信源编码
信源编码_??????
信源编码
信源编码是将信息源产生的符号序列编码为一定长度的码
字的过程。
它的目的是为了提高信息的传输效率和可靠性。
常见的信源编码方式有：
1. 前缀编码：将不同的符号编码为不同长度的码字，使得
任何一个码字都不是另一个码字的前缀。
例如霍夫曼编码。
2. 均匀编码：将所有符号编码为等长的码字，使得每个符
号的平均码字长度相等。
例如ASCII码。
3. 变长编码：根据符号出现的概率分布，将频率高的符号
编码为较短的码字，频率低的符号编码为较长的码字。
例
如算术编码。
4. 字典编码：将整个符号序列看作一个整体，通过生成并
使用一个字典来编码和解码。
例如Lempel-Ziv编码。
这些编码方式各有特点，适用于不同场景下的信源编码需求。
选择合适的信源编码方式可以提高传输效率和节省带宽。
信源编码包括波形编码声源编码分组编码混合编码
信源编码包括波形编码声源编码分组编码混合编码在发送端，把经过采样和量化后的模拟信号变换成数字脉冲信号的过程，称为信源编码。
信源编码主要完成两大任务：一是将模拟信号转换成数字信号，第二是实现数据压缩。
信源编码通常分为三类：波形编码、参数编码和混合编码。
其中波形编码和参数编码是两种基本类型，混合编码是前两者的衍生物。
（1）波形编码波形编码技术直接对语音波形采样、量化，并用二进制码表示。
脉冲编码调制PCM和增量调制DM是波形编码的代表。
优点：①具有很宽范围的语音特性，对各类模拟话音波形信号进行编码均可达到很好的效果；②抗干扰能力强，具有优良的的话音质量；③技术成熟、复杂度不高；④费用适中。
缺点：编码速率要求高，一般要求在16~64kbit/s之间，所占用的频带较宽，只适用于有线通信系统中。
（2）参数编码是以发音机制的模型作为基础，用一套模拟声带频谱特性的滤波器系数和若干声源参数来描述这个模型，在发送端从模拟语音信号中提取各个特征参数并进行量化编码。
包括线性预测编码（LPC）及各种改进型。
目前移动通信系统的语音编码技术大多采用这种类型技术为基础。
优点：由于只需传输话音特征参量，因而语音编码速率可以很低，一般在2~4.8kbit/s之间，并且对话音可懂度没有多少影响。
缺点是：话音有明显的失真，并且对噪声较为敏感，话音质量一般，不能满足商用话音质量的要求。
（3）混合编码将波形编码和参数编码结合起来，力图保持波形编码话音的高质量与参数编码的低速率。
目前移动通信中使用的混合编码包括规则脉冲激励长期预测编码（RPELTP）和应用于IS95CDMA 蜂窝移动通信系统的码激励线性预测编码（CELP）。
特点是：数字语音信号中既包括若干话音特征参量又包括部分波形编码信息，因而综合了参数编码和质量波形编码各自的优点。
第5章 信源编码 第1讲 无失真信源编码 定长编码定理 2016
00 01 10 11
0 01 001 111
12/62
余 映 云南大学
5.1 编码的定义
• 采用分组编码方法，需要分组码具有某些属性， 以保证在接收端能够迅速准确地将码译出。 • 下面讨论分组码的属性：
余 映 云南大学
13/62
5.1 编码的定义
• (1) 奇异码和非奇异码
– 若信源符号和码字是一一对应的，则该码为非奇异码； 反之为奇异码。 – 例如表中码1是奇异码，其他是非奇异码。
信源符号 出现概率 码1 码2 码3 码4
A B C D
1/2 1/4 1/8 1/8
0 11 00 11
余 映 云南大学
0 10 00 01
1 10 100 1000
1 01 001 0001
18/62
5.1 编码的定义
• (3) 即时码和非即时码
– 唯一可译码又分为非即时码和即时码。 – 即时码是一种没有一个码字构成另一码字前缀的码。 在译码时没有延迟，收到一个完整码字后就能立即译 码。 – 如果收到一个完整码字后，不能立即译码，还需等下 一个码字开始接收后才能判断是否可以译码，这样的 码叫做非即时码。
信源符号
出现概率
码1
码2
码3
码4
a1 a2 a3 a4
1/2 1/4 1/8 1/8
0 11 00 11
余 映 云南大学
0 10 00 01
1 10 100 1000
1 01 001 0001
14/62
5.1 编码的定义
• (2) 唯一可译码和非唯一可译码
– 若任意有限长的码元序列，只能被唯一地分割成一个 个的码字，则称为唯一可译码。 – 例如{0, 10, 11}是一种唯一可译码。 – 因为任意一串有限长码序列， – 如100111000
2.10常用信源编码
0.40.40.601
1.0
0.20.40 0.4101
0.6
0.200.21000
0.4
0.100010
0.2 1
0.110011
编码
0.4 0.40.4 0.600
1.0
0.20.20.4 0.4 10
0.6
0.20.200.211
0.4
0.10 0.2 1010
0.2
0.11011
可见，编成的码C和C’不一样，这说明哈夫曼编码并不唯一，这是由于哈夫曼编码是与信源统计特性相匹配的编码，而不是某个信源固定特性相匹配，不唯一性是明显的，但是只要在编码和译码过程中遵守同一规则，译码是唯一的。虽然C和C’不一样，但是两者都是哈夫曼编码，并且码长相等。
Kc’=0.4×1+0.2×2+0.2×3+2×0.1×4=2.2
Kc=0.4×2+0.2×2×2+0.1×3×2=2.2
但是，若从二阶矩来看，即方差来看，C’的方差大，C的方差小，所以C优于C’
下面讨论哈夫曼编码应用中的一些问题：
1)首先讨论误差扩散：哈夫曼编码是一种无失真信源最佳编码，但是在实际信道中是有失真的。噪声的引入必然要破坏长码结构，而且是变长码，错误不但影响受干扰位，还要进一步扩散。目前对扩散还没有很有效的方法，工程上克服方法有两种：一是限制哈夫曼码仅能应用于优质信道（<=10-6）以限制扩散的可能性；二是采用定期清洗，防止扩散区域增大。但是它是靠牺牲有效性换取的。
解：先计算一个符号所含的平均自信息量，即信源熵H
H= =1.9056bit
无记忆信源由6000个符号构成的符号序列消息
[例6]发出二重符号序列消息的信源熵为 而一阶马尔可夫信源的信源熵为 试比较这两者的大小，并说明原因。
信源编码
S {S1, S2 ,..., Sq}
编码器
C :{W1,W2 ,...,Wq}
X {x1, x2,..., xr}
wi 称为码字，Li为码字wi 的码元个数，称为码字wi 的码字 长度，简称码长。
第二节 码的分类
1、二元码： 码符号集X={0,1}，如果要将信源通过二元信道传输，必
须将信源编成二元码，这也是最常用的一种码。 2、等长码：
第八章 信源编码
1 引言 2 等长信源编码定理、变长信源编码定理
3 各种编码 4 有噪信道编码定理
5 联合信源信道编码定理
第五章 有噪信道编码
第一节 错误概率与译码规则 第二节 错误概率与编码方法 第三节 有噪信道编码定理 第四节 联合信源信道编码定理 第六节 纠错编码的基本思想 第七节 常用编码方法
l H (S) 2
N log r
则不可能实现无失真编码，当N趋向于无穷大是，译码错 误率接近于1。
第三节 等长信源编码定理
•定理4.3的条件式可写成： l log r NH (S)
左边表示长为 l 的码符号所能载荷的最大信息量， 而右边代表长为N的序列平均携带的信息量。因此， 只要码字传输的信息量大于信源序列携带的信息量， 总可以实现无失真编码 。
信源编码的分类：离散信源编码、连续信源编码和相关信源编 码三类。 离散信源编码：独立信源编码，可做到无失真编码； 连续信源编码：独立信源编码，只能做到限失真信源编码； 相关信源编码：非独立信源编码。
第二节 码的分类
编码器可以看作这样一个系统，它的输入端为原始信
源S，其符号集为S {S1, S2,..., Sq}；而信道所能传输的符号集 为 X {x1, x2,..., xr} 编码器的功能是用符号集X中的元素，将 原始信源的符号 Si 变换为相应的码字符号wi ，所以编码器 输出端的符号集为 C :{W1,W2,...,Wq}
数字通信原理3信源编码
2 q/ 2 e2 p(e)de q/ 2 e2 1 de q2
q/2
q q / 2
12
2010 Copyright
SCUT DT&P Labs
27
均匀量化(续)
第三章 信源编码
量化信噪比与量化电平数M之间的关系
设量化范围为：-VP -- +VP，量化电平数 M=2b
量化间隔：q=2VP/M=2VP/2b
3
＝ 1
12
M i 1
p(mk )q3
q2 12
M i 1
p(mk )q
2010 Copyright
SCUT DT&P Labs
26
均匀量化(续) 利用概率的性质
M
p(mk )q 1
i 1
进一步可得量化噪声功率的简化计算公式
2 q2
12
第三章 信源编码
如假设量化噪声服从均匀分布，亦可得
第三章 信源编码
量化误差
2010 Copyright
SCUT DT&P Labs
24
标量量化（续） （3）有偏型
第三章 信源编码
（4）非均匀型(对小信号误差小)
量化误差
2010 Copyright
SCUT DT&P Labs
25
均匀量化
第三章 信源编码
模拟信号的取值范围：a －b，
量化电平数为M
量化噪声功率：
2 q
q2 12
= VP2 3M 2
1 12
2VP 2b
2 1 12
2VP
2 2 2b
信号功率：
2 x
信噪比：
VP VP
x2
信源编码的基本概念
信源编码的基本概念
信源编码是指将一个信源的输出进行编码，以便在传输或存储过程中减少数据的冗余并提高传输效率。
它是信息论中的一个重要概念，用于将离散或连续的信源符号转换为离散或连续的编码符号序列。
在信源编码中，信源可以是任何产生离散或连续符号序列的系统，比如语音、图像、视频等。
通过对信源进行编码，可以利用统计规律和信息冗余性，将原始信源数据压缩成更紧凑的编码数据。
常见的信源编码方法有无损编码和有损编码两种。
无损编码是指在编码和解码的过程中不损失任何信息，保证数据的完整性，如霍夫曼编码、算术编码等。
而有损编码则是在编码和解码的过程中会有一定的信息损失，但可以通过舍弃一些冗余信息来实现更高的压缩率，如JPEG、MP3等。
信源编码的目标是在保证数据正确性的前提下，尽可能地减少数据的冗余，并提高传输和存储的效率。
它在数据压缩、多媒体传输、通信系统等领域都有广泛的应用。
信源编码
a4
1000 0001
异前缀码(即时码)：码集中任何一个码不是其他码的前缀。 即时码必定是唯一可译码, 唯一可译码不一定是即时码。 5°有实用价值的分组码 分组码：将信源符号集中的每个信源符号固定地映射成一个码字。
是非奇异码、唯一可译码、即时码 。
六、码树图 1°码树图: 用码树来描述给定码集中各码字的方法。
码字Y i 的码元个数 Ki 称为Y i的码长。 所有码字Y i 的码长 Ki 均相等称为码长为 K 定长码。 码字Y i 的码长 Ki 不全相等称为变长码。
西南石油大学理学院
三、 编码与译码
1°信源编码：将信源符号xi 或符号序列XLi 按一种规则映像成码字 Yi的过程。 2°无失真编码：信源符号到码字的映射必须一一对应。 3°译码：从码符号到信源符号的映射。
x2 x1 x3 x2 x1 x1
x1→1 x2→10 x3→11 则无法唯一分割。
4°按译码的即时性分类
非即时码：接收端收到一个完整的码字后，不能立即译码，还需 要等到下一个码字开始接收后才能判断是否可以译码。
即时码：接收端收到一个完整的码字后，就能立即译码，即时码 又称为非延长码或异前缀码。 即时码与唯一可译码
信源符号 xi 对应的码字为Yi （i = 1, 2, … , n），码字Yi 对应 的码长为 K i（i = 1, 2, …, n ） 。 所有的 K i 相等为定长码，记为 K, 不相等时为变长码。
3°按译码唯一性分类
唯一可译码：对于多个码字组成的有限长码流，只能唯一
地分割成一个个的码字。唯一可译码又称为单义码。
非唯一可译码：对有限长码流，不能唯一地分割成一个个
的码字。
西南石油大学理学院
【例】 码流 100111000 … 码1 码2
第五章信源编码(编码定义及定长编码)
信源符号集X＝[a1,a2,…an]={优、良、中、差} 用二元码，码符号集合为{0,1} 码字集合为 Y=[W1,W2,…Wn]={00,01,10,11}
编码过程：00代表优，01代表良，10代表中，11代 表差。每一个码字都是2个码符号组成的序列。
解码：按照码符号的顺序，从根节点依次查询到终端节点，就得到对应的 信源符号。再从根节点对剩下的码符号序列做相同的处理，直到处理完码 符号序列中所有的码符号
对应表中的码4分析
A
0
1
0
1
1
0
0
1
0
10 1
0
1
000
001 010
011 100 101 110
111
一阶节点 二阶节点 三阶节点
唯一可译码存在的充要条件
下面，首先求得独立等概率情况，即
H 0 log2 27 4.76bit
其次，计算独立不等概率情况，
27
H1 pi log pi 4.03bit
i 1
再次，若仅考虑字母有一维相关性，求H2
H2 3.32bit
最后，利用统计推断方法求出，由于采用的逼近的方法和 所取的样本的不同，推算值也有不同，这里采用Shannon 的推断值。 H 1.4bit
冗余度
定义：衡量信源发出消息时包含了多余信息的物 理量
来源：
1.信源符号的相关性。相关程度越大，信源的实 际上越小，越趋向于H∞（X） 。
2.信源符号分布的不均匀性。等概率分布时信源 熵最大，不均匀分布时，信源熵减小。当各符号 之间不存在依赖关系且为等概率分布时，信源实 际熵趋于最大熵H0（X）
简述信源编码的功能
简述信源编码的功能摘要：1.信源编码的定义与作用2.信源编码的分类及方法3.信源编码技术的应用领域4.信源编码的发展趋势与挑战5.总结与展望正文：一、信源编码的定义与作用信源编码，是指在信息传输过程中，对原始信息进行编码处理，将其转换为适合于信道传输的编码形式。
其作用主要体现在以下几点：1.提高信息传输的效率：通过对信源进行编码，可以减少信息传输的冗余度，从而提高传输速率。
2.实现信息加密：信源编码可以实现信息加密，保障信息安全。
3.便于信号处理与分析：编码后的信号更容易进行信号处理、分析和识别。
二、信源编码的分类及方法根据编码方式的不同，信源编码可分为以下几类：1.基于概率的编码：如哈夫曼编码、算术编码等，主要用于熵编码。
2.基于结构的编码：如分组编码、卷积编码等，主要用于信道编码。
3.基于语义的编码：如图像编码、音频编码、视频编码等，主要用于特定领域信息的压缩与传输。
常见信源编码方法有：1.预测编码：通过对相邻帧或帧内的像素进行预测，减少冗余信息。
2.变换编码：将原始信号变换为频域或小波域，再进行编码。
3.熵编码：基于信息熵原理，对编码后的符号进行码字优化。
三、信源编码技术的应用领域1.图像处理：如JPEG、JPEG2000等图像压缩标准。
2.音频处理：如MP3、AAC等音频压缩标准。
3.视频处理：如MPEG、H.264等视频压缩标准。
4.通信系统：如3G、4G、5G等无线通信系统的信道编码。
四、信源编码的发展趋势与挑战1.趋势：随着大数据、云计算、物联网等技术的发展，信源编码将向更高效率、更低成本、更智能化的方向发展。
2.挑战：如何在低功耗、低带宽、高噪声等环境下，实现高效、可靠的信源编码成为当前研究的关键。
五、总结与展望信源编码作为信息传输过程中的关键技术，对于提高传输效率、保障信息安全、实现信号处理具有重要意义。
二章节信源编码
1.68
（4） H(x) 1.631 0.971 N 1.68
第2章 模拟信号的数字传输
22
2.2 模拟信号数字化的方法
1、利用数字通信系统传输模拟信号的步骤：
❖ 把模拟信号数字化，即模数转换(A/D)； ❖ 进行数字方式传输； ❖ 把数字信号还原为模拟信号，即数模转换(D/A)。
把发端的A/D变换称为信源编码，而收端的 D/A变换称为信源译码，如语音信号的数字 化叫做语音编码。
第2章 模拟信号的数字传输
23
2.2 模拟信号数字化的方法
模拟 信息源
抽样、量化 和编码
数字 通信系统
译码和低通 滤波
m(t) 模拟随机信号
{s }
k
数字随机序列
{s }
k
数字随机序列
m(t) 模拟随机信号
2.2.1 抽样
带通均匀抽样定理
一个带通信号m(t)，其频率限制在fL与fH之间， 带宽为B=fH-fL，如果最小抽样速率fs=2fH/n， 那么m(t)可完全由其抽样值确定。
n
fH B
第2章 模拟信号的数字传输
32
2.2.1 抽样
例如：信号 312KHz~552KHz，求fs
B 552 312 240kHz
第2章 模拟信号的数字传输
3
2.1 离散无记忆信源（DMS)编码
2、DMS编码分类
（1）等长编码 （2）不等长编码
第2章 模拟信号的数字传输
4
2.1.1 等 长 编 码
1、等长编码的编码长度
又称均匀编码。即不论符号出现的概率如何，对 每个符号都用N位二进制码表示。
设信源共有 L种符号，每个符号用N位二 进制表示，则有（2.1-2)
信源编码
信源编码的基本思想
信源编码提高信息传输有效性的基本思想， 就是针对信源输出符号序列的统计特性，通 过概率匹配的编码方法，将出现概率大的信 源符号尽可能编为短码，从而使信源输出的 符号序列变换为最短的码字序列。
二、编码定义
1、非奇异码和奇异码 2、等长码和变长码 3、单义码和非单义码 4、非续长码 5、码树 6、码字平均长度 7、编码效率
在进行编码时，为了得到码方差最小的码，应使合 并的信源符号位于缩减信源序列尽可能高的位置上， 以减少再次合并的次数，充分利用短码；
码方差例子
设离散无记忆信源如下，分别按如下两种方 式编码，分析哪种编码更好。
XP
x1 0.4
x2 0.2
x3 0.2
x4 0.1
0x.51
Huffman编码1
信源符号
例子
已知信源符号集合的概率分布为 X {x1, x2, x3, x4}
P(X ) {1 , 1 , 1 , 1}
则 H(X) = 1.75 bits/符号
2488
如采用 2bit 等长编码(如x1—>00, x2—>01, x3—>10, x4—>11)，则 L = 2, η= 1.75/(2*log2) = 0.875；
例: C1 = (1, 01, 00) 是单义码，如码字序列 10001101只可唯一划分为1、00、01、1、 01; C2 = (0, 10, 01) 为非单义码，如序列01001 可划分为0、10、01或01、0、01。
非续长码
设 Ci={xi1,xi2,…,xim} 是码 C 中的任一码字，而其他码字 Ck={xk1,xk2,…,xkj} (j < m) 都不是码字 Ci 的前缀，则称此码 为非续长码，也称为即时码。
信息论导论第六章信源编码
第6章 信源编码
从数学意义上，信源编码就是信源符号序列到码 字之间的映射。 无失真信源编码 选择适合信道传输的码集，现在一般选二进 制数 寻求一种将信源符号序列变换为码字的系统 方法，这种方法要保证符号序列与码字之间的 一一对应关系
信源编码
衡量编码方法优劣的主要指标中，码长和易实现 性最受重视。
i 1 i 1 i 1
nN
nN
nN
H(X N ) NH(X) K H(X N ) 1 NH(X) 1
K 1 H(X) H(X) N N 1 任意给定 ，只要NN
信源编码
三、无失真信源编码 1、香农码
香农码直接基于最优码码长的界，是一种采用异 前置码实现的无失真不等长编码。
信源编码
例2
X x1 x 2 x 3 P(X) 0.5 0.3 0.2
分别对该信源和其二次扩展信源编香农码，并计 算编码效率。 (1)对信源编码
log P(x1 ) log 2 1 k1 1 log P(x 2 ) log 0.3 1.74 取k 2 2
码B 码C 0 01 0 10
x 3 0.15 x 4 0.05
011 110 0111 111
码A不是单义可译码，它有二义性；码B和码C是 单义可译码；码B是延时码，它需等到对应与下一 个符号的码字开头0才能确定本码字的结束，存在 译码延时；码C是即时码。
信源编码
码C的特点——任何一个码字都不是其它码字的前 缀，因此将该码称为异前置码。 异前置码可以用树图来构造。 一个三元码树图 从树根开始到每一个终节 点的联枝代表一个码字， 相应的异前置码
x1
x2
0.5
信源编码
信源编码的原理、方法、优缺点及应用信源编码就是从信源产生的信号到码符号的一种映射，它把信源输出的符号变换成码元序列。
信源编码主要是利用信源的统计特性，解决信源的相关性，去掉信源冗余信息，从而达到压缩信源输出的信息率，提高系统有效性的目的。
冗余信息是指信源产生信息所用数据位数与消息中包含的实际信息数据位的数目差值。
解决信源的相关性本质就是降低信源中的冗余，常用消除信源相关性的方法：“合并法”和“预测法”。
如果信源的符号序列中，只在相邻的少数几个符号之间有相关性，而相距较远的符号之间的相关性可以忽略不计，那么，这种信源称为弱记忆信源。
在这种情况下，可以把具有较强相关性的邻近几个符号看成一个大符号。
于是，这些大符号之间的相关性就变得很小了。
实际上就是把原来的基本信源空间变换成了多重空间。
多重空间的重数越高，这种大符号之间的相关性越小，最终可以获得相互独立的情况。
这种方法称为合并法。
如果信源的符号序列之间存在较强的相关性联系，以至根据其中一部分符号能够以一定的准确性推测出其余的符号，这种信源就称为强记忆信源。
在传递这样的信息时，那些可以被精确推断出来的符号就不必传送，从而可以节省时间，提高传输的效率。
但是，大多数情况下，完全可以精确推断出来的情况是极少的，只能根据信源的统计相关性作近似的预测，这就是预测法。
信源编码的作用之一是设法减少码元数目和降低码元速率，即通常所说的数据压缩：作用之二是将信源的模拟信号转化成数字信号，以实现模拟信号的数字化传输。
最原始的信源编码就是莫尔斯电码，另外还有电报码都是信源编码，它们主要用于传输电报信息。
但现代通信应用中常见的信源编码方式有：香农编码、费诺编码、Huffman 编码、算术编码、L-Z编码等，另外还有一些有损的编码方式。
信源编码的目标就是使信源减少冗余，更加有效、经济地传输，最常见的应用形式就是压缩。
另外，在数字电视领域，信源编码包括通用的MPEG—2编码和H.264（MPEG—Part10 AVC）编码等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（或均匀的），抽样后的信号幅度随模拟信 号变化而变化。
实现抽样方法很简单，一般只需用相乘 器即可。
图3-2 抽样的物理过程
抽样定理在通信系统、信息传输理论方 面占有十分重要的地位，尤其是数字通信系 统就以此定理作为理论基础。
PCM过程主要由抽样、量化和编码3个步 骤组成。
抽样是把时间上连续的模拟信号转换成 时间上离散的样值信号，量化是把幅度上连 续的模拟信号转换成幅度上离散的量化信号， 编码是把时间上离散且幅度上离散的量化信 号用一个二进制码组表示。
电话信号的PCM码组是由8位码组成的， 一个码组表示一个量化后的样值。
是312～552Hz）就属于带通信号。
下面分别讨论这两种信号的抽样定理。
1．低通信号的抽样
（1）低通信号抽样定理
低通信号抽样定理：一个限带为fs内的 连续信号x(t)，若抽样频率fs≥2fm，则可以 由样值序列{x(nTs)}无失真地重建原始信号。
抽样定理告诉我们：由至少等于信号波 形最高频率的两倍的速率进行瞬时抽样构成
从调制的角度看，PCM编码过程对应于以 模拟信号为调制信号，以二进制脉冲序列为 载波，通过调制改变脉冲序列中码元的取值 这一调制过程。
因此，PCM被称为脉冲编码调制。
图3-1 PCM通信系统
3.2.2 信号的抽样
将时间上连续的模拟信号处理成时间上 离散的样值信号，这一过程称为抽样（或采 样）。
图3-2所示给出了一个模拟信号经过抽样
由于PCM可以把各种消息（声音、图像和 数据等）都变成数字信号进行传输，可以实 现传输和交换一体化的综合通信方式，而且 还可以实现数据传输与数据处理一体化的综 合信息处理。
因此，在数字微波通信、卫星通信、光 纤通信等中获得了极为广泛的应用。
3.2.1 脉冲编码调制概述
脉冲编码调制（PCM）是把模拟信号变换 为数字信号的一种调制方式。
电话业务是最早发展起来的，到目前为 止在通信中仍然有最大的业务量，所以语音 编码在模拟信号编码中占有重要的地位。
本章以语音编码为例，介绍模拟信号数 字化的原理及技术。
根据语音信号的特征，把语音编码方法 分为两类。
1．波形编码
波形编码是直接对信号的波形进行编码， 数码率在16kbit/s～64kbit/s范围内，具有 较高的重建信号的质量。
信源编码的目的是能更加有效地传输、 存储信息，编码后尽可能减少所需信息的损 失，提高编码后携带信息的效率。
3.1.2 模拟信号数字化传输方法概要
要实现模拟信号数字化传输与交换，首 要的任务就是将模拟信号变成数字信号。
语音信号的编码称为语音编码，图像信 号的编码称为图像编码。
二者虽然各自特点不同，但编码原理基 本上是一致的。
2．参量编码（声编码）
参量编码是利用信号处理技术，提取语 音信号的一些特征参量，对其进行编码。
参量编码的特点是码速率低，一般在 16kbit/s以下，最低可到1kbit/s的数量级， 但重建信号的质量较波z的话路中，传输各种模拟信号（如语
第3章 信源编码
3.1 信源编码概述 3.2 脉冲编码调制（PCM） 3.3 增量调制（ΔM） 3.4 自适应差分脉冲编码调制 （ADPCM） 本章内容小结
学习要点
信源与信源编码的基本概念 抽样与抽样定理 均匀量化与非均匀量化 PCM编码 增量调制 自适应差分脉冲编码调制
学习重点
信源编码的概念 低通信号的抽样及已抽样信号的频谱 特点 量化特性和量化信噪比的简单计算 PCM编码的原理及编码信号的码率和 带宽
A律13折线编译码方法、译码输出和
量化误差的相关计算 增量调制的工作原理
3.1 信源编码概述
3.1.1 信源与信源编码 3.1.2 模拟信号数字化传输方法概 要
3.1.1 信源与信源编码
1．关于信源
在电信系统，信源输出的信号必须是电 信号，这里的信源实际上是一个信号源（电 信号源）或者其中必定有将原始消息转换为 电信号的转换部件（如话筒）。
3.2 脉冲编码调制（PCM）
3.2.1 脉冲编码调制概述 3.2.2 信号的抽样 3.2.3 量化 3.2.4 编码和译码
随着微电子技术的发展和计算机的应用 和普及，数字传输特别是以PCM为代表的脉冲 编码调制技术极受重视。
PCM具有抗干扰能力强、失真小、传输特 性稳定、远距离再生中继时噪声不积累等优 点，而且可以采用有效编码、纠错编码和保 密编码来提高通信系统的有效性、可靠性和 保密性。
音信号、模拟的数据信号、传真信号等）在 数字化后，仍能保持原来的质量容限，因而 得到了广泛的应用。
语音信号的波形编码方法有很多，如脉 冲编码调制（PCM）、自适应差值脉冲编码调 制（ADPCM）、自适应增量编码（M）、子带 编码（SBC）、矢量编码（VQC）等。
本章以语音编码为例，介绍模拟信号数 字化的脉冲编码调制（PCM）的基本原理。
抽样定理要回答的根本问题是如何从抽 样信号中恢复原始模拟信号（或信号的重 建），以及在什么样的条件下才可以无失真 地完成这种恢复作用。
设信号的频率范围是f0～fm，带宽 B = fm−f0。若f0＜B，称这种信号为低通信 号，例如语音信号；若f0＞B，称这种信号为
带通信号，例如载波60路群信号（频率范围
不同的信源有不同的特性，如统计特性、 频谱特性及功率特性，这就要求不同的传输 系统和信道来适应它。
本书只讨论语音信源发出的信号。
随着技术的发展，数字通信的优越性越 来越明显，这就需要越来越多的数字信源。
如何把模拟信源转换成数字信源，这就 要依靠信源编码器来完成。
2．信源编码
信源编码是把信源发出的信息转换成数 字形式的信息序列，主要包括模—数转换 （A/D变换）和压缩处理，然后再进行一定形 式的编码处理。
一个带限信号，这意味着对于信号的最高频
率分量至少在一个周期内要取两个样值。
通常将满足抽样定理的最低抽样频率fs
称为奈奎斯特（Nyquist）频率，最大抽样间