基于matlab的模拟信号数字化仿真.
Matlab中的模拟与数字信号混合技术
Matlab中的模拟与数字信号混合技术在现代通信和信号处理领域，模拟与数字信号混合技术扮演着重要的角色。
Matlab作为一种功能强大的数学软件包，提供了丰富的工具和函数来实现这一技术。
本文将介绍Matlab中的模拟与数字信号混合技术的基本概念和应用。
一、模拟信号和数字信号的基本概念模拟信号是连续的信号，其值可以在一定范围内任意变化。
例如，声音、光线等都是模拟信号。
数字信号是离散的信号，其值只能在有限的离散集合中取值。
数字信号是通过采样和量化对模拟信号进行离散化处理得到的。
模拟与数字信号混合技术就是将模拟信号和数字信号相互转换和处理的技术。
它可以将模拟信号转换为数字信号进行数字处理，也可以将数字信号转换为模拟信号进行输出。
在实际应用中，模拟与数字信号混合技术被广泛应用于音频和视频信号的处理、通信系统的设计等领域。
二、Matlab中的信号处理工具Matlab提供了丰富的信号处理工具箱，可以实现模拟与数字信号的转换和处理。
首先，Matlab中的信号处理工具箱提供了各种采样和量化函数，可以将模拟信号转换为数字信号。
例如，`analogread`函数可以通过模拟输入进行采样，将模拟信号转换为数字信号。
其次，Matlab中的信号处理工具箱还提供了各种滤波和调制函数，可以对数字信号进行滤波和调制处理。
例如，`filter`函数可以对数字信号进行滤波，`modulate`函数可以对数字信号进行调制。
此外，Matlab中的信号处理工具箱还提供了各种频谱分析和信号重建函数，可以对数字信号进行频谱分析和信号重建。
三、模拟与数字信号混合技术的应用案例模拟与数字信号混合技术在各种领域中都有广泛的应用。
下面将以音频信号处理为例，介绍模拟与数字信号混合技术的具体应用。
首先，模拟与数字信号混合技术在音频信号处理中起到了重要的作用。
通过将音频信号采样和量化为数字信号，可以方便地进行数字音频处理，如去噪、均衡器和声音效果等。
Matlab中的信号处理工具箱提供了丰富的音频处理函数和示例，例如，`audioread`函数可以读取音频文件，`audiowrite`函数可以写入音频文件，`equalizer`函数可以对音频信号进行均衡处理。
基于MATLAB的模拟信号数字化系统的研究与仿真
基于MATLAB的模拟信号数字化系统的研究与仿真摘要本文研究的主要内容是《通信原理》仿真实验平台的设计与实现---模拟信号数字化Matlab软件仿真。
若信源输出的是模拟信号，如电话传送的话音信号，模拟摄像机输出的图像信号等，若使其在数字信道中传输，必须在发送端将模拟信号转换成数字信号，即进行A/D变换，在接收端则要进行D/A变换。
模拟信号数字化由抽样、量化、编码三部分组成。
由于数字信号的传送具有稳定性好，可靠性高，方便传送和传送等诸多优点，使得被广泛应用到各种技术中。
不仅如此，Matlab仿真软件是常用的工具之一，可用于通信系统的设计和仿真。
在科研教学方面发挥着重要的作用。
Matlab有诸多优点，编程简单、操作容易、处理数据迅速等。
本文主要阐述的是模拟信号数字化的理论基础和实现方法。
利用Matlab提供的可视化工具建立了数字化系统的仿真模型，详细讲述了抽样、量化、编码的设计，并指出了在仿真建模中要注意的问题。
在给定的仿真条件下，运行了仿真程序，得到了预期的仿真结果。
关键词：Matlab、模拟信号数字化、仿真绪论1837年，莫尔斯完成了电报系统，此系统于1844年在华盛顿和巴尔迪摩尔之间试运营，这可认为是电信或者远程通信，也就是数字通信的开始。
数字化可从脉冲编码调制开始说起。
1937年里夫提出用脉冲编码调制对语声信号编码，这种方法优点很多。
例如易于加密，不像模拟传输那样有噪声积累等。
但在当代代价太大，无法实用化；在第二次世界大战期间，美军曾开发并使用24路PCM系统，取得优良的保密效果。
但在商业上应用还要等到20世纪70年代。
才能取代当时普遍采用的载波系统。
我国70代初期决定采用30路的一次群标准，80年代初步引入商用，并开始了通信数字化的方向。
数字化的另一个动向是计算机通信的发展。
随着计算机能力的强大，并日益被利用，计算机之间的信息共享成为进一步扩大其效能的必需。
60年代对此进行了很多研究，其结果表现在1972年投入使用的阿巴网。
基于MATLAB模拟调制系统的仿真设计
基于MATLAB模拟调制系统的仿真设计摘要：本文基于MATLAB平台，通过建立调制系统的仿真模型，实现了对调制系统的仿真设计。
首先对调制系统的基本原理进行了介绍，然后建立了调制系统的数学模型。
接着使用MATLAB对模型进行了仿真分析，包括调制信号的产生、载波信号的产生、调制信号与载波信号的混合调制、调制后的信号的传输等过程。
最后，通过仿真结果的分析，对调制系统的性能进行了评估，并提出了优化方案。
本文的研究对于调制系统的设计和优化具有一定的参考意义。
关键词：调制系统；MATLAB仿真；混合调制；性能评估；优化方案一、引言调制是无线通信中的一项基本技术，通过将信息信号与载波信号进行合成，使信息信号能够被传输到远距离的通信接收端。
调制系统是实现调制技术的关键，其性能直接影响到通信系统的可靠性和传输质量。
因此，对调制系统的研究和优化具有重要的意义。
二、调制系统的基本原理调制系统的基本原理是将信息信号经过调制器与载波信号进行混合调制，形成调制后的信号。
调制过程中，需要考虑到载波频率、调制信号幅度、调制信号频率等参数的选择。
常见的调制方式有幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM）等。
三、调制系统的数学模型调制系统的数学模型是根据调制原理建立的，一般可表示为：$s(t) = A_c \cdot (1 + m \cdot \cos(f_m \cdot t)) \cdot\cos(f_c \cdot t)$其中，$s(t)$表示调制后的信号，$A_c$为载波幅度，$m$为调制系数，$f_m$为调制信号频率，$f_c$为载波频率。
四、MATLAB仿真设计4.1调制信号的产生通过MATLAB生成调制信号，并将其绘制出来，以便后续的仿真分析。
4.2载波信号的产生通过MATLAB生成载波信号，并将其绘制出来，以便后续的仿真分析。
4.3调制信号与载波信号的混合调制将调制信号与载波信号进行混合调制，并将调制后的信号绘制出来，以便后续的仿真分析。
基于MATLAB的模拟信号数字化系统的研究与仿真
脉冲编码调制（PCM）原理：
图 1-9 脉冲编码调制示意图
PCM 系统的原理方框图如下图所示，同种，输入的模拟信号 m（t）经抽样、量化、
编码后变换成数字信号，经心道传送到接收端的译码器，由译码器还原出抽样值，再经过
定理内容：抽样定理在时域上可以表述为：对于一个频带限制在（0，fH）Hz 内的时间 连续信号 f(t),如果以 Ts≤1/(2fH)秒间隔对其进行等间隔抽样，则 f（t）将被所得到的 抽样值完全确定。模拟信号的抽样过程如下图。
图 1-2 模拟信号抽样的过程示意图
下图分析可知模拟信号抽样过程中各个信号的波形与频谱。
模拟信号数字化系统的研究与仿真
5
通信原理课程设计
图 1-4 两种情况下的抽样信号频谱分析
应该注意的一点是：抽样频率并不是越高越好。只要能满足抽样频率大于奈奎斯特频 率，并留有一定的防卫带即可。
1.1.2 带通信号的抽样定理
实际中遇到的许多信号时带通型信号，模拟信号的频道限制在 fL～fH 之间，fL 为信号 最低频率，fH 为最高频率。而且当 fH>B，其中 B=fH-fL 时，该信号通常被成为带通型信号， 其中 B 为带通信号的频带。
对于带通信号，如果采用低通抽样定理的抽样速率 fs≥2fh，对频率限制在 fL 与 fH 之间 的带通型信号抽样，肯定能满足频谱不混叠的要求，如图所示。
模拟信号数字化系统的研究与仿真
6
通信原理课程设计
图 1-5 带通信号的抽样频谱
定理内容：一个带通信号 f（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，n 是一个不超过 fh/B 的最大整数，那么 f（t）就可以完全由抽 样值确定。 下面两种情况说明：
Matlab中的模拟与仿真技术详解
Matlab中的模拟与仿真技术详解引言Matlab是一种被广泛应用于科学研究和工程领域的高级计算环境和编程语言。
它提供了丰富的函数库和工具箱，使得模拟和仿真技术得以在各种科学和工程应用中发挥出色的作用。
本文将详细介绍Matlab中的模拟与仿真技术，并深入探讨其在不同领域的应用。
一、Matlab中的模拟技术1.1 数学模型的建立在Matlab中进行模拟，首先需要建立相应的数学模型，以描述系统的行为。
数学模型可以是一组方程、差分方程、微分方程等，用于描述系统的输入、输出和中间变量之间的关系。
Matlab提供了强大的数学工具，如符号计算工具箱，可以帮助用户更方便地建立和求解各种数学模型。
1.2 信号与系统模拟信号与系统模拟是Matlab中常见的一种模拟技术。
通过模拟信号的输入、处理和输出过程，可以对系统进行分析和验证。
在Matlab中，可以使用信号处理工具箱中的函数来生成、操作和分析各种类型的信号。
例如，可以生成正弦波、方波、脉冲信号等，并对它们进行滤波、频谱分析、时频分析等操作。
1.3 电路模拟电路模拟是Matlab中另一个常用的模拟技术。
通过建立电路模型，可以对电路的行为进行仿真和分析。
Matlab提供了电路仿真工具箱，用户可以通过搭建电路拓扑结构和设置元器件参数，实现对电路的模拟和分析。
这种电路模拟技术在电子电路设计、性能评估和故障诊断等领域有广泛的应用。
1.4 机械系统模拟除了信号与系统和电路模拟外，Matlab还可以进行机械系统的模拟。
通过建立机械系统的动力学模型，可以预测物体的运动规律、受力情况等。
Matlab提供了机械系统建模和仿真工具箱，用户可以建立刚体系统、弹簧阻尼系统等，并进行仿真和动态分析。
这种机械系统模拟技术在机械工程、工业设计等领域具有重要的应用价值。
二、Matlab中的仿真技术2.1 数值仿真数值仿真是Matlab中最常见的仿真技术之一。
它通过数值计算方法对系统进行仿真，并得到系统的数值解。
利用Matlab进行模拟与仿真
利用Matlab进行模拟与仿真引言Matlab是一种广泛应用于科学与工程领域的数学软件，不仅功能强大，而且易于学习和使用。
在实际工程问题中，模拟与仿真是一种常见的手段，能够通过计算机模拟实验来预测和验证系统的性能。
本文将介绍如何利用Matlab进行模拟与仿真，以及其在实际应用中的优势和限制。
一、Matlab的基本功能Matlab提供了丰富的数学函数与工具箱，可以实现各种数学运算、数据分析和可视化。
它的语言特点简洁高效，使得用户可以使用简洁的代码完成复杂的计算任务。
此外，Matlab还支持脚本文件和函数文件的编写，方便用户组织和重复使用代码。
二、模拟与仿真的定义模拟是指通过计算机模型在虚拟环境中对实际系统进行预测或分析的过程。
仿真则是在模拟的基础上对实际系统进行动态模拟，以验证系统的行为、性能和可行性。
三、Matlab的模拟与仿真功能Matlab提供了丰富的工具箱和函数，可以支持各种类型的模拟与仿真，例如控制系统仿真、电路仿真、通信系统仿真等。
用户可以根据具体需求选择相应的工具箱和函数，快速搭建模型并进行仿真。
1. 控制系统仿真在控制系统中，通过建立系统的数学模型，可以利用Matlab进行控制系统的仿真。
用户可以使用Simulink这个强大的仿真平台，通过拖拽和连接图形化模块来搭建系统模型，然后设置模型参数和输入信号，最后运行仿真并查看仿真结果。
2. 电路仿真在电子电路设计中，Matlab可以用于电路的仿真与分析。
用户可以使用Matlab 的电路设计工具箱，通过绘制电路拓扑图、设置元件参数和激励信号来模拟电路的行为。
同时，Matlab还提供了电路优化和参数估计等功能，帮助用户优化电路性能。
3. 通信系统仿真在通信系统设计中，Matlab可以用于通信信道的建模与仿真。
用户可以使用Matlab的通信工具箱，通过选取合适的信道模型和调制解调方式，搭建通信系统模型。
然后，用户可以设置信号参数、环境参数和噪声参数，运行仿真并评估系统性能。
Matlab中的模拟和数字信号处理方法
Matlab中的模拟和数字信号处理方法引言：Matlab是一种强大的计算软件工具，广泛应用于科学、工程和数学等领域。
在信号处理领域，Matlab提供了丰富的模拟和数字信号处理方法，极大地方便了信号处理的研究和应用。
本文将介绍一些主要的模拟和数字信号处理方法，以及它们在Matlab中的实现。
一、模拟信号处理方法：1. Fourier变换Fourier变换是一种重要的信号分析方法，可以将信号从时间域转换到频率域，从而揭示信号的频谱特性。
在Matlab中，可以使用fft函数进行傅里叶变换，ifft 函数进行逆傅里叶变换。
通过傅里叶变换，我们可以分析信号的频谱，包括频率成分、功率谱密度等。
2. 滤波滤波是信号处理中常用的方法，可以消除信号中的噪声或者选择感兴趣的频率成分。
在Matlab中，提供了丰富的滤波函数，包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
通过设计滤波器，我们可以选择不同的滤波方式，如巴特沃斯滤波、切比雪夫滤波等。
3. 时域分析时域分析是对信号在时间域上的特性进行研究，包括信号的振幅、频率、相位等。
在Matlab中，我们可以使用时域分析函数来计算信号的均值、方差、自相关函数等。
通过时域分析，可以更好地了解信号的时间特性，比如周期性、正弦信号等。
二、数字信号处理方法：1. 数字滤波器数字滤波器是将连续时间的信号转换为离散时间的信号，并对其进行滤波处理的一种方法。
在Matlab中，我们可以使用fir1、fir2等函数设计数字滤波器，以满足不同的滤波需求。
数字滤波器可以消除离散信号中的噪声，提取感兴趣的频率成分。
2. 频谱分析频谱分析是对离散信号的频谱进行研究，可以了解信号在频域上的特性。
在Matlab中，可以使用fft函数进行快速傅里叶变换，得到离散信号的频谱。
通过频谱分析，我们可以掌握信号的频率成分、频率幅度等信息。
3. 信号编码信号编码是将模拟信号转换为数字信号的过程，以进行数字信号处理和传输。
在Matlab中实现模拟和数字信号的系统建模
在Matlab中实现模拟和数字信号的系统建模背景介绍：模拟信号是连续的，可以采用各种函数来表示；而数字信号是离散的，由一系列采样值组成。
系统建模是指对信号传输系统进行数学描述，以便分析和设计该系统。
在Matlab中，我们可以利用其丰富的工具箱和函数来实现对模拟和数字信号的系统建模。
一、模拟信号的系统建模1. 信号的采样与量化在模拟信号的系统建模中，我们首先需要对信号进行采样与量化。
采样是指在一定时间间隔内对信号进行抽样，形成离散的序列。
而量化则是将每个采样值映射到一个离散的量化水平。
在Matlab中，我们可以使用“sample”函数来进行信号的采样，使用“quantize”函数来进行信号的量化。
2. 信号处理一旦信号被采样和量化，我们可以对其进行各种信号处理操作，如滤波、卷积、相关等。
这些操作可以帮助我们提取信号中的特征并进行进一步的分析。
在Matlab中，我们可以使用信号处理工具箱中的函数来实现各种信号处理操作，如“filter”函数用于滤波，以及“conv”函数用于卷积操作。
3. 系统建模在模拟信号的系统建模中，我们通常会用线性差分方程（LDE）来描述信号和系统之间的关系。
LDE由差分方程和初始条件组成，其中差分方程描述了信号与系统之间的动态行为，初始条件则表示在系统稳定之前的初始状态。
在Matlab中，我们可以使用差分方程来表示系统，使用“lsim”函数来模拟系统的响应。
二、数字信号的系统建模1. 采样和重构在数字信号的系统建模中，我们同样需要进行信号的采样操作。
但不同于模拟信号的采样，数字信号的采样是在一定时间间隔内将模拟信号的采样值量化为数字序列。
重构则是将数字序列还原为模拟信号。
在Matlab中，我们可以使用“sample”函数来进行信号的采样，使用“interp”函数来进行信号的重构。
2. 信号处理与模拟信号一样，数字信号也可以进行各种信号处理操作，如滤波、卷积、相关等。
这些操作可以帮助我们提取信号中的特征并进行进一步的分析。
基于matlab的模拟信号数字化仿真.
基于matlab的模拟信号数字化仿真作者：李亚琼学号：1305160425摘要本文研究的主要内容模拟信号数字化Matlab软件仿真。
若信源输出的是模拟信号，如电话传送的话音信号，模拟摄像机输出的图像信号等，若使其在数字信道中传输，必须在发送端将模拟信号转换成数字信号，即进行A/D变换，在接收端则要进行D/A变换。
模拟信号数字化由抽样、量化、编码三部分组成。
由于数字信号的传送具有稳定性好，可靠性高，方便传送和传送等诸多优点，使得被广泛应用到各种技术中。
不仅如此，Matlab仿真软件是常用的工具之一，可用于通信系统的设计和仿真。
在科研教学方面发挥着重要的作用。
Matlab有诸多优点，编程简单，操作容易、处理数据迅速等。
本文主要阐述的是模拟信号数字化的理论基础和实现方法。
利用Matlab提供的可视化工具建立了数字化系统的仿真模型，详细讲述了抽样、量化、编码的设计，并指出了在仿真建模中要注意的问题。
在给定的仿真条件下，运行了仿真程序，得到了预期的仿真结果。
关键词：Matlab、模拟信号数字化、仿真1.1基本原理模拟信号的数字传输是指把模拟信号先变换为数字信号后，再进行传输。
由于与模拟传输相比，数字传输有着众多优点，因而此技术越来越受到重视。
此变化成为A/D变换。
A/D变换是把模拟基带信号变换喂数字基带信号，尽管后者的带宽会比前者大得很多，但本质上仍属于基带信号。
这种传输可直接采用基带传输，或经过熟悉调制后再做频带传输。
A/D变化包括抽样、量化、编码三个步骤，如图。
图1.模拟信号数字化1.1.1抽样定理抽样就是把模拟信号在时间上的连续变成离散的抽样值。
而能不能用这一系列抽样值重新恢复原信号，就需要抽样定理来解决了。
所以说，如果我们要传输模拟信号，可以通过传输抽样定理的抽样值来实现而不是非要传输原本的模拟信号。
模拟信号数字化的理论基础就是抽样定理，抽样定理的作用不言而喻。
抽样定理：设时间连续信号)f，其最高截止频率为m f，如果用时间间(t隔为 mf T 21≤的开关信号对)(t f 进行抽样时，则)(t f 就可被样值信号唯一地表示。
Matlab与Sinmulink仿真应用(10---模拟信号数字化)
6.1 采样定理的原理仿真 6.2 A/D和D/A转换器的仿真 6.3 PCM编码和解码 6.4 DPCM编码与解码
6.5 增量调制
6.1 采样定理的原理仿真
【实例 6.1】设模拟基带信号的频带为(0; 100) Hz，对其进行采样的序
列为均匀间隔的窄脉冲串，为保证无失真采样，最低采样率设计为
PCM解码器 【实例 6.7】设计并测试一个对应于实例6.6编码器的PCM解码器。
6.3 PCM编码和解码
信号的压缩和扩张
设归一化的话音输入信号为 x [ 1,1] ，则A律压缩器的输出信号y 是
Simulink通信库中有一个信源编码子库，提供了 “A-Law Compressor”、“A-Law Expander” “Mu-Law Compressor”、 “Mu-Law Expander” 来实现A律和μ律压缩扩张计算
后4位是样值处于段落内16个均匀间隔上的间隔序号。在数学上，
PCM编码的低7位相当于对样值的绝对值进行13折线近似压缩后的 7bit均匀量化编码输出。
PCM编码器 【实例 6.6】设计一个13折线近似的PCM编码器模型，能够对取值在[-1;1] 内的
归一化信号样值进行编码。
Simulink---discontinuities
400次/秒。试仿真采样和恢复过程，观察采样后频谱周期化现象以 及采样前后及恢复信号的波形和频谱。
Simulink---sources
Simulink---ຫໍສະໝຸດ ommonly used blocks
6.2 A/D和D/A转换器的仿真
【实例 6.3】对串行和并行输出的8位A/D和D/A转换器进行仿真，转换值
非线性量化
- 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)。
基于matlab的模拟信号数字化仿真作者：***学号：**********摘要本文研究的主要内容模拟信号数字化Matlab软件仿真。
若信源输出的是模拟信号，如电话传送的话音信号，模拟摄像机输出的图像信号等，若使其在数字信道中传输，必须在发送端将模拟信号转换成数字信号，即进行A/D变换，在接收端则要进行D/A变换。
模拟信号数字化由抽样、量化、编码三部分组成。
由于数字信号的传送具有稳定性好，可靠性高，方便传送和传送等诸多优点，使得被广泛应用到各种技术中。
不仅如此，Matlab仿真软件是常用的工具之一，可用于通信系统的设计和仿真。
在科研教学方面发挥着重要的作用。
Matlab有诸多优点，编程简单，操作容易、处理数据迅速等。
本文主要阐述的是模拟信号数字化的理论基础和实现方法。
利用Matlab提供的可视化工具建立了数字化系统的仿真模型，详细讲述了抽样、量化、编码的设计，并指出了在仿真建模中要注意的问题。
在给定的仿真条件下，运行了仿真程序，得到了预期的仿真结果。
关键词：Matlab、模拟信号数字化、仿真1.1基本原理模拟信号的数字传输是指把模拟信号先变换为数字信号后，再进行传输。
由于与模拟传输相比，数字传输有着众多优点，因而此技术越来越受到重视。
此变化成为A/D变换。
A/D变换是把模拟基带信号变换喂数字基带信号，尽管后者的带宽会比前者大得很多，但本质上仍属于基带信号。
这种传输可直接采用基带传输，或经过熟悉调制后再做频带传输。
A/D变化包括抽样、量化、编码三个步骤，如图。
图1.模拟信号数字化1.1.1抽样定理抽样就是把模拟信号在时间上的连续变成离散的抽样值。
而能不能用这一系列抽样值重新恢复原信号，就需要抽样定理来解决了。
所以说，如果我们要传输模拟信号，可以通过传输抽样定理的抽样值来实现而不是非要传输原本的模拟信号。
模拟信号数字化的理论基础就是抽样定理，抽样定理的作用不言而喻。
抽样定理：设时间连续信号)f，其最高截止频率为m f，如果用时间间(t隔为 m f T 21≤的开关信号对)(t f 进行抽样时，则)(t f 就可被样值信号唯一地表示。
在一个频带限制在()h f ,0 内的时间连续信号 )(t f ，如果以小于等于h f 21 的时间间隔对它进行抽样，那么根据这些抽样值就能完全恢复原信号。
或者说，如果一个连续信号 )(t f 的频谱中最高频率不超过 h f ，这种信号必定是个周期性的信号，当抽样频率 h s f f ≥ 时，抽样后的信号就包含原连续信号的全部信息，而不会有信息丢失，当需要时，可以根据这些抽样信号的样本来还原原来的连续信号。
根据这一特性，可以完成信号的模-数转换和数-模转换过程。
图2.抽样定理举例来说，生活中常见的语音信号就是模拟信号，语音信号在幅度取值上是连续的，并且在时间上它也是连续的。
要想让语音信号实现数字化并实现时分多路复用，第一点就要对语音信号进行离散化处理，而这个处理过程就叫做抽样。
换种说法，抽样就是隔一段时间T （固定的时间间隔），抽取语音信号的一个抽样值（瞬时幅度值）。
这一系列在时间上离散的抽样值组成了样值序列。
样值序列可以实现时分多路复用，还可以将每个抽样值经过量化和编码两种过程转换成二进制的数字信号。
经多次理论研究和实践探索证明，抽样脉冲的时间间隔T ≤1/（2fH ）(或者是f ≥2fH)(fH 是语音信号的最高频率)，抽样以后的样值序列就可以不失真的被还原成原本的语音信号。
比如说,一路电话信号的频带为300～3400Hz ，fm=3400Hz ，则抽样频率fs ≥2×3400=6800Hz 。
如果按照抽样频率是6800Hz来对300Hz～3400Hz的电话信号进行抽样，那么进行抽样后的样值序列就可以不失真的还原成原本的语音信号，而语音信号的抽样频率一般取值是8000Hz。
对于PAL制电视信号，相信大家都非常熟悉。
PAL制电视信号的视频带宽通常为6MHz。
如果按照CCIR601的建议，亮度信号的抽样频率是13.5MHz，色度信号的抽样频率则为6.75MHz。
1.1.2模拟信号的量化抽样转换后的脉冲信号的幅度仍然是模拟的，要用数码来进行表示，就必须进行离散化的处理。
这就要求对幅值进行舍零取整的操作，此过程称为量化。
量化中具有两种方法：只舍不入和有舍有入。
量化方法中，取整的时候只舍不入，就是说0～1伏之间输入的所有电压输出都为0伏，1～2伏之间所有的输入电压输出都为1伏等等。
使用只舍不入方式时，输入的电压总是大于输出的电压，所以产生的量化误差通常是正的。
大小为两个相邻的量化级的间隔Δ。
量化方法中，取整的时候有舍有入，即0～0.5伏之间的输入电压输出都为为0伏，0.5～1.5伏之间的输出电压输出都为1伏等等。
采用有舍有入的方式时通常有正有负，量化的误差绝对值最大为Δ/2。
所以，通常采用误差相对较小的有舍有入的方法进行量化,仅仅使用量化的输出信号来代替原来的信号会存在失真。
通常来说，我们可以把量化误差的幅度概率分布看做是-Δ/2～+Δ/2之间的均匀分布。
这能够证明量化失真功率与最小的量化间隔的平方成正比例。
所以说，最小的量化间隔越小，失真就会越小；最小量化的间隔越小，用以表现一定幅度的模拟信号时所需要的量化级数就会越多。
所以，传输和处理起来就会越来越复杂。
因此，量化时既要尽可能的减少量化的级数，又要使量化失真不容易被看出来。
通常都要用一个二进制数来表达某一个量化级数，经过传输在接收端再依据这个表达量化级数的二进制数来恢复原来信号的幅值。
我们所说的量化比特数是说的要区分所有量化级数所需要的多少位二进制数。
比如说，现在有8个量化级，那么就可以用三位二进制数来进行区分，原因是，称8个量化级的量化是3比特量化。
而8比特量化则指的是一共有3个量化级的量化。
量化的误差与噪声相比，两者是有本质上的区别的。
原因是任何时刻的量化误差都是能够从输入信号中求出来的，然而信号与噪声之间则并没有这种关系。
这能够证明，量化的误差是高阶非线性失真的结果。
但是量化失真在信号中的表现却相似于噪声，两者同样有很宽的频谱，所以量化误差也被称作是量化噪声并且能够用信噪比来进行衡量。
上面所描述的方法称为线性量化，是采用均匀间隔量化级数来进行量化的方法。
这种量化方式有造成大信号时信噪比有余但是小信号时信噪比不够的缺点。
如果小信号时量化级间宽度小一点，大信号时量化级间的宽度大一点，小信号时信噪比和大信号时信噪比就会逐渐一致。
我们所熟知的数字电视信号通常就采用了这种非均匀量化的方法。
采用这种方法是因为模拟的视频信号通常需要进行校正，而这种校正类似于非线性的量化特性，能够减轻甚至消除小信号时误差带来的影响。
而对于音频信号的非均匀量化来说，现在也是采用了压缩、扩张的方式，也就是先在发送端对输入的信号进行压缩处理，然后进行均匀量化，最终在接收端对信号再进行相应的扩张处理。
在我国，现在采用的是A律13折线压扩特性。
因为采用13折线压扩特性后，小信号时量化信噪比的改善量相当可观，可以达到24dB。
但这是靠着牺牲大信号量化信噪比(亏损12dB)来对换的。
令量化器过载电压为1,相当于把输入信号进行归一化，那么A律对数压缩定义为：当0 <= x <= 1/A时，f(x)=(Ax)/(1+lnA)当1/A <= x <= 1时，f(x)=(1+lnAx)/(1+lnA)图3.非均匀量化图4匀量化特性与量化误差曲线1.1.3编码把经过抽样和量化后的信号变成数字编码脉冲，这个过程被称为是编码。
在所有编码方式中，最简单的就要属二进制编码了。
详细点说，就是利用n比特的二进制码来表示出已经量化过的抽样值，每一个二进制数都对应了一个量化值，然后再通过排列得到由二值脉冲所组成的数字化信息流。
在接收端，编码过程能够依据收到的信号重新组成原本的抽样值。
最后经过低通滤波器来恢复原来的信号，这种方式称为所传输数字信号的数码率。
显而易见，抽样频率高了，量化比特数就会越大，随之而来的是数码率的升高，需要的传输带宽也就越宽。
上述所说的是自然二进制码，除了这种二进制码还有其他形式的二进制码。
比如说格雷码和折叠二进制码等等。
这三种二进制码各有所长各有所短。
下面列举下它们的优缺点:（1）自然二进制码是和二进制数互相对应的，比较简单，容易执行。
因为它是权重码，所以每一位都有确定的大小，并且能够直接进行大小的比较和各种算术运算。
自然二进制码能够直接利用D/A（数/模）转换器转换成模拟信号。
但有一些特殊情况，比如从十进制的3转换成4时，二进制码的每一位都要进行变化，同时使数字电路产生相当大的尖峰电流脉冲。
2.1基于matlab的实验程序2.1.1均匀pcmMatlab函数u_pcm(a,n),该函数以样本序列和要求的量化电平数作为输入参数，求的以量化序列，编码序列，以及sqnr。
用4电平和16电平进行量化，并画出量化误差。
function[sqnr,a_quan,code]=u_pcm(a,n)amax=max(abs(a));a_quan=a/amax;b_quan=a_quan;d=2/n;q=d.*[0:n-1];q=q-((n-1)/2)*d;for i=1:na_quan(find((q(i)-d/2<=a_quan)&(a_quan<=q(i)+d/2)))=...q(i).*ones(1,length(find((q(i)-d/2<=a_quan)&(a_quan<=q(i)+d/2))));b_quan(find(a_quan==q(i)))=(i-1).*ones(1,length(find(a_quan==q(i))));enda_quan=a_quan*amax;nu=ceil(log2(n));code=zeros(length(a),nu);for i=1:length(a)for j=nu:-1:0if(fix(b_quan(i)/(2^j))==1)code(i,(nu-j))=1;b_quan(i)-2^j;endendendsqnr=20*log10(norm(a)/norm(a-a_quan));echo ont=[0:0.01:10];a=sin(t);[sqnr4,aquan4,code4]=u_pcm(a,4);[sqnr16,aquan16,code16]=u_pcm(a,16);pausesqnr4pausesqnr16pauseplot(t,a,'-',t,aquan4,'-.',t,aquan16,'-',t,zeros(1,length(t))) 2.1.2实验结果sqnr4 = 12.6197sqnr16 =25.12722.1.3非均匀pcm基于matlab的13折线近似A律压缩特性曲线和15折线近似U律压缩特性曲线的程序。