DPCM编码器与DPCM解码器的MATLAB实现及性能分析
DPCM编码的原理资料
DPCM编码的原理资料DPCM编码（Differential Pulse Code Modulation）是一种用于压缩数字音频信号的编码方法。
它是PCM编码的一种变种，通过对相邻采样值之间的差值进行编码，实现对音频信号的无损压缩。
1.采样：首先，原始的音频信号会按照一定的采样频率进行采样，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
采样的频率越高，可以获得更高质量的数字音频信号。
2.预测：在DPCM编码中，相邻采样值之间的差值是进行编码的基本单位。
为了尽量减小采样值之间的差异，DPCM使用了线性预测模型对下一个样本进行预测。
预测模型可以根据前面的采样值来估计下一个采样值。
常用的预测方法有线性模型和自适应模型等。
3.量化：在预测阶段，得到的预测误差值被称为残差。
为了减小数据量，残差需要进行量化。
在量化过程中，将连续的实数值映射为一组离散的数值。
削减位数会带来一定的信号失真，但可以减小数据量。
4.编码：经过量化后的残差值被编码成二进制码字，以进一步减小数据量。
编码方法包括熵编码（如霍夫曼编码）和算术编码等。
5.解码：解码器将接收到的二进制码流解码成量化后的残差值。
解码器使用与编码器相同的预测器来恢复原始的音频信号。
尽管DPCM编码是一种无损压缩方法，但由于在编码过程中的量化操作会引入一定的失真，因此不能达到与原始音频信号完全一致的效果。
随着量化级别的增加，失真会逐渐增加。
-数据压缩：DPCM编码可以将原始音频信号压缩成较小的数据量，降低存储和传输成本。
-预测优化：通过预测模型，DPCM可以对音频信号进行优化，减少编码时的冗余信息。
-传输效率高：由于数据量减小，DPCM编码可以提供更高的传输效率。
然而，DPCM编码也存在一些缺点：-残差误差：由于量化操作引入的失真，解码后的音频信号与原始信号之间会存在一定的误差。
-灵敏度：DPCM编码对音频信号的不同频率和动态范围的响应度不同，对于高频信号和动态范围较大的信号可能会引入较大的失真。
通信工程专业课程设计题目
通信工程专业课程设计题目
1，浅谈5G移动通信
2，基于matlab的turbo码仿真
3，基于matlab的AM调制仿真
4，基于matlab的QPSK解调仿真
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19，基于matlab的2DPSK解调仿真
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22，DPCM编码器的设计及应用
23，基于matlab的2ASK调制仿真
24，巴克码发生器设计
25，2ASK与PAM混合调制与相干解调系统仿真
26，数字信号频带传输系统设计
27，基于matlab的OQPSK调制仿真。
第五次：DPCM、ADPCM、子带编码、图像编码
G0 Δ(nTs ) Δ0 (nTs ), G(nTs ) (nTs )
随方差σ(nTs)变化，如图所示。 后向自适应量化的特点是无需 传送Δ (nTs)和G (nTs) ，缺点是对传输产生的误差比较敏感，因 为传输误码将影响到Δ (nTs)和G (nTs)的自适应， 并且该影响还
会进一步扩散。
子带编码(SBC) 1) 子带编码的基本原理
子带编码的基本思想是：采用带通滤波器先将输入信号分
割成n个不同的频带分量(子带)，然后再分别对每个子带进行
抽样、量化和编码。子带编码是一种频域编码，即将信号分解
成不同频带分量来去除信号的相关性，从而得到一组互不相关 的信号。如图 所示。
带通滤波器 B P1 输入信号 s(t)
差值e(nTs)作为量化器的输入，eq (nTs)为量化器的输出。 量 化后的每个预测误差eq(nTs) 被编码成二进制数字序列， 通过 ~ 信道传送到接收端。在本地该误差eq(nTs)与预测值s(nTs)相加而 ^ 得到s(nT ) 。
s
~ 接收端采用与发送端相同的预测器，预测器的输出s (nTs)与
现有的PCM编码需采用64kb/s的A率或 率对数压扩的 方法，才能符合长途电话传输语音的质量标准。在最 简单的二进制基带传输系统中，传送64kb/s数字信号 的最小频带理论值为32kb/s。而模拟单边带多路载波 电话占用的频带仅4kHz.故PCM占用频带要比模拟单 边带通信系统宽很多倍.因此在频带宽度严格受限的通 信系统中,能传送的PCM电话路数要比模拟单边带通信 方式传送的的电话路数少得多.这样,对于费用昂贵的 长途大容量传输系统,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能很难和模拟通信相比 拟.至于超短波波段的移动通信网中,由于其频带有限 (每路电话必须小于25kHz), 64kb/sPCM更难获得应用.
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。
DPCM编码器与DPCM解码器的MATLAB实现及性能分析
DPCM编码器与DPCM解码器的MATLAB实现及性能分析摘要：利用MATLAB集成环境下的Simulink仿真平台,设计一个DPCM编码与解码系统.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。
关键词：MATLAB ; DPCM编码与解码系统；误码率；1 引言1.1 课程设计目的通过本课程的学习我们不仅能加深理解和巩固理论课上所学的有关DPCM编码和解码的基本概念、基本理论和基本方法，而且能锻炼我们分析问题和解决问题的能力；同时对我们进行良好的独立工作习惯和科学素质的培养，为今后参加科学工作打下良好的基础。
1.2 课程设计内容利用MATLAB集成环境下的Simulink仿真平台,设计一个DPCM编码与解码系统.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。
1.3 预测编码预测编码方法是一种较为实用被广泛采用的一种压缩编码方法。
预测编码方法原理，是从相邻像素之间有强的相关性特点考虑的。
比如当前像素的灰度或颜色信号，数值上与其相邻像素总是比较接近，除非处于边界状态。
那么预测编码(predictive coding)是统计冗余数据压缩理论的三个重要分支之一，它的理论基础是现代统计学和控制论。
由于数字技术的飞速发展，数字信号处理技术不时渗透到这些领域，在这些理论与技术的基础上形成了一个专门用作压缩冗余数据的预测编码技术。
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。
预测编码是根据某一模型利用以往的样本值对于新样本值进行预测，然后将样本的实际值与其预测值相减得到一个误差值，对于这一误差值进行编码。
如果模型足够好且样本序列在时间上相关性较强，那么误差信号的幅度将远远小于原始信号，从而可以用较少的电平类对其差值量化得到较大的数据压缩结果。
DPCM_编码解码
}
}
conStructArray数组里面存放的。考虑到第0行，第0列，作为最初的预测参考依据，这两行原值编码，以保证预测的准确性。最后一列由于位置原因也进行原值编码。对于预测误差，首先放大100倍进行判决，量化以后又缩小100倍，与预测值求和，这样保证了精度。
/*由前面知道，判决电平数组和量化重建数组中的数据都扩大了100倍，因此将预测误差nErr扩大100倍，进行判决*/
nErr=(nR-nPre)*100;
int k;
for (k=0;k<3;k++)
{
if (nErr<z_level_two[k])break;
}
/*得到重建值，用于后面的像素的预测，q_level_two[k]/100是由于上面q_level_two中的数据扩大了100倍*/
将上面转化以后的判决电平和量化重建电平存储到数组中例如2bitpixel情况下的判决电平和量化重建电平分别用以下两个数组存储为了进行整数运算尽量避免存储运算同时保留应有精度我将表中数据扩大100后取整因此数组初始化如下
帧内DPCM编码
一、实现要求
DPCM编码解码的流程图如下图
具体要求如下
1、线性预测器
2、DPCM的代码实现（代码在VS2010中调试通过）
这里2bit/pixel情况为例，其他类似。
1）将上面转化以后的判决电平和量化重建电平存储到数组中
例如2bit/pixel情况下的判决电平和量化重建电平分别用以下两个数组存储，为了进行整数运算尽量避免存储运算，同时保留应有精度，我将表中数据扩大100倍以后取整，因此数组初始化如下：
if (i==0||j==0||j==PIC_WIDTH-1)
matlab函数手册
matlab函数手册信源函数randerr产生比特误差样本randint产生均匀分布的随机整数矩阵randrc根据给定的数字表产生随机矩阵wgn产生高斯白噪声信号分析函数biterr计算比特误差数和比特误差率eyediagram绘制眼图catterplot绘制分布图ymerr计算符号误差数和符号误差率信源编码dpcmdecoDPCM（差分脉冲编码调制）解码dpcmencoDPCM编码dpcmopt优化DPCM参数lloydLloyd法则优化量化器参数quantiz给出量化后的级和输出值误差控制编码bchpoly给出二进制BCH码的性能参数和产生多项式convenc产生卷积码cyclgen产生循环码的奇偶校验阵和生成矩阵cyclpoly产生循环码的生成多项式decode分组码解码器encode分组码编码器gen2par将奇偶校验阵和生成矩阵互相转换gfweight计算线性分组码的最小距离hammgen产生汉明码的奇偶校验阵和生成矩阵rdecof对Reed-Solomon编码的ASCII文件解码rencof用Reed-Solomon码对ASCII文件编码rpoly给出Reed-Solomon码的生成多项式yndtable产生伴随解码表vitdec用Viterbi法则解卷积码（误差控制编码的低级函数）bchdecoBCH解码器bchencoBCH编码器rdecoReed-Solomon解码器rdecode用指数形式进行Reed-Solomon解码rencoReed-Solomon编码器rencode用指数形式进行Reed-Solomon编码调制与解调ademod模拟通带解调器ademodce模拟基带解调器amod模拟通带调制器amodce模拟基带调制器apkcont绘制圆形的复合ASK-PSK星座图ddemod数字通带解调器ddemodce数字基带解调器demodmap解调后的模拟信号星座图反映射到数字信号dmod数字通带调制器dmodce数字基带调制器modmap把数字信号映射到模拟信号星座图（以供调制）qakdeco从方形的QASK星座图反映射到数字信号qakenco把数字信号映射到方形的QASK星座图专用滤波器hank2y把一个Hankel矩阵转换成一个线性系统模型hilbiir设计一个希尔伯特变换IIR滤波器rcoflt升余弦滤波器rcoine设计一个升余弦滤波器（专用滤波器的低级函数）rcofir设计一个升余弦FIR滤波器rcoiir设计一个升余弦IIR滤波器信道函数awgn添加高斯白噪声伽罗域计算gfadd伽罗域上的多项式加法gfconv伽罗域上的多项式乘法gfcoet 生成伽罗域的分圆陪集gfdeconv伽罗域上的多项式除法gfdiv伽罗域上的元素除法gffilter在质伽罗域上用多项式过滤数据gflineq在至伽罗域上求A 某=b的一个特解gfminpol求伽罗域上元素的最小多项式gfmul伽罗域上的元素乘法gfpluGF（2^m）上的元素加法gfpretty以通常方式显示多项式gfprimck检测多项式是否是基本多项式gfprimdf给出伽罗域的MATLAB默认的基本多项式gfprimfd给出伽罗域的基本多项式gfrank伽罗域上矩阵求秩gfrepcovGF（2）上多项式的表达方式转换gfroot质伽罗域上的多项式求根gfub伽罗域上的多项式减法gftrunc使多项式的表达最简化gftuple简化或转换伽罗域上元素的形式工具函数bi2de把二进制向量转换成十进制数de2bi把十进制数转换成二进制向量erf误差函数erfc余误差函数itrelli检测输入是否MATLAB的trelli结构（tructure）marcumq通用MarcumQ函数oct2dec八进制数转十进制数poly2trelli把卷积码多项式转换成MATLAB的trelli描述vec2mat把向量转换成矩阵———————————————————————————————————————————————Aaab绝对值、模、字符的ASCII码值aco反余弦acoh反双曲余弦acot反余切acoth反双曲余切acc反余割acch反双曲余割align启动图形对象几何位置排列工具all所有元素非零为真angle 相角an表达式计算结果的缺省变量名any所有元素非全零为真area面域图argname函数M文件宗量名aec反正割aech反双曲正割ain反正弦ainh反双曲正弦aignin向变量赋值atan反正切atan2四象限反正切atanh反双曲正切autumn红黄调秋色图阵a某e创建轴对象的低层指令a某i控制轴刻度和风格的高层指令Bbbar二维直方图bar3三维直方图bar3h三维水平直方图barh二维水平直方图bae2dec某进制转换为十进制bin2dec二进制转换为十进制blank创建空格串bone蓝色调黑白色图阵bo某框状坐标轴breakwhile或for环中断指令brighten亮度控制Cccapture（3版以前）捕获当前图形cart2pol直角坐标变为极或柱坐标cart2ph直角坐标变为球坐标cat串接成高维数组ca某i色标尺刻度cd指定当前目录cdedit启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil向正无穷取整（使用方法：点这里）cell创建元胞数组cell2truct元胞数组转换为构架数组celldip显示元胞数组内容cellplot元胞数组内部结构图示char把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf分布累计概率函数chi2inv分布逆累计概率函数chi2pdf分布概率密度函数chi2rnd分布随机数发生器cholCholeky分解2clabel等位线标识cla清除当前轴cla获知对象类别或创建对象clc清除指令窗clear清除内存变量和函数clf清除图对象clock时钟colorcube三浓淡多彩交叉色图矩阵colordef设置色彩缺省值colormap色图colpace列空间的基cloe关闭指定窗口condeig计算特征值、特征向量同时给出条件数condet范-1条件数估计conj复数共轭contour等位线contourf填色等位线contour3三维等位线contourlice四维切片等位线图conv多项式乘、卷积cool青紫调冷色图copper古铜调色图co余弦coh双曲余弦cot余切coth双曲余切cpl某pair复数共轭成对排列cc余割cch双曲余割cumum元素累计和cumtrapz累计梯形积分cylinder创建圆柱Dddblquad二重数值积分deal分配宗量deblank删去串尾部的空格符dec2bae十进制转换为某进制dec2bin十进制转换为二进制dec2he某十进制转换为十六进制deconv多项式除、解卷delaunayDelaunay三角剖分del2离散Laplacian 差分demoMatlab演示det行列式diag矩阵对角元素提取、创建对角阵diaryMatlab指令窗文本内容记录diff数值差分、符号微分digit符号计算中设置符号数值的精度dir目录列表dip显示数组diplay显示对象内容的重载函数dlinmod离散系统的线性化模型dmperm矩阵Dulmage-Mendelohn分解do执行DOS指令并返回结果double把其他类型对象转换为双精度数值drawnow更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕dolve符号计算解微分方程EeechoM文件被执行指令的显示edit启动M文件编辑器eig求特征值和特征向量eig求指定的几个特征值end控制流FOR等结构体的结尾元素下标ep浮点相对精度error显示出错信息并中断执行errortrap错误发生后程序是否继续执行的控制erf误差函数erfc误差补函数erfc某刻度误差补函数erfinv逆误差函数errorbar带误差限的曲线图etreeplot画消去树eval串演算指令（使用方法：点这里）evalin跨空间串演算指令e某it检查变量或函数是否已定义e某it退出Matlab环境e某p 指数函数e某pand符号计算中的展开操作e某pint指数积分函数3e某pm常用矩阵指数函数e某pm1Pade法求矩阵指数e某pm2Taylor 法求矩阵指数e某pm3特征值分解法求矩阵指数eye单位阵ezcontour画等位线的简捷指令fminunc拟牛顿法求多变量函数极小值点fminearch单纯形法求多变量函数极小值点fnder对样条函数求导fnint利用样条函数求积分fnval计算样条函数区间内任意一点的值ezcontourf画填色等位线的简捷指令ezgraph3画表面图的通用简捷指令ezmeh画网线图的简捷指令ezmehc画带等位线的网线图的简捷指令ezplot画二维曲线的简捷指令ezplot3画三维曲线的简捷指令ezpolar画极坐标图的简捷指令ezurf 画表面图的简捷指令ezurfc画带等位线的表面图的简捷指令Fffactor符号计算的因式分解feather羽毛图feedback反馈连接f执行由串指定的函数fft离散Fourier变换fft2二维离散Fourier变换fftn高维离散Fourier变换ffthift直流分量对中的谱fieldname构架域名figure创建图形窗fill3三维多边形填色图find寻找非零元素下标findobj寻找具有指定属性的对象图柄findtr寻找短串的起始字符下标findym机器确定内存中的符号变量finvere符号计算中求反函数fi 某向零取整例如（使用方法：点这里）flag红白蓝黑交错色图阵fliplr 矩阵的左右翻转flipud矩阵的上下翻转flipdim矩阵沿指定维翻转floor向负无穷取整（使用方法：点这里）flop浮点运算次数flowMatlab提供的演示数据fmin求单变量非线性函数极小值点（旧版）fminbnd求单变量非线性函数极小值点fmin单纯形法求多变量函数极小值点（旧版）fnplt绘制样条函数图形fopen打开外部文件for构成for环用format设置输出格式fourierFourier变换fplot返函绘图指令fprintf 设置显示格式fread从文件读二进制数据folve求多元函数的零点full把稀疏矩阵转换为非稀疏阵funm计算一般矩阵函数funtool函数计算器图形用户界面fzero求单变量非线性函数的零点Gggamma函数gammainc不完全函数gammaln函数的对数gca获得当前轴句柄gcbo获得正执行\回调\的对象句柄gcf获得当前图对象句柄gco获得当前对象句柄geomean几何平均值get获知对象属性getfield获知构架数组的域getframe获取影片的帧画面ginput从图形窗获取数据global定义全局变量gplot依图论法则画图gradient近似梯度gray黑白灰度grid画分格线griddata规则化数据和曲面拟合gte某t由鼠标放置注释文字guide启动图形用户界面交互设计工具Hhharmmean调和平均值help在线帮助helpwin交互式在线帮助4helpdek打开超文本形式用户指南he某2dec十六进制转换为十进制he某2num十六进制转换为浮点数hidden透视和消隐开关hilbHilbert 矩阵hit频数计算或频数直方图hitc端点定位频数直方图hitfit带正态拟合的频数直方图hold当前图上重画的切换开关horner分解成嵌套形式hot黑红黄白色图hv饱和色图Iiif-ele-eleif条件分支结构ifft离散Fourier反变换ifft2二维离散Fourier反变换ifftn高维离散Fourier反变换iffthift直流分量对中的谱的反操作ifourierFourier反变换i,j 缺省的\虚单元\变量ilaplaceLaplace反变换imag复数虚部image显示图象imagec显示亮度图象imfinfo获取图形文件信息imread从文件读取图象imwrite把imwrite把图象写成文件ind2ub单下标转变为多下标inf无穷大infoMathWork公司网点地址inline构造内联函数对象inmem列出内存中的函数名input提示用户输入inputname输入宗量名int符号积分int2tr把整数数组转换为串数组interp1一维插值interp2二维插值interp3三维插值interpnN维插值interpft利用FFT插值introMatlab自带的入门引导inv求矩阵逆invhilbHilbert矩阵的准确逆ipermute广义反转置ia检测是否给定类的对象ichar若是字符串则为真iequal若两数组相同则为真iempty若是空阵则为真ifinite若全部元素都有限则为真ifield若是构架域则为真iglobal 若是全局变量则为真ihandle若是图形句柄则为真ihold若当前图形处于保留状态则为真iieee若计算机执行IEEE规则则为真iinf若是无穷数据则为真iletter若是英文字母则为真ilogical若是逻辑数组则为真imember检查是否属于指定集inan若是非数则为真inumeric若是数值数组则为真iobject若是对象则为真iprime若是质数则为真ireal若是实数则为真ipace若是空格则为真ipare若是稀疏矩阵则为真itruct若是构架则为真itudent若是Matlab学生版则为真iztran符号计算Z反变换Jj,Kk jacobian符号计算中求Jacobian矩阵jet蓝头红尾饱和色jordan符号计算中获得Jordan标准型keyboard键盘获得控制权kronKronecker乘法规则产生的数组LllaplaceLaplace变换laterr显示最新出错信息latwarn显示最新警告信息leatq解非线性最小二乘问题（旧版）legend图形图例lighting照明模式line创建线对象line采用plot画线色linmod获连续系统的线性化模型linmod2获连续系统的线性化精良模型5。
DPCM,PSK系统的MATLAB实现及性能分析
DPCM/PSK系统的MATLAB实现及性能分析学生姓名：指导老师：摘要：本课程设计主要是为了进一步理解DPCM编码解码和PSK调制解调原理，并能通过MATLAB系统软件来实现对DPCM编码解码和PSK调制解调,且通过对各个元件的参数进行不同的设置，来观察示波器的波形并分析系统性能。
在课程设计中，我们将用到MATLAB集成环境下的SIMULINK仿真平台。
在熟悉SIMULINK的工作环境下，构建DPCM编码解码和PSK调制解调模块，对随机信号进行DPCM编码解码喝PSK调制解调，观察比较各级信号波形关键词：MATLAB/Simulink仿真平台；DPCM/PSK系统；误码率；1 引言1.1课程设计目的通过本课程的学习我们不仅能加深理解和巩固理论课上所学的有关DPCM编码和解码及PSK调制解调系统的基本概念、基本理论和基本方法，而且能锻炼我们分析问题和解决问题的能力；同时对我们进行良好的独立工作习惯和科学素质的培养，为今后参加科学工作打下良好的基础。
1.2 课程设计内容利用MATLAB集成环境下的Simulink仿真平台,设计一个DPCM/PSK系统.将模拟信号进行DPCM编码,将编码信号加入PSK调制解调系统,再进行DPCM解码; 用示波器观察各级信号波形;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。
2 DPCM 编码解码及PSK 调制解调原理2.1 DPCM 编码及解码原理f(i,j 输入图2-1 DPCM 编码原理图系统包括，发送、接收和信道传输三个部分。
发送端由编码器、量化器、预测器和加／减法器组成；接收端包括解码器和预测器等；信道传送以虚线表示。
由图可见DPCM 系统具有结构简单，容易用硬件实现（接收端的预测器和发送端的预测器完全相同）的优点。
图中输入信号f(i,j)是坐标为(,)i j 像素点的实际灰度值， (,)f i j 是由已出现先前相邻像素点的灰度值对该像素点的预测灰度值。
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。
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。
DPCM编码MATLAB实现
DPCM编码MATLAB实现%本文是数字图像处理的一个源程序%实现的功能是DPCM编码%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%本程序实现一阶/二阶/三阶/四阶DPCM数字信号预测%一阶/二阶/三阶/四阶预测的区别不仅在于信号的清晰度,而更重要在于%阶数越高,图像越光滑.clcclearclose all;%从D盘导入图片,以学校风光图片为例实现DPCMI03=imread('d:\shuxuejianmo.bmp');%把RGB图像转化为灰度图像I02=rgb2gray(I03);I=double(I02);fid1=fopen('mydata1.dat','w');fid2=fopen('mydata2.dat','w');fid3=fopen('mydata3.dat','w');fid4=fopen('mydata4.dat','w');[m,n]=size(I);%对预测信号将边缘锁定,防止程序运行时抓不到数据J1=ones(m,n);J1(1:m,1)=I(1:m,1);J1(1,1:n)=I(1,1:n);J1(1:m,n)=I(1:m,n);J1(m,1:n)=I(m,1:n);J2=ones(m,n);J2(1:m,1)=I(1:m,1);J2(1,1:n)=I(1,1:n);J2(1:m,n)=I(1:m,n);J2(m,1:n)=I(m,1:n);J3=ones(m,n);J3(1:m,1)=I(1:m,1);J3(1,1:n)=I(1,1:n);J3(1:m,n)=I(1:m,n);J3(m,1:n)=I(m,1:n);J4=ones(m,n);J4(1:m,1)=I(1:m,1);J4(1,1:n)=I(1,1:n);J4(1:m,n)=I(1:m,n);J4(m,1:n)=I(m,1:n);%一阶DPCM编码for k=2:m-1for l=2:n-1J1(k,l)=I(k,l)-I(k,l-1);endendJ1=round(J1);cont1=fwrite(fid1,J1,'int8'); cc1=fclose(fid1);%二阶DPCM编码for k=2:m-1for l=2:n-1J2(k,l)=I(k,l)-(I(k,l-1)/2+I(k-1,l)/2);endendJ2=round(J2);cont2=fwrite(fid2,J2,'int8');cc2=fclose(fid2);%三阶DPCM编码for k=2:m-1for l=2:n-1J3(k,l)=I(k,l)-(I(k,l-1)*(4/7)+I(k-1,l)*(2/7)+I(k-1,l-1)*(1/7)); endendJ3=round(J3);cont3=fwrite(fid3,J3,'int8');cc3=fclose(fid3);%四阶DPCM编码for k=2:m-1for l=2:n-1J4(k,l)=I(k,l)-(I(k,l-1)/2+I(k-1,l)/4+I(k-1,l-1)/8+I(k-1,l+1)/8);endendJ4=round(J4);cont4=fwrite(fid4,J4,'int8');cc4=fclose(fid4);%================================================================== ===%以上是DPCM编码的编码过程,为了使程序具有连贯性,将编码和解码放在同一个M文件目录下%================================================================== ===%以下是DPCM解码fid1=fopen('mydata1.dat','r');fid2=fopen('mydata2.dat','r'); fid3=fopen('mydata3.dat','r'); fid4=fopen('mydata4.dat','r'); I11=fread(fid1,cont1,'int8'); I12=fread(fid2,cont2,'int8'); I13=fread(fid3,cont3,'int8'); I14=fread(fid4,cont4,'int8'); tt=1;for l=1:nfor k=1:mI1(k,l)=I11(tt);tt=tt+1;endendtt=1;for l=1:nfor k=1:mI2(k,l)=I12(tt); tt=tt+1;endendtt=1;for l=1:nfor k=1:mI3(k,l)=I13(tt); tt=tt+1;endendtt=1;for l=1:nfor k=1:mI4(k,l)=I14(tt); tt=tt+1;endendI1=double(I1);I2=double(I2);I3=double(I3);I4=double(I4);J1=ones(m,n);J1(1:m,1)=I1(1:m,1); J1(1,1:n)=I1(1,1:n); J1(1:m,n)=I1(1:m,n); J1(m,1:n)=I1(m,1:n); J2=ones(m,n);J2(1:m,1)=I2(1:m,1); J2(1,1:n)=I2(1,1:n); J2(1:m,n)=I2(1:m,n); J2(m,1:n)=I2(m,1:n); J3=ones(m,n);J3(1:m,1)=I3(1:m,1);J3(1,1:n)=I3(1,1:n);J3(1:m,n)=I3(1:m,n);J3(m,1:n)=I3(m,1:n);J4=ones(m,n);J4(1:m,1)=I4(1:m,1);J4(1,1:n)=I4(1,1:n);J4(1:m,n)=I4(1:m,n);J4(m,1:n)=I4(m,1:n);%一阶解码for k=2:m-1for l=2:n-1J1(k,l)=I1(k,l)+J1(k,l-1); endendcc1=fclose(fid1);J1=uint8(J1);%二阶解码for k=2:m-1for l=2:n-1J2(k,l)=I2(k,l)+(J2(k,l-1)/2+J2(k-1,l)/2);endendcc2=fclose(fid2);J2=uint8(J2);%三阶解码for k=2:m-1for l=2:n-1J3(k,l)=I3(k,l)+(J3(k,l-1)*(4/7)+J3(k-1,l)*(2/7)+J3(k-1,l-1)*(1/7)); endendcc3=fclose(fid3);J3=uint8(J3);%四阶解码for k=2:m-1for l=2:n-1J4(k,l)=I4(k,l)+(J4(k,l-1)/2+J4(k-1,l)/4+J4(k-1,l-1)/8+J4(k-1,l+1)/8);endendcc4=fclose(fid4);J4=uint8(J4);%分区画图figure(1)subplot(3,2,1);imshow(I03);%隐藏坐标轴和边框,以免坐标轴与标题重叠axis offbox offtitle('原始图像','fontsize',11,'fontname','隶体');subplot(3,2,2);imshow(I02);axis offbox offtitle('灰度图像','fontsize',11,'fontname','隶体'); subplot(3,2,3);imshow(J1);axis offbox offtitle('一阶预测','fontsize',11,'fontname','隶体'); subplot(3,2,4);imshow(J2);axis offbox offtitle('二阶预测','fontsize',11,'fontname','隶体'); subplot(3,2,5);imshow(J3);axis offbox offtitle('三阶预测','fontsize',11,'fontname','隶体');subplot(3,2,6);imshow(J4);axis offbox offtitle('四阶预测','fontsize',11,'fontname','隶体');% 学会DPCM编码必须彻底了解DPCM编码原理% DPCM编码是数字图形处理的一项应用% Removing all variables, functions, and MEX-files from memory, leaving the % workspace empty.clear all% Deleting all figures whose handles are not hidden.close all% Deleting all figures including those with hidden handles.close all hidden% Clearing all input and output from the Command Window display giving us a clean screen. clc% Opening the file 'TEOTH.mp3' in the read access mode.fid = fopen ('TEOTH.mp3','r');% Generating the input signal 'm(t)' by reading the binary data in 16 bit% integer format from the specified file and writing it into a matrix% 'm(t)' and the number of elements successfully read is returned into an% output argument 'count'.[m,count] = fread (fid,'int16');% Redefining the count for efficiency.count = 8500;% Setting the sampling frequency.% because the audio signal has a maximum frequency of 4K and according to% Nyquist criteria, we get the following sampling frequency.Fs = 8000;% Setting the sampling instant.Ts = 1;% Setting the number of samples to be used.No_Samples = (2*Fs)+Ts;% Define the time vector for the calculations.time = [1:Fs/64];% Calculating maximum value of the input signal 'm(t)'.Mp = max (m)% Setting number of bits in a symbol.bits = 5;% Number of levels of uniform quantization.levels = 2^bits;% Calculating the bit rate.bit_rate = 8000*bits;% Since the DPCM is implemented by the linear predictor (transversal % predictor) Hence setting up the prediction coefficient 'alpha'.alpha = 0.45;% Transmitting the difference.% Since there is no estimated value before the first sample so we get diff_sig(1) = m(1);% Calculating the rest of the values of the difference signal with the help % of coefficient.for k = 2:count,diff_sig(k) = m(k) - alpha*m(k-1);end% Calculating maximum value of the input signal 'diff_sig(t)',i.e, to be% quantized.Dp = max (diff_sig)% Calculating the step size of the quantization.step_size = (2*Mp)/levels% Quantizing the difference signal.for k = 1:No_Samples,samp_in(k) = m(k*Ts);quant_in(k) = samp_in(k)/step_size;error(k) = (samp_in(k) - quant_in(k))/No_Samples;end% quant_in = diff_sig/step_size;% Indicating the sign of the input signal 'm(t)' and calculating the % quantized signal 'quant_out'.signS = sign (m);quant_out = quant_in;for i = 1:count,S(i) = abs (quant_in(i)) + 0.5;quant_out(i) = signS(i)*round(S(i))*step_size;end% Decoding the signal using the quantized difference signal.s_out = quant_out;s_out(1) = quant_out(1);for k = 2:count,s_out(k) = quant_out(k) + alpha*s_out(k-1);end% Calculating the quantization noise 'Nq'.Nq = (((step_size)^2)/12)*((Mp/Dp)^2)% Calculating signal to noise ratio 'SNR'. SNR = 1.5*(levels^2)SNR_db = 10*log10(SNR)% Plotting the input signal 'm(t)'.%figure;subplot(4,1,1);plot(time,m(time),time,s_out(time),'r');title('Input Speech Signal');xlabel('Time');ylabel('m(t)');grid on;% Plotting the quantized signal 'quant_in(t)'. %figure;subplot(4,1,2);stem(time,quant_in(time),'r');title('Quantized Speech Signal');xlabel('Time');ylabel('Levels');grid on;% Plotting the DPCM signal 's_out(t)'. %figure;subplot(4,1,3);plot(time,s_out(time));title('Decoded DPCM Speech Signal'); xlabel('Time');ylabel('Dq(t)');grid on;% Plotting the error signal 'error(t)'. subplot(4,1,4);plot(time,error(time));title('Error Signal');xlabel('Time');ylabel('Error(t)');grid on;% Removing all variables, functions, and MEX-files from memory, leaving the % workspace empty.clear allclear allclose all%Solicitatipo de se馻l a muestrearopcion = input('Escriba 1 siquierecodificar se馻l de audio o 2 siquierecodificarotra: ')%abre se馻l seleccionadapor el usuarioif opcion==1;t_input = input('escriba el tiempo en segundosquedeseegrabar el audio: ');m = wavrecord(t_input*30000,30000,'int16');%fid = fopen ('sonido.wav','r');%m = fread (fid,'int16');ini_cuenta = 10;endif opcion==2;t = input('escriba el vector de tiempopara la se馻l: ');m = input('escriba la se馻l quedeseecodificar f(t): ');ini_cuenta = 2;end%Solicitafrecuencia de muestreo y niveles de cuantizacionFs = input('escriba la frecuencia de muestreo: ');levels = input('escriba los niveles de cuantizacion: ');Mp = max (m) %Calcula el nivel m醲imo de la se馻lstep_size = (Mp*2)/levels %Incremento entre cadanivel de cuant particion = [-Mp:step_size:Mp]; %vector de particion (cuant) %particion = [0:step_size:2*Mp];Ts = 1;longitud_m = length(m);inc_muestreo = longitud_m/Fs;red_inc_muestreo = floor(inc_muestreo);No_samples = (red_inc_muestreo*Fs)+1; %Numero de muestras,%Muestreofor k=ini_cuenta:No_samplesif k == ini_cuentasamp_in(k-1) = 0;ind_pcm = 1endresiduo = rem(k,red_inc_muestreo); if residuo == 0samp_in(k) = m(k);elseifresiduo ~= 0samp_in(k) = samp_in(k-1);endend%Cuantizacionquant = quantiz(samp_in,particion); pcm_cad = dec2bin(quant)ind_pcm = 1;%Genera codigobinario de PCMfor h=ini_cuenta:No_samplesresiduo = rem(h,red_inc_muestreo);if residuo == 0PCM(ind_pcm) = str2num(pcm_cad(h,:));ind_pcm = ind_pcm+1;endendsubplot(2,2,1); plot(m); title('se馻l anal骻ica');xlabel('tiempo'); ylabel('amplitud'); subplot(2,2,2); stairs(samp_in); title('se馻l muestreada'); xlabel('tiempo'); ylabel('amplitud'); subplot(2,2,3); plot(quant); title('se馻l cuantizada');xlabel('tiempo'); ylabel('niveles de cuantizacion');DPCM预测编码的MATLAB原代码: 收藏DPCM预测编码原代码:i1=imread('3.jpg');i1=rgb2gray(i1);i1=imcrop(i1,[20 20 160 160]);i=double(i1);[m,n]=size(i);p=zeros(m,n);y=zeros(m,n);y(1:m,1)=i(1:m,1);p(1:m,1)=i(1:m,1);y(1,1:n)=i(1,1:n);p(1,1:n)=i(1,1:n);y(1:m,n)=i(1:m,n);p(1:m,n)=i(1:m,n);p(m,1:n)=i(m,1:n);y(m,1:n)=i(m,1:n);for k=2:m-1;for l=2:n-1;y(k,l)=(i(k,l-1)/2+i(k-1,l)/4+i(k-1,l-1)/8+i(k-1,l+1)/8); p(k,l)=round(i(k,l)-y(k,l));endendp=round(p);subplot(3,2,1),imshow(i1);title('原灰度图像');subplot(3,2,2),imshow(y,[0 256]);title('利用三个相邻块线性预测后的图像'); subplot(3,2,3),imshow(abs(p),[0 1]);title('编码的绝对残差图像');j=zeros(m,n);j(1:m,1)=y(1:m,1);j(1,1:n)=y(1,1:n);j(1:m,n)=y(1:m,n);j(m,1:n)=y(m,1:n);for k=2:m-1;for l=2:n-1;j(k,l)=p(k,l)+y(k,l);endendfor r=1:mfor t=1:nd(r,t)=round(i1(r,t)-j(r,t));endendsubplot(3,2,4),imshow(abs(p),[0 1]);title('解码用的残差图像');subplot(3,2,5),imshow(j,[0 256]);title('使用残差和线性预测重建后的图像'); subplot(3,2,6),imshow(abs(d),[0 1]);title('解码重建后图像的误差');。
DPCM编码与解码MATLAB实现与研究课设
成绩评定表课程设计任务书摘要首先安装MATLAB软件,然后熟悉软件环境以及各个模块并利用MATLAB集成环境下地Simulink仿真平台,建立一个很小地系统,用示波器观察正弦信号地平方地波形；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；改变不同模块地数据并用示波器观察编码与解码前后地信号波形；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编码与解码系统地相关知识使自己受益.关键词：MATLAB； DPCM编码与解码系统；误码率目录1课程设计目地 (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 (13)6结果分析 (14)7参考文献 (15)DPCM编码与解码地MATLAB实现与分析1.课程设计目地（1）加深对DPCM编码与解码基本理论知识地理解.（2）培养独立开展科研地能力.（3）掌握用MATLAB实现DPCM编码与解码系统地设计与仿真.（4）掌握MATLAB软件地使用.2.课程设计要求（1）掌握DPCM编码与解码系统地相关知识、概念清晰.（2）掌握MATLAB使用方法,利用软件绘制图像.（3）程序设计合理、能够正确运行.（4）根据运行结果和波形来分析该系统性能.3.相关知识3.1DPCM编码与解码系统简介预测编码方法是一种较为实用被广泛采用地一种压缩编码方法.预测编码方法原理,是从相邻像素之间有强地相关性特点考虑地.比如当前像素地灰度或颜色信号,数值上与其相邻像素总是比较接近,除非处于边界状态.那么预测编码(predictive coding)是统计冗余数据压缩理论地三个重要分支之一,它地理论基础是现代统计学和控制论.由于数字技术地飞速发展,数字信号处理技术不时渗透到这些领域,在这些理论与技术地基础上形成了一个专门用作压缩冗余数据地预测编码技术.预测编码主要是减少了数据在时间和空间上地相关性,因而对于时间序列数据有着广泛地应用价值.在数字通信系统中,例如语音地分析与合成,图像地编码与解码,预测编码已得到了广泛地实际应用.预测编码是根据某一模型利用以往地样本值对于新样本值进行预测,然后将样本地实际值与其预测值相减得到一个误差值,对于这一误差值进行编码.如果模型足够好且样本序列在时间上相关性较强,那么误差信号地幅度将远远小于原始信号,从而可以用较少地电平类对其差值量化得到较大地数据压缩结果.如果能精确预测数据源输出端作为时间函数使用地样本值地话,那就不存在关于数据源地不确定性,因而也就不存在要传输地信息.换句话说,如果我们能得到一个数学模型完全代表数据源,那么在接收端就能依据这一数学模型精确地产生出这些数据.然而没有一个实际地系统能找到其完整地数据模型,我们能找到地最好地预测器是以某种最小化地误差对下一个采样进行预测地预测器.当前像素地灰度或颜色信号地数值,可用前面已出现地像素地值,进行预测（估计）,得到一个预测值（估计值）,将实际值与预测值求差,对这个差值信号进行编码、传送,这种编码方法称为预测编码方法.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（differential Pulse Code Modulation）.预测编码方法在图像数据压缩和语音信号地数据压缩中都得到广泛地应用和研究.3.2 DPCM地基本原理DPCM编码,简称差值编码,是对模拟信号幅度抽样地差值进行量化编码地调制方式(抽样差值地含义请参见“增量调制”).这种方式是用已经过去地抽样值来预测当前地抽样值,对它们地差值进行编码.差值编码可以提高编码频率,这种技术已应用于模拟信号地数字通信之中.对于有些信号(例如图像信号)由于信号地瞬时斜率比较大,很容易引起过载,因此,不能用简单增量调制进行编码,除此之外,这类信号也没有像话音信号那种音节特性,因而也不能采用像音节压扩那样地方法,只能采用瞬时压扩地方法.但瞬时压扩实现起来比较困难,因此,对于这类瞬时斜率比较大地信号,通常采用一种综合了增量调制和脉冲编码调制两者特点地调制方法进行编码,这种编码方式被简称为脉码增量调制,或称差值脉码调制,用DPCM表示.这种调制方式地主要特点是把增量值分为个等级,然后把个不同等级地增量值编为位二进制代码再送到信道传输,因此,它兼有增量调制和PCM地各自特点.设这个误差电压经过量化后变为个电平中地一个,电平间隔可以相等,也可以不等,这里认为它是间隔相等地均匀量化.量化了地误差电压经过脉冲调制器变为PAM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调制后地信号,其传输地比特率要比PCM 地低,相应要求地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信噪比也有很大地改善.与ΔM相比,由于它增多了量化级,因此,在改善量化噪声方面优于ΔM系统.DPCM地缺点是易受到传输线路上噪声地干扰,在抑制信道噪声方面不如ΔM.3.3DPCM编码与解码系统地研究内容（1）利用MATLAB集成环境下地Simulink仿真平台,设计一个DPCM编码与解码系统.（2）用示波器观察编码与解码前后地信号波形.（3）加上各种噪声源,用误码测试模块测量误码率.（4）最后根据运行结果和波形来分析该系统性能.3.4DPCM 编码及解码过程和原理DPCM 编、解码原理图系统包括,发送、接收和信道传输三个部分.发送端由编码器、量化器、预测器和加／减法器组成；接收端包括解码器和预测器等；信道传送以虚线表示.由图可见DPCM 系统具有结构简单,容易用硬件实现（接收端地预测器和发送端地预测器完全相同）地优点.图中输入信号f(i,j)是坐标为(,)i j 像素点地实际灰度值, (,)f i j 是由已出现先前相邻像素点地灰度值对该像素点地预测灰度值.e i j (,) 是预测误差.假如发送端不带量化器,直接对预测误差e i j (,) 进行编码、传送,接收端可以无误差地恢复f i j (,) .这是可逆地无失真地DPCM 编码,是信息保持编码；但是,如果包含量化器,这时编码器对'e i j (,) 编码,量化器导致了不可逆地信息损失,这时接收端,经解码恢复出地灰度信号,不是真正地f i j (,) ,以'f i j (,) 表示这时地输出.可见引入量化器会引起一定程度地信息损失,使图像质量受损.但是,为了压缩比特数,利用人眼地视觉特性,对图像信息丢失不易觉察地特点,带有量化器有失真地DPCM 编码系统还是普遍被采用.3.5 MATLAB 简介3.5.1基本功能MATLAB是由美国mathworks公司发布地主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计地高科技计算环境.它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统地建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用地视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算地众多科学领域提供了一种全面地解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）地编辑模式,代表了当今国际科学计算软件地先进水平.MATLAB和Mathematica、Maple、MathCAD并称为四大数学软件.它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指.MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面.MATLAB是很实用地数学软件它在数学类科技应用软件中在数值运算方面首屈一指.MATLAB可以进行运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接接其他编程语言地程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、金融建模设计与分析等领域.3.5.2MATLAB 特点（1）高效地数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂地数学运算分析中解脱出来.（2）具有完备地图形处理功能,实现计算结果和编程地可视化.（3）友好地用户界面及接近数学表达式地自然化语言,使学者易于学习和掌握.（4）功能丰富地应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用地处理工具.3.5.3MATLAB 产品应用（1）数值分析（2）数值和符号计算（3）数字图像处理技术（4）控制系统地设计与仿真（5）数字信号处理技术（6）通讯系统设计与仿真3.5.4MATLAB 特点（1）高效地数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂地数学运算分析中解脱出来.（2）具有完备地图形处理功能,实现计算结果和编程地可视化.（3）友好地用户界面及接近数学表达式地自然化语言,使学者易于学习和掌握.（4）功能丰富地应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用地处理工具.3.6 SIMULINK简介SIMULINK是MATLAB软件地扩展,它是实现动态系统建模和仿真地一个软件包,它与MATLAB语言地主要区别在于,其与用户交互接口是基于Windows地模型化图形输入,其结果是使得用户可以把更多地精力投入到系统模型地构建,而非语言地编程上.在simulink环境中,利用鼠标就可以在模型窗口中直观地“画”出系统模型,然后直接进行仿真.它为用户提供了方框图进行建模地图形接口,采用这种结构画模型就像你用手和纸来画一样容易.而所谓模型化图形输入是指S IMULINK提供了一些按功能分类地基本地系统模块,用户只需要知道这些模块地输入输出及模块地功能,而不必考察模块内部是如何实现地,通过对这些基本模块地调用,再将它们连接起来就可以构成所需要地系统模型（以.mdl檔进行存取）,进而进行仿真与分析.SIMILINK 模块库按功能进行分类,包括以下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）.4.课程设计分析4.1 simulink地工作环境熟悉建立一个很小地系统,用示波器观察正弦信号地平方地波形,如图4-1系统中所需地模块：正弦波模块,示波器模块.图4-1 正弦仿真电路图正弦波参数设置如图4-2图4-2 正弦参数设置4.2 DPCM编码与解码地电路图DPCM编码与解码地仿真电路图如图4-3此系统所用地仿真电路模块有：正弦波模块、增益模块、DPCM编码模块、DPCM解码模块、数制转换模块、Terminator模块、示波器模块.正弦信号用于输入信号,示波器用于观察波形.图4-3DPCM编码与解码地电路图4.3系统所用模块地参数设置调制信号模块地参数设置：正弦波幅度设计为1,频率Frequency设置为1,如图4-4DPCM Encoder地参数设置如下图4-5图4-5DPCM Encoder地参数设置DPCM decoder地参数设置如图4-6图4-6decoder地参数设置数制转换模块参数设置如图4-7和4-8图4-7数制转换模块参数设置图4-8数制转换模块参数设置示波器地参数设置：示波器有3个接口,时间范围设置为auto,如图4-9图4-9数制转换模块参数设置5.仿真利用MATLAB软件根据图5-1和5-2模型分别进行仿真图5-1 正弦仿真电路图图5-2 DPCM编码与解码地电路图6.结果分析图6-1 单正弦与平方波地对比图6-2用示波器观察正弦信号地波形结论：两正弦波叠加之后地周期是原周期地1/2,频度是原频度地2倍,且不加任何干涉信号地原正弦信号地图形与进行DPCM编码和解码后地图形是一致地.7.参考文献[1]张德丰等编著.MATLAB通信工程仿真[M].机械工业出版社,2003,31-35 ；[2]苏金明阮沈勇编著.MATLAB实用教程[M].电子工业出版社,2006,105-117；[3]董霖编著.MATLAB使用详解[M].科学出版社,2005,13-47 ；[4]王宏编著.MATLAB及其在信号处理中地应用[M].清华大学出版社,2007,157-173 .。
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信源函数randerr 产生比特误差样本randint 产生均匀分布的随机整数矩阵randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵wgn 产生高斯白噪声信号分析函数biterr 计算比特误差数和比特误差率eyediagram 绘制眼图scatterplot 绘制分布图symerr 计算符号误差数和符号误差率信源编码compand mu律/A律压缩/扩张dpcmdeco DPCM（差分脉冲编码调制）解码dpcmenco DPCM编码dpcmopt 优化DPCM参数lloyds Lloyd法则优化量化器参数quantiz 给出量化后的级和输出值误差控制编码bchpoly 给出二进制BCH码的性能参数和产生多项式convenc 产生卷积码cyclgen 产生循环码的奇偶校验阵和生成矩阵cyclpoly 产生循环码的生成多项式decode 分组码解码器encode 分组码编码器gen2par 将奇偶校验阵和生成矩阵互相转换gfweight 计算线性分组码的最小距离hammgen 产生汉明码的奇偶校验阵和生成矩阵rsdecof 对Reed-Solomon编码的ASCII文件解码rsencof 用Reed-Solomon码对ASCII文件编码rspoly 给出Reed-Solomon码的生成多项式syndtable 产生伴随解码表vitdec 用Viterbi法则解卷积码（误差控制编码的低级函数）bchdeco BCH解码器bchenco BCH编码器rsdeco Reed-Solomon解码器rsdecode 用指数形式进行Reed-Solomon解码rsenco Reed-Solomon编码器rsencode 用指数形式进行Reed-Solomon编码调制与解调ademod 模拟通带解调器ademodce 模拟基带解调器amod 模拟通带调制器amodce 模拟基带调制器apkconst 绘制圆形的复合ASK-PSK星座图ddemod 数字通带解调器ddemodce 数字基带解调器demodmap 解调后的模拟信号星座图反映射到数字信号dmod 数字通带调制器dmodce 数字基带调制器modmap 把数字信号映射到模拟信号星座图（以供调制）qaskdeco 从方形的QASK星座图反映射到数字信号qaskenco 把数字信号映射到方形的QASK星座图专用滤波器hank2sys 把一个Hankel矩阵转换成一个线性系统模型hilbiir 设计一个希尔伯特变换IIR滤波器rcosflt 升余弦滤波器rcosine 设计一个升余弦滤波器（专用滤波器的低级函数）rcosfir 设计一个升余弦FIR滤波器rcosiir 设计一个升余弦IIR滤波器信道函数awgn 添加高斯白噪声伽罗域计算gfadd 伽罗域上的多项式加法gfconv 伽罗域上的多项式乘法gfcosets 生成伽罗域的分圆陪集gfdeconv 伽罗域上的多项式除法gfdiv 伽罗域上的元素除法gffilter 在质伽罗域上用多项式过滤数据gflineq 在至伽罗域上求Ax=b的一个特解gfminpol 求伽罗域上元素的最小多项式gfmul 伽罗域上的元素乘法gfplus GF（2^m）上的元素加法gfpretty 以通常方式显示多项式gfprimck 检测多项式是否是基本多项式gfprimdf 给出伽罗域的MATLAB默认的基本多项式gfprimfd 给出伽罗域的基本多项式gfrank 伽罗域上矩阵求秩gfrepcov GF（2）上多项式的表达方式转换gfroots 质伽罗域上的多项式求根gfsub 伽罗域上的多项式减法gftrunc 使多项式的表达最简化gftuple 简化或转换伽罗域上元素的形式工具函数bi2de 把二进制向量转换成十进制数de2bi 把十进制数转换成二进制向量erf 误差函数erfc 余误差函数istrellis 检测输入是否MA TLAB的trellis结构（structure）marcumq 通用Marcum Q 函数oct2dec 八进制数转十进制数poly2trellis 把卷积码多项式转换成MATLAB的trellis描述vec2mat 把向量转换成矩阵——————————————————————————————————————————————————A aabs 绝对值、模、字符的ASCII码值acos 反余弦acosh 反双曲余弦acot 反余切acoth 反双曲余切acsc 反余割acsch 反双曲余割align 启动图形对象几何位置排列工具all 所有元素非零为真angle 相角ans 表达式计算结果的缺省变量名any 所有元素非全零为真area 面域图argnames 函数M文件宗量名asec 反正割asech 反双曲正割asin 反正弦asinh 反双曲正弦assignin 向变量赋值atan 反正切atan2 四象限反正切atanh 反双曲正切autumn 红黄调秋色图阵axes 创建轴对象的低层指令axis 控制轴刻度和风格的高层指令B bbar 二维直方图bar3 三维直方图bar3h 三维水平直方图barh 二维水平直方图base2dec X进制转换为十进制bin2dec 二进制转换为十进制blanks 创建空格串bone 蓝色调黑白色图阵box 框状坐标轴break while 或for 环中断指令brighten 亮度控制C ccapture （3版以前）捕获当前图形cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标cart2sph 直角坐标变为球坐标cat 串接成高维数组caxis 色标尺刻度cd 指定当前目录cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整cell 创建元胞数组cell2struct 元胞数组转换为构架数组celldisp 显示元胞数组内容cellplot 元胞数组内部结构图示char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数chi2inv 分布逆累计概率函数chi2pdf 分布概率密度函数chi2rnd 分布随机数发生器chol Cholesky分解clabel 等位线标识cla 清除当前轴class 获知对象类别或创建对象clc 清除指令窗clear 清除内存变量和函数clf 清除图对象clock 时钟colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵colordef 设置色彩缺省值colormap 色图colspace 列空间的基close 关闭指定窗口colperm 列排序置换向量comet 彗星状轨迹图comet3 三维彗星轨迹图compass 射线图compose 求复合函数cond （逆）条件数condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范-1条件数估计conj 复数共轭contour 等位线contourf 填色等位线contour3 三维等位线contourslice 四维切片等位线图conv 多项式乘、卷积cool 青紫调冷色图copper 古铜调色图cos 余弦cosh 双曲余弦cot 余切coth 双曲余切cplxpair 复数共轭成对排列csc 余割csch 双曲余割cumsum 元素累计和cumtrapz 累计梯形积分cylinder 创建圆柱D ddblquad 二重数值积分deal 分配宗量deblank 删去串尾部的空格符dec2base 十进制转换为X进制dec2bin 十进制转换为二进制dec2hex 十进制转换为十六进制deconv 多项式除、解卷delaunay Delaunay 三角剖分del2 离散Laplacian差分demo Matlab演示det 行列式diag 矩阵对角元素提取、创建对角阵diary Matlab指令窗文本内容记录diff 数值差分、符号微分digits 符号计算中设置符号数值的精度dir 目录列表disp 显示数组display 显示对象内容的重载函数dlinmod 离散系统的线性化模型dmperm 矩阵Dulmage-Mendelsohn 分解dos 执行DOS 指令并返回结果double 把其他类型对象转换为双精度数值drawnow 更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕dsolve 符号计算解微分方程E eecho M文件被执行指令的显示edit 启动M文件编辑器eig 求特征值和特征向量eigs 求指定的几个特征值end 控制流FOR等结构体的结尾元素下标eps 浮点相对精度error 显示出错信息并中断执行errortrap 错误发生后程序是否继续执行的控制erf 误差函数erfc 误差补函数erfcx 刻度误差补函数erfinv 逆误差函数errorbar 带误差限的曲线图etreeplot 画消去树eval 串演算指令evalin 跨空间串演算指令exist 检查变量或函数是否已定义exit 退出Matlab环境exp 指数函数expand 符号计算中的展开操作expint 指数积分函数expm 常用矩阵指数函数expm1 Pade法求矩阵指数expm2 Taylor法求矩阵指数expm3 特征值分解法求矩阵指数eye 单位阵ezcontour 画等位线的简捷指令ezcontourf 画填色等位线的简捷指令ezgraph3 画表面图的通用简捷指令ezmesh 画网线图的简捷指令ezmeshc 画带等位线的网线图的简捷指令ezplot 画二维曲线的简捷指令ezplot3 画三维曲线的简捷指令ezpolar 画极坐标图的简捷指令ezsurf 画表面图的简捷指令ezsurfc 画带等位线的表面图的简捷指令F ffactor 符号计算的因式分解feather 羽毛图feedback 反馈连接feval 执行由串指定的函数fft 离散Fourier变换fft2 二维离散Fourier变换fftn 高维离散Fourier变换fftshift 直流分量对中的谱fieldnames 构架域名figure 创建图形窗fill3 三维多边形填色图find 寻找非零元素下标findobj 寻找具有指定属性的对象图柄findstr 寻找短串的起始字符下标findsym 机器确定内存中的符号变量finverse 符号计算中求反函数fix 向零取整flag 红白蓝黑交错色图阵fliplr 矩阵的左右翻转flipud 矩阵的上下翻转flipdim 矩阵沿指定维翻转floor 向负无穷取整flops 浮点运算次数flow Matlab提供的演示数据fmin 求单变量非线性函数极小值点（旧版）fminbnd 求单变量非线性函数极小值点fmins 单纯形法求多变量函数极小值点（旧版）fminunc 拟牛顿法求多变量函数极小值点fminsearch 单纯形法求多变量函数极小值点fnder 对样条函数求导fnint 利用样条函数求积分fnval 计算样条函数区间内任意一点的值fnplt 绘制样条函数图形fopen 打开外部文件for 构成for环用format 设置输出格式fourier Fourier 变换fplot 返函绘图指令fprintf 设置显示格式fread 从文件读二进制数据fsolve 求多元函数的零点full 把稀疏矩阵转换为非稀疏阵funm 计算一般矩阵函数funtool 函数计算器图形用户界面fzero 求单变量非线性函数的零点G ggamma 函数gammainc 不完全函数gammaln 函数的对数gca 获得当前轴句柄gcbo 获得正执行"回调"的对象句柄gcf 获得当前图对象句柄gco 获得当前对象句柄geomean 几何平均值get 获知对象属性getfield 获知构架数组的域getframe 获取影片的帧画面ginput 从图形窗获取数据global 定义全局变量gplot 依图论法则画图gradient 近似梯度gray 黑白灰度grid 画分格线griddata 规则化数据和曲面拟合gtext 由鼠标放置注释文字guide 启动图形用户界面交互设计工具H hharmmean 调和平均值help 在线帮助helpwin 交互式在线帮助helpdesk 打开超文本形式用户指南hex2dec 十六进制转换为十进制hex2num 十六进制转换为浮点数hidden 透视和消隐开关hilb Hilbert矩阵hist 频数计算或频数直方图histc 端点定位频数直方图histfit 带正态拟合的频数直方图hold 当前图上重画的切换开关horner 分解成嵌套形式hot 黑红黄白色图hsv 饱和色图I iif-else-elseif 条件分支结构ifft 离散Fourier反变换ifft2 二维离散Fourier反变换ifftn 高维离散Fourier反变换ifftshift 直流分量对中的谱的反操作ifourier Fourier反变换i, j 缺省的"虚单元"变量ilaplace Laplace反变换imag 复数虚部image 显示图象imagesc 显示亮度图象imfinfo 获取图形文件信息imread 从文件读取图象imwrite 把imwrite 把图象写成文件ind2sub 单下标转变为多下标inf 无穷大info MathWorks公司网点地址inline 构造内联函数对象inmem 列出内存中的函数名input 提示用户输入inputname 输入宗量名int 符号积分int2str 把整数数组转换为串数组interp1 一维插值interp2 二维插值interp3 三维插值interpn N维插值interpft 利用FFT插值intro Matlab自带的入门引导inv 求矩阵逆invhilb Hilbert矩阵的准确逆ipermute 广义反转置isa 检测是否给定类的对象ischar 若是字符串则为真isequal 若两数组相同则为真isempty 若是空阵则为真isfinite 若全部元素都有限则为真isfield 若是构架域则为真isglobal 若是全局变量则为真ishandle 若是图形句柄则为真ishold 若当前图形处于保留状态则为真isieee 若计算机执行IEEE规则则为真isinf 若是无穷数据则为真isletter 若是英文字母则为真islogical 若是逻辑数组则为真ismember 检查是否属于指定集isnan 若是非数则为真isnumeric 若是数值数组则为真isobject 若是对象则为真isprime 若是质数则为真isreal 若是实数则为真isspace 若是空格则为真issparse 若是稀疏矩阵则为真isstruct 若是构架则为真isstudent 若是Matlab学生版则为真iztrans 符号计算Z反变换J j , K kjacobian 符号计算中求Jacobian 矩阵jet 蓝头红尾饱和色jordan 符号计算中获得Jordan标准型keyboard 键盘获得控制权kron Kronecker乘法规则产生的数组L llaplace Laplace变换lasterr 显示最新出错信息lastwarn 显示最新警告信息leastsq 解非线性最小二乘问题（旧版）legend 图形图例lighting 照明模式line 创建线对象lines 采用plot 画线色linmod 获连续系统的线性化模型linmod2 获连续系统的线性化精良模型linspace 线性等分向量ln 矩阵自然对数load 从MAT文件读取变量log 自然对数log10 常用对数log2 底为2的对数loglog 双对数刻度图形logm 矩阵对数logspace 对数分度向量lookfor 按关键字搜索M文件lower 转换为小写字母lsqnonlin 解非线性最小二乘问题lu LU分解M mmad 平均绝对值偏差magic 魔方阵maple &nb, sp; 运作Maple格式指令mat2str 把数值数组转换成输入形态串数组material 材料反射模式max 找向量中最大元素mbuild 产生EXE文件编译环境的预设置指令mcc 创建MEX或EXE文件的编译指令mean 求向量元素的平均值median 求中位数menuedit 启动设计用户菜单的交互式编辑工具mesh 网线图meshz 垂帘网线图meshgrid 产生"格点"矩阵methods 获知对指定类定义的所有方法函数mex 产生MEX文件编译环境的预设置指令mfunlis 能被mfun计算的MAPLE经典函数列表mhelp 引出Maple的在线帮助min 找向量中最小元素mkdir 创建目录mkpp 逐段多项式数据的明晰化mod 模运算more 指令窗中内容的分页显示movie 放映影片动画moviein 影片帧画面的内存预置mtaylor 符号计算多变量Taylor级数展开N nndims 求数组维数NaN 非数（预定义）变量nargchk 输入宗量数验证nargin 函数输入宗量数nargout 函数输出宗量数ndgrid 产生高维格点矩阵newplot 准备新的缺省图、轴nextpow2 取最接近的较大2次幂nnz 矩阵的非零元素总数nonzeros 矩阵的非零元素norm 矩阵或向量范数normcdf 正态分布累计概率密度函数normest 估计矩阵2范数norminv 正态分布逆累计概率密度函数normpdf 正态分布概率密度函数normrnd 正态随机数发生器notebook 启动Matlab和Word的集成环境null 零空间num2str 把非整数数组转换为串numden 获取最小公分母和相应的分子表达式nzmax 指定存放非零元素所需内存O oode1 非Stiff 微分方程变步长解算器ode15s Stiff 微分方程变步长解算器ode23t 适度Stiff 微分方程解算器ode23tb Stiff 微分方程解算器ode45 非Stiff 微分方程变步长解算器odefile ODE 文件模板odeget 获知ODE 选项设置参数odephas2 ODE 输出函数的二维相平面图odephas3 ODE 输出函数的三维相空间图odeplot ODE 输出函数的时间轨迹图odeprint 在Matlab指令窗显示结果odeset 创建或改写ODE选项构架参数值ones 全1数组optimset 创建或改写优化泛函指令的选项参数值orient 设定图形的排放方式orth 值空间正交化P ppack 收集Matlab内存碎块扩大内存pagedlg 调出图形排版对话框patch 创建块对象path 设置Matlab搜索路径的指令pathtool 搜索路径管理器pause 暂停pcode 创建预解译P码文件pcolor 伪彩图peaks Matlab提供的典型三维曲面permute 广义转置pi （预定义变量）圆周率pie 二维饼图pie3 三维饼图pink 粉红色图矩阵pinv 伪逆plot 平面线图plot3 三维线图plotmatrix 矩阵的散点图plotyy 双纵坐标图poissinv 泊松分布逆累计概率分布函数poissrnd 泊松分布随机数发生器pol2cart 极或柱坐标变为直角坐标polar 极坐标图poly 矩阵的特征多项式、根集对应的多项式poly2str 以习惯方式显示多项式poly2sym 双精度多项式系数转变为向量符号多项式polyder 多项式导数polyfit 数据的多项式拟合polyval 计算多项式的值polyvalm 计算矩阵多项式pow2 2的幂ppval 计算分段多项式pretty 以习惯方式显示符号表达式print 打印图形或SIMULINK模型printsys 以习惯方式显示有理分式prism 光谱色图矩阵procread 向MAPLE输送计算程序profile 函数文件性能评估器propedit 图形对象属性编辑器pwd 显示当前工作目录Q qquad 低阶法计算数值积分quad8 高阶法计算数值积分(QUADL) quit 推出Matlab 环境quiver 二维方向箭头图quiver3 三维方向箭头图R rrand 产生均匀分布随机数randn 产生正态分布随机数randperm 随机置换向量range 样本极差rank 矩阵的秩rats 有理输出rcond 矩阵倒条件数估计real 复数的实部reallog 在实数域内计算自然对数realpow 在实数域内计算乘方realsqrt 在实数域内计算平方根realmax 最大正浮点数realmin 最小正浮点数rectangle 画"长方框"rem 求余数repmat 铺放模块数组reshape 改变数组维数、大小residue 部分分式展开return 返回ribbon 把二维曲线画成三维彩带图rmfield 删去构架的域roots 求多项式的根rose 数扇形图rot90 矩阵旋转90度rotate 指定的原点和方向旋转rotate3d 启动三维图形视角的交互设置功能round 向最近整数圆整rref 简化矩阵为梯形形式rsf2csf 实数块对角阵转为复数特征值对角阵rsums Riemann和S ssave 把内存变量保存为文件scatter 散点图scatter3 三维散点图sec 正割sech 双曲正割semilogx X轴对数刻度坐标图semilogy Y轴对数刻度坐标图series 串联连接set 设置图形对象属性setfield 设置构架数组的域setstr 将ASCII码转换为字符的旧版指令sign 根据符号取值函数signum 符号计算中的符号取值函数sim 运行SIMULINK模型simget 获取SIMULINK模型设置的仿真参数simple 寻找最短形式的符号解simplify 符号计算中进行简化操作simset 对SIMULINK模型的仿真参数进行设置simulink 启动SIMULINK模块库浏览器sin 正弦sinh 双曲正弦size 矩阵的大小slice 立体切片图solve 求代数方程的符号解spalloc 为非零元素配置内存sparse 创建稀疏矩阵spconvert 把外部数据转换为稀疏矩阵spdiags 稀疏对角阵spfun 求非零元素的函数值sph2cart 球坐标变为直角坐标sphere 产生球面spinmap 色图彩色的周期变化spline 样条插值spones 用1置换非零元素sprandsym 稀疏随机对称阵sprank 结构秩spring 紫黄调春色图sprintf 把格式数据写成串spy 画稀疏结构图sqrt 平方根sqrtm 方根矩阵squeeze 删去大小为1的"孤维" sscanf 按指定格式读串stairs 阶梯图std 标准差stem 二维杆图step 阶跃响应指令str2double 串转换为双精度值str2mat 创建多行串数组str2num 串转换为数strcat 接成长串strcmp 串比较strjust 串对齐strmatch 搜索指定串strncmp 串中前若干字符比较strrep 串替换strtok 寻找第一间隔符前的内容struct 创建构架数组struct2cell 把构架转换为元胞数组strvcat 创建多行串数组sub2ind 多下标转换为单下标subexpr 通过子表达式重写符号对象subplot 创建子图subs 符号计算中的符号变量置换subspace 两子空间夹角sum 元素和summer 绿黄调夏色图superiorto 设定优先级surf 三维着色表面图surface 创建面对象surfc 带等位线的表面图surfl 带光照的三维表面图surfnorm 空间表面的法线svd 奇异值分解svds 求指定的若干奇异值switch-case-otherwise 多分支结构sym2poly 符号多项式转变为双精度多项式系数向量symmmd 对称最小度排序symrcm 反向Cuthill-McKee排序syms 创建多个符号对象T ttan 正切tanh 双曲正切taylortool 进行Taylor逼近分析的交互界面text 文字注释tf 创建传递函数对象tic 启动计时器title 图名toc 关闭计时器trapz 梯形法数值积分treelayout 展开树、林treeplot 画树图tril 下三角阵trim 求系统平衡点trimesh 不规则格点网线图trisurf 不规则格点表面图triu 上三角阵try-catch 控制流中的Try-catch结构type 显示M 文件U uuicontextmenu 创建现场菜单uicontrol 创建用户控件uimenu 创建用户菜单unmkpp 逐段多项式数据的反明晰化unwrap 自然态相角upper 转换为大写字母V vvar 方差varargin 变长度输入宗量varargout 变长度输出宗量vectorize 使串表达式或内联函数适于数组运算ver 版本信息的获取view 三维图形的视角控制voronoi Voronoi多边形vpa 任意精度（符号类）数值W wwarning 显示警告信息what 列出当前目录上的文件whatsnew 显示Matlab中Readme文件的内容which 确定函数、文件的位置while 控制流中的While环结构white 全白色图矩阵whitebg 指定轴的背景色who 列出内存中的变量名whos 列出内存中变量的详细信息winter 蓝绿调冬色图workspace 启动内存浏览器X x , Y y , Z zxlabel X轴名xor 或非逻辑yesinput 智能输入指令ylabel Y轴名zeros 全零数组zlabel Z轴名zoom 图形的变焦放大和缩小ztrans 符号计算Z变换v。
DPCM原理及实现
DPCM原理及实现
DPCM就是考虑利用语声信号的相关性找出可反映信号变化特征的一个差值量进行编码的。
根据相关性原理，这一差值的幅度范围一定小于原信号的幅度范围。
因此，在保持相同量化误差的条件下，量化电平数就可以减少，也就是压缩了编码速率。
差值编码一般是以预测的方式来实现的。
预测就是指当我们知道了冗余性（有相关性）信号的一部分时就可对其余部分进行推断和估值。
具体地说，如果知道了一个信号在某一时间以前的状态，则可对它的未来值做出估值。
图2-42所示横截滤波器就是可以实现预测值的原理框
图。
图2-42实现预测的横截滤波器
(a)由输入信号进行预测的DPCM系统
图2-43 DPCM系统原理框图
(b)由解码信号进行预测的DPCM系统
图2-43 DPCM系统原理框图图2-43是DPCM实现的原理框图。
如前面所述，DPCM方式的发送端就是将现有样值与预测值之差进行量化编码的方式来实现的，而在接收端为了恢复原信号也必须进行与发送端相同的预测。
图2-43示出了两种实现方式，图2-43（a）是由输入信号进行预测的DPCM系统。
这种方式中发送端与接收端的预测器处理信号略有不同，即发送端是对输入信号的预测的，接收端是对解码输出信号预测的。
这会对恢复信号的质量有
一定的影响，但该方式的实现比较简单。
图2-43（b）是由解码信号进行预测的DPCM系统。
它两端预测的信号相同，发送端预测的信号相同，发送端编码器与解码器间的反馈保证了发送预测器输入的信号中的误差，就是样值e()的量化误差，并且对以前的量化误差没有积累。
DPCM课程设计
基于MATLAB的通信系统仿真课程设计报告课程 Simulink仿真课程设计设计题目 DPCM编码和解码专业年级组长组员指导教师设计题目:基于Matlab-Simulink的DPCM编码和解码一、课程设计的目的1、通过matlab-simulink的学习，熟悉matlab-simulink仿真工具的使用。
2、通过本课程设计，加强对相关理论内容的掌握，熟悉DPCM的编码与解码。
3、增强对通信原理相关知识的了解，锻炼自身分析问题、查阅资料、巩固知识、创新等各方面能力。
二、课程设计的要求1、掌握课程设计涉汲到的相关理论知识，相关概念、原理清晰、明了。
2、设计合理的simulink仿真图、正确运行并观察仿真结果。
3、适当的调整仿真参数，观察并分析仿真结果的变化。
4、按照要求撰写课程设计报告。
三、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(增量调制是一种最简单的DPCM)，是一种利用信号样值之间的关联性进行高效率波形编码的方法。
DPCM是一种基本的预测方法，在预测编码中，每个抽样值不是独立编码，而是先根据前几个抽样值来预测当前的抽样值，再取当前抽样值和预测值之差，将此差值进行编码并传输。
此差值即预测误差，当信号值序列中临近样值之间存在明显的关联时，样值的差值方差就会比样值本身的方差要小，因此差值编码可以降低编码比特率，提高编码效率。
若利用前几个抽样值的线性组合来预测当前的抽样值，则称为线性预测。
DPCM仅用前面的一个抽样值预测当前的抽样值。
DPCM系统原理方框图量化器预测器预测器编码器解码器f(i,j)e(i,j)e'(i,j)(i,j)f'(i,j)f(i,j)^e'(i,j)f'(i,j)f(i,j)^输入输出信道传输f ^对于有些信号(例如图像信号)由于信号的瞬时斜率比较大，很容易引起过载，因此，不能用简单增量调制进行编码，除此之外，这类信号也没有像话音信号那种音节特性，因而也不能采用像音节压扩那样的方法，只能采用瞬时压扩的方法。
dpcm编码方法
DPCM编码方法详解一、引言数据压缩是现代通信系统中不可或缺的一部分，它的主要目标是减小数据的体积，以减少存储空间和传输带宽的需求。
差分脉冲编码调制（DPCM）是一种广泛应用于音频和视频数据压缩的无损压缩技术。
本文将详细介绍DPCM编码方法的工作原理、优势与局限性以及实际应用。
二、DPCM编码方法简介差分脉冲编码调制（DPCM）是一种预测编码方法，它利用了信号的统计特性，通过比较当前样本值与预测值的差异来进行编码。
在DPCM中，预测误差被量化并编码为二进制数字流。
由于预测误差通常比原始信号小得多，因此可以大大减小数据的大小。
三、DPCM编码方法的工作原理1. 预测：首先，需要对信号进行预测。
预测值通常是过去样本的加权平均。
权重的选择通常基于信号的特性。
例如，如果信号具有强烈的时间相关性，那么最近的样本可能会得到更大的权重。
2. 计算误差：然后，计算预测值与实际样本值之间的差异，即误差。
这个误差就是需要编码的数据。
3. 量化：误差被量化为一组可能的值。
量化过程通常是非线性的，这意味着不同的误差可能被映射到相同的量化值。
这种冗余可以帮助解码器更准确地重建原始信号。
4. 编码：最后，量化后的误差被转换为二进制数字流，以便进行传输或存储。
四、DPCM编码方法的优势与局限性优势：1. 无损压缩：DPCM是一种无损压缩方法，它可以完全恢复原始信号，不会丢失任何信息。
2. 简单高效：DPCM的计算复杂度相对较低，适合实时应用。
局限性：1. 依赖于信号的特性：DPCM的性能高度依赖于信号的特性。
如果信号没有明显的统计特性，或者预测误差分布不均匀，那么DPCM的效率可能会降低。
2. 有损压缩的限制：虽然DPCM是一种无损压缩方法，但是当量化精度不够高时，可能会出现量化噪声，这会降低重建信号的质量。
五、DPCM编码方法的实际应用DPCM广泛应用于音频和视频数据压缩。
例如，MP3音频格式就使用了DPCM 作为其核心压缩技术。
PCM编解码和DPCM编解码的实现和性能比较
PCM编解码和DPCM编解码的实现和性能比较部门： xxx时间： xxx制作人：xxx整理范文，仅供参考，可下载自行修改PCM 编解码和DPCM 编解码地实现和性能比较一．设计目地该课程设计地目地是让我们进一步学习PCM编译码和DPCM编解码原理；在通信系统仿真软件MATLAB平台上,采用M文件设计A律PCM码译码和差分PCM即DPCM编解码.对设计工程进行调试；对译码器进行仿真；对仿真结果结合编译码理论进行分析；对两种编码进行比较等.b5E2RGbCAP二．设计内容及要求2.1 要求：设计译码器前,首先以理论作指导,构思设计方案.再用MATLAB语言编写程序,在MATLAB软件平台上运行,得到正确程序,并且进行调试、仿真和分析.然后对结果进行处理,输出结果和分析结论应该一致,而且应符合理论.p1EanqFDPw2.2原理2.2.1PCM原理脉冲编码调制 (PCM,Pulse Code Modulation>在通信系统中完成将语音信号数字化功能.是一种对模拟信号数字化地取样技术,将模拟信号变换为数字信号地编码方式,特别是对于音频信号.PCM 对信号每秒钟取样 8000 次；每次取样为 8 个位,总共 64 kbps.PCM 地实现主要包括三个步骤完成：抽样、量化、编码.分别完成时间上离散、幅度上离散、及量化信号地二进制表示.根据CCITT地建议,为改善小信号量化性能,采用压扩非均匀量化,有两种建议方式,分别为A律和μ律方式,我国采用了A律方式,由于A律压缩实现复杂,常使用 13 折线法编码,采用非均匀量化PCM编码.DXDiTa9E3d2.2.2DPCM原理DPCM编码,简称差值编码,是对模拟信号幅度抽样地差值进行量化编码地调制方式(抽样差值地含义请参见“增量调制”>.这种方式是用已经过去地抽样值来预测当前地抽样值,对它们地差值进行编码.差值编码可以提高编码频率,这种技术已应用于模拟信号地数字通信之中.对于有些信号(例如图像信号>由于信号地瞬时斜率比较大,很容易引起过载,因此,不能用简单增量调制进行编码,除此之外,这类信号也没有像话音信号那种音节特性,因而也不能采用像音节压扩那样地方法,只能采用瞬时压扩地RTCrpUDGiT方法.但瞬时压扩实现起来比较困难,因此,对于这类瞬时斜率比较大地信号,通常采用一种综合了增量调制和脉冲编码调制两者特点地调制方法进行编码,这种编码方式被简称为脉冲增量调制,或称差值脉码调制,用DPCM表示.这种调制方式地主要特点是把增量值分为个等级,然后把个不同等级地增量值编为位二进制代码再送到信道传输,因此,它兼有增量调制和PCM地各自特点.2.3系统建模5PCzVD7HxA2.3.1PCM编解码原理图2.3.2DPCM编解码原理图2.4仿真程序2.4.1PCM编解码程序A=87.6t=[0:100]*pi/20。
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DPCM编码器与DPCM解码器的MATLAB实现及性能分析学生姓名：指导老师：摘要：利用MATLAB集成环境下的Simulink仿真平台,设计一个DPCM编码与解码系统.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。
关键词：MATLAB ; DPCM编码与解码系统；误码率；1 引言1.1 课程设计目的通过本课程的学习我们不仅能加深理解和巩固理论课上所学的有关DPCM编码和解码的基本概念、基本理论和基本方法，而且能锻炼我们分析问题和解决问题的能力；同时对我们进行良好的独立工作习惯和科学素质的培养，为今后参加科学工作打下良好的基础。
1.2 课程设计内容利用MATLAB集成环境下的Simulink仿真平台,设计一个DPCM编码与解码系统.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。
1.3 预测编码预测编码方法是一种较为实用被广泛采用的一种压缩编码方法。
预测编码方法原理，是从相邻像素之间有强的相关性特点考虑的。
比如当前像素的灰度或颜色信号，数值上与其相邻像素总是比较接近，除非处于边界状态。
那么预测编码(predictive coding)是统计冗余数据压缩理论的三个重要分支之一，它的理论基础是现代统计学和控制论。
由于数字技术的飞速发展，数字信号处理技术不时渗透到这些领域，在这些理论与技术的基础上形成了一个专门用作压缩冗余数据的预测编码技术。
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。
预测编码是根据某一模型利用以往的样本值对于新样本值进行预测，然后将样本的实际值与其预测值相减得到一个误差值，对于这一误差值进行编码。
如果模型足够好且样本序列在时间上相关性较强，那么误差信号的幅度将远远小于原始信号，从而可以用较少的电平类对其差值量化得到较大的数据压缩结果。
如果能精确预测数据源输出端作为时间函数使用的样本值的话，那就不存在关于数据源的不确定性，因而也就不存在要传输的信息。
换句话说，如果我们能得到一个数学模型完全代表数据源，那么在接收端就能依据这一数学模型精确地产生出这些数据。
然而没有一个实际的系统能找到其完整的数据模型，我们能找到的最好的预测器是以某种最小化的误差对下一个采样进行预测的预测器。
，当前像素的灰度或颜色信号的数值，可用前面已出现的像素的值，进行预测（估计），得到一个预测值（估计值），将实际值与预测值求差，对这个差值信号进行编码、传送，这种编码方法称为预测编码方法。
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（differential Pulse Code Modulation）。
预测编码方法在图像数据压缩和语音信号的数据压缩中都得到广泛的应用和研究。
1.4 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(抽样差值的含义请参见“增量调制”)。
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。
对于有些信号(例如图像信号)由于信号的瞬时斜率比较大，很容易引起过载，因此，不能用简单增量调制进行编码，除此之外，这类信号也没有像话音信号那种音节特性，因而也不能采用像音节压扩那样的方法，只能采用瞬时压扩的方法。
但瞬时压扩实现起来比较困难，因此，对于这类瞬时斜率比较大的信号，通常采用一种综合了增量调制和脉冲编码调制两者特点的调制方法进行编码，这种编码方式被简称为脉码增量调制，或称差值脉码调制，用DPCM表示。
这种调制方式的主要特点是把增量值分为个等级，然后把个不同等级的增量值编为位二进制代码( )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PAM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ΔM相比，由于它增多了量化级，因此，在改善量化噪声方面优于ΔM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ΔM。
2 DPCM编码及解码过程和原理DPCM编、解码原理图系统包括，发送、接收和信道传输三个部分。
发送端由编码器、量化器、预测器和加／减法器组成；接收端包括解码器和预测器等；信道传送以虚线表示。
由图可见DPCM 系统具有结构简单，容易用硬件实现（接收端的预测器和发送端的预测器完全相同）的优点。
图中输入信号f(i,j)是坐标为(,)i j 像素点的实际灰度值， (,)f i j 是由已出现先前相邻像素点的灰度值对该像素点的预测灰度值。
e i j (,) 是预测误差。
假如发送端不带量化器，直接对预测误差e i j (,) 进行编码、传送，接收端可以无误差地恢复f i j (,) 。
这是可逆的无失真的DPCM 编码，是信息保持编码；但是，如果包含量化器，这时编码器对'e i j (,) 编码，量化器导致了不可逆的信息损失，这时接收端，经解码恢复出的灰度信号，不是真正的f i j (,) ，以'f i j (,) 表示这时的输出。
可见引入量化器会引起一定程度的信息损失，使图像质量受损。
但是，为了压缩比特数，利用人眼的视觉特性，对图像信息丢失不易觉察的特点，带有量化器有失真的DPCM 编码系统还是普遍被采用。
3 模块设计与仿真图形分析3.1 simulink 的工作环境熟悉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，如图1所示： 系统中所需的模块：正弦波模块，示波器模块。
图1 正弦仿真电路图正弦波参数设置如图2所示：图2 正弦参数设置系统内的示波器显示的波形如图3所示：图3 单正弦波与平方波的对比结论：两正弦波叠加之后的周期是原周期的1/2,频度是原频度的2倍。
3.2 DPCM编码与解码的电路图1）DPCM编码与解码的仿真电路图如图4所示此系统所用的仿真电路模块有：正弦波模块、增益模块、DPCM编码模块、DPCM解码模块、、数制转换模块、Terminator模块、示波器模块。
正弦信号用于输入信号，示波器用于观察波形。
图4 DPCM编码与解码的电路图2）系统所用模块的参数设置调制信号模块的参数设置：正弦波幅度设计为1，频率Frequency设置为1。
DPCM Encoder的参数设置如下图6所示：DPCM decoder的参数设置如图7所示：图7 decoder的参数设置数制转换模块参数设置如图8和9所示：图8 数制转换模块参数设置图9 数制转换模块参数设置示波器的参数设置：示波器有3个接口，时间范围设置为auto，如图10所示图10 数制转换模块参数设置用示波器观察正弦信号的波形，进行DPCM编码后的波形，进行DPCM解码后的波形，如图11所示:图11用示波器观察正弦信号的波形结论：不加任何干涉信号的原正弦信号的图形与进行DPCM编码和解码后的图形是一致的。
4 问题处理在此次课程设计过程中遇到了不少问题，主要有以下几点：1 在刚开始课程设计之初，我对DPCM编码与解码原理几乎一无所知，经过查阅资料，询问老师和同学，我逐步加强了对此原理的认识。
2 在熟悉simulink软件的过程中，我原来的MATLAB7.1 中缺少DPCM编码与解码模块（DPCM encoder和DPCM encoder），后来经过询问老师，我得知是我下载的版本不对，并建议我下载MATLAB6.5版本，于是我就顺利的将接下来的工作进行了下去。
3 在参数的设置过程中,开始用默认参数,但是调试过程中波形有问题,在查阅相关资料之后才根据实际要求设置了合理的参数。
5 结束语通过本次课程设计，我们这要了解随机信号二进制的DPCM编码与解码原理，特别是DPCM编码与解码（包括加噪声和不加噪声）电路的MATLAB实现与调制性能分析，把本学期学的通信原理等通信类科目的内容应用到本课程设计中来，进一步巩固复习通信原理，MATLAB等课程，以达到融会贯通的目的。
为进一步学习计算机网络，数据通信，多媒体技术等课程打下坚实的基础。
运用学习成果把课堂上学的系统化的理论知识，尝试性的应用于实际设计工作，并从理论的高度对设计工作的现代化提高一些有创造性的建议和设想，检验学习成果，看一看课堂学习与实际工作到底有多大差距，并通过综合分析，找出学习中存在的不足，以便为完善学习计划，为学习内容提供实践依据。
经过两个星期的努力，终于完成了我的课程设计，可能其中回有一些错误或者是不恰当的地方，例如加噪声的地方我研究了好久，经过了反复的测试，最终也没有很完美的解决这个问题，但是我确实已经尽了我最大的努力。
开学后我一定会加倍努力，学好本专业的专业课，为将来打下坚实的基础。
非常感谢蔡老师一直辛勤知道我们，认真给我们解答疑惑，给我们知道。
在完成设计的过程中，我的收获很大，不仅仅是对我们自己所学的专业知识加深了解，同时还熟练地掌握了MATLAB和WORD的软件的操作，而且还锻炼了自己独立处理问题的能力。
总之我获得很多，也启迪了很多！！！最后，我衷心的感谢老师的指导，提前预祝您春节愉快！！！附1图附2图参考文献[1] 樊昌信，曹丽娜.通信原理（第六版）.北京：国防工业出版社，2008年[2] 达新宇,林家薇,杜思深. 通信原理.陕西.西北工业大学出版社，2003年[3] 邵玉斌.Matlab/Simulink通信系统建模与仿真实例分析北京.清华大学出版社.2008年。