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第六章自适应差分脉冲编码 2004-3 第三章 线性调制（1） 现代通信原理——第三章 线性调制（1） 现代通信原理第六章 自适应差分脉冲编码 单元概述 差分脉冲编码调制是用二进制码组对信号的差值进行幅度量化和编码。这里所谓“差分”又称“差值”，即信号的当前抽样值与预测值之差。 ADPCM之所以能用较小的码组编码，而获得接近PCM的量化信噪比，其关键在于“预测”。“预测”得越准确，“差值”就会越小，就可以用较少的位数量化而具有较小的量化噪声。 单元学习提纲 差分脉冲编码调制原理和方框图，差值信号、预测信号、重建信号的含义，差分脉冲编码调制的编码增益； 线性预测原理，极点预测和零点预测的基本概念和物理意义； 自适应预测和自适应量化的基本概念和物理意义。 §6.1 概述 8位PCM编码，对于语音传输，其速率为64K，需要32K的带宽，多用于有线传输。 在无线通信，特别是移动通信中，带宽资源是非常宝贵，一般要求信号具有更低的速率以减小传输带宽。 数字化图像一般有96M的速率，占用48M的带宽，就更需要重新设计信源编码形式，以降低速率或数据量，便于传输和存储. 这就提出了压缩的问题 语音压缩编码技术： 低于64kb/s数码率的语音编码技术 方法： 差分脉码调制(DPCM) 自适应差分脉码调制(ADPCM) 子带编码(SBC) 矢量量化编码(VQ) …… §6．2 DPCM的基本原理 任何信号，不论语音或图像，采用直接采样-量化-编码的方式进行编码，都会发现码组之间具有很强的相关性。 由于相关性的存在，传输数据中存在大量不需要传输的信息，称为冗余. DPCM就是通过预测和差分编码方式来减少冗余，实现数据压缩的目的。 6.3 自适应预测 为了获得最大的预测增益，通常采用自适应预测方式，预测系数在预测过程中实时调整。 1. 前向自适应预测算法 如前所述，根据短时间的相关特性R(i)，求短时的最佳预测系数，运算量大，延迟时间大，不能用于高速系统。 6.4 自适应量化 自适应预测解决了预测增益最大的问题，自适应量化主要解决量化信噪比最大的问题，这里的量化是指对差值信号的量化。 功率变化大（动态范围大）的信号，量化器参数（量化电平{dqn}、分层电平{dn}、量阶?）应能跟上输入信号方差的变化。 32kb/sADPCM编解码系统 CCITT G.721建议 技术指标接近于PCM质量 信道误码率10-3的情况下能稳定工作 4800b/s的modem信号转接4次编解码后，误比特率应小于 10-5 ~10-6。 系统组成： 见P148，图6-6 1、输入输出单元 输入输出信号为标准PCM信号 非线性PCM编码变换为线性PCM编码 2、同步编码调整单元 同步级连量化误差累计 3、自适应量化器 对于不同类型的信号（如语音、数据），必须采用两种不同的定标因子的自适应算法 L=16、双模式、非均匀自适应量化器 原理框图见图6-7 慢定标因子/快定标因子 4、自适应预测器 G.721采用零极点后向贯序自适应预测器 自测题 （1）什么是差分脉冲编码调制？ （2）简述差分脉冲编码调制的系统组成 （3）差分脉冲编码调制系统中量化误差与什么有关？写出量化信噪比的公式。 （4） 什么是预测增益？由何而来？ （5）什么是自适应预测？ （6）什么是自适应量化？ 5.GP与预测阶数的关系 预测通常要选用前多少次的样值来参与，见下图 当阶数大于2时，最佳预测增益就趋于饱和， 饱和值一般为6-12dB 2. 后向序贯自适应预测算法 在dq(k)最小的情况下，找出最佳预测系数，采用不断修正预测系数{ai(k)}的方法来减小瞬时平方差dq2(k)，使{ai(k)}不断接近{aiopt(k)}。 Widrow提出的LMS算法： 梯度符号算法： 差值信号=实际信号-预测信号，表达式为: 预测过程如上图所示，此次预测系数ai越大， 此次的预测值Sr(k)就越大. Z-1 a1 x[n-1] Z-1 Z-1 a2 a3 aN x[n-2] x[n-N+1] x[n-N] 输入 Σ Σ Σ 预测 1. 若预测信号Sr(k)0，差值dq(k)0： 在正信号情况下预测值小于实际值， 应增加下一次的预测系数使预测值增加。 2. 若预测信号Sr(k)0，差值dq(k)0： 在正信号情况下预测值大于实际值，应减小下一次的预测系数使预测值减小。 3. 若预测信号Sr(k)0，差值dq(k)0： 在负信号情况下预测值大于实际值，应减小下一次的预测系数使预测值减小。