw_y; % 降输入信号变为16bitwhile (n <= Ns)predsample = prevsample;%预测值传递index = previndex;%索引指针step = StepSizeTable(index);diff = raw_y(n) - predsample;%信号现在值与预测值差if (diff >= 0)%如果差值大于0，则负号位为0，否则为1code = 0;elsecode = 8;diff = -diff;%取正值endtempstep = step;%步长，量化级if (diff >= tempstep)code = bitor(code, 4);%按位或运算，将第三位编码为1diff = diff - tempstep;endtempstep = bitshift(tempstep, -1);%二进制移位操作，目的是变成1/2 if (diff >= tempstep)code = bitor(code, 2);%按位或运算，第二位编码为1diff = diff - tempstep;endtempstep = bitshift(tempstep, -1);if (diff >= tempstep)code = bitor(code, 1);%第一位编码为1enddiffq = bitshift(step, -3);if (bitand(code, 4))%按位与运算，提取第三位diffq = diffq + step;endif (bitand(code, 2))diffq = diffq + bitshift(step, -1);endif (bitand(code, 1))diffq = diffq + bitshift(step, -2);endif (bitand(code, 8))predsample = predsample - diffq;elsepredsample = predsample + diffq;endif (predsample > 32767)predsample = 32767;elseif (predsample < -32768)predsample = -32768;endindex = index + IndexTable(code+1);if (index < 1)index = 1;endif (index > 89)index = 89;endprevsample = predsample;previndex = index;adpcm_y(n) = bitand(code, 15);%adpcm_y(n) = code;n = n + 1;endADPCM解码：function raw_y = adpcm_decoder(adpcm_y)IndexTable = [-1, -1, -1, -1, 2, 4, 6, 8, -1, -1, -1, -1, 2, 4, 6, 8];StepSizeTable = [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];prevsample = 0;previndex = 1;Ns = length(adpcm_y);n = 1;while (n <= Ns)predsample = prevsample;index = previndex;step = StepSizeTable(index);code = adpcm_y(n);diffq = bitshift(step, -3);if (bitand(code, 4))diffq = diffq + step;endif (bitand(code, 2))diffq = diffq + bitshift(step, -1);endif (bitand(code, 1))diffq = diffq + bitshift(step, -2);endif (bitand(code, 8))predsample = predsample - diffq;elsepredsample = predsample + diffq;endif (predsample > 32767)predsample = 32767;elseif (predsample < -32768) predsample = -32768;endindex = index + IndexTable(code+1);if (index < 1)index = 1;endif (index > 89)index = 89;endprevsample = predsample;previndex = index;raw_y(n) = predsample / 32767;n = n + 1;end输入一个模拟信号的编码解码过程：t=0:pi/50:2*pi;y=cos(t);adpcm_y=adpcm_encoder(y);Y=adpcm_decoder(adpcm_y);Z=Y-y;subplot(2,2,1)plot(t,y)title('输入模拟信号y');subplot(2,2,2)stem(adpcm_y) title('ADPCM 编码'); subplot(2,2,3) plot(t,Y)title('ADPCM 解码'); subplot(2,2,4) plot(Z) title('误差');该程序运行后得到结果入下图：输入的模拟信号yADPCM 解码误差四、结果分析从上面的运行结果来看，ADPCM 编码的效率较高，解码后误差小。