DPCM基本原理(精)
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。
DPCM编码的原理资料

DPCM编码的原理资料DPCM(Differential Pulse Code Modulation)编码是一种音频和视频压缩技术,通过相邻采样点之间的差异来减少数据量,从而实现数据压缩和传输的目的。
DPCM编码的原理可以简单地分为预测和差分编码两个步骤。
首先介绍预测过程。
DPCM编码的关键在于根据前一个(或多个)采样点的值,预测当前采样点的值。
预测算法的选择是非常重要的,因为准确的预测可以使差分信号值尽可能地小,从而实现更好的压缩效果。
常见的预测算法有以下几种:1.常量预测:直接用前一个采样点的值来作为预测值,即假设当前采样点与前一个采样点相同。
2.线性预测:根据前一个采样点和前一帧的采样点的线性组合来预测当前采样点的值。
这种预测算法可以减少一些低频分量。
3.插值预测:结合多种预测算法,如线性预测和常量预测,通过加权求和得到预测值。
这种方法可以更好地适应不同类型的信号。
预测值和真实值之间的差异被称为“差分信号”。
接下来,差分信号会被压缩和编码。
差分编码的目的是将差分信号的数值进行量化,并将量化结果编码成为更少的比特数。
常用的差分编码方式有以下几种:1. Delta编码:将差分信号量化到一个预定范围内,然后用二进制表示量化结果。
这种方法适用于差分信号具有较小幅度变化的情况。
2.过零编码:对于差分信号中正负交替出现的部分,用0表示;对于正值或负值连续出现的部分,用1表示。
这种方法适用于差分信号中包含了较多的无用信息。
3. Huffman编码:根据差分信号的概率分布,将出现频率较高的差分信号赋予较短的编码,出现频率较低的差分信号赋予较长的编码。
这种方法可以实现更高的压缩比。
在解码过程中,只需要对编码后的数据进行解码,然后根据解码后的差分信号和预测值还原原始信号值。
最后,通过将还原的信号值进行逆预测,得到最终的解码结果。
DPCM编码作为一种相对简单和高效的压缩技术,广泛应用于音频和视频编码中。
它可以在保证一定音频和视频质量的前提下,减小数据量,提高传输效率,节省存储空间和传输带宽。
dpcm编码应用场景 -回复

dpcm编码应用场景-回复DPCM编码应用场景一、引言数码通信和数据传输的快速发展,使得数据压缩和编码成为当今信息技术领域中重要的研究方向之一。
其中一种常见的压缩技术是差分脉冲编码调制(DPCM),一种基于差值编码的方法。
本文将深入探讨DPCM编码的应用场景,并逐步解释其原理和工作方式。
二、DPCM编码原理DPCM编码是一种通过压缩连续信号中的冗余信息来减少数据传输量的技术。
它利用了信号在时间上的连续性,通过预测信号的差异来减小数据量。
DPCM编码采用了前向差分和逆向估计的方法,通过对信号的差异进行编码来实现数据压缩。
1. 前向差分DPCM编码的第一步是计算当前采样值与前一个采样值之间的差异。
这个差异值是实际采样值和预测值之间的差异。
通过这种方式,可以更有效地表示信号的变化情况,并减少传输的数据量。
2. 逆向估计在DPCM编码中,逆向估计用于估计当前样本值。
基于之前的样本值和预测误差,可以使用各种方法来进行逆向估计,如线性预测、非线性预测等。
逆向估计的目标是尽量准确地还原原始信号,以便在解码时能够恢复出原始信号。
3. 误差编码通过计算前向差分和逆向估计得到的误差值,DPCM编码可以将这些误差值进行编码,从而减小数据传输量。
误差编码可以使用各种编码方法,如霍夫曼编码、自适应编码等。
三、DPCM编码的应用场景DPCM编码由于其较低的数据传输量和较少的计算开销,被广泛应用于多个领域。
1. 语音和音频编码DPCM编码在语音和音频编码中有着广泛的应用。
在语音通信和音频传输中,频谱中的高频分量通常具有较少的能量,并且在时间上具有较小的变化。
通过使用DPCM编码,可以减少高频分量的采样数量,从而降低数据传输量,同时保持较好的音频质量。
2. 视频编码DPCM编码也被广泛用于视频编码中。
在视频中,相邻帧之间通常存在较大的相关性。
通过利用这种时空相关性,DPCM编码可以仅传输差异图像,而省略无需更新的部分。
这种方法可以大大减少视频数据的传输量,并实现低带宽的视频传输。
实验4 DPCM预测编码

实验4 DPCM预测编码一、实验目的1了解图像压缩的意义和手段;2熟悉DPCM预测编码的基本性质;3熟练掌握DPCM预测编码的方法与应用;4掌握利用MA TLAB编程实现数字图像的DPCM预测编码。
二、实验原理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。
三、实验报告内容1.用MATLAB编程实现对图像的DPCM预测编码2叙述实验过程;3提交实验的原始图像和结果图像。
解:Matlab程序如下:%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('图片3.jpg');%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);endJ2=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 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');实验的原始图片和运行后的图片分别是:四、思考题1.DPCM预测编码有什么特点?答:预测编码是根据离散信号之间存在着一定关联性的特点,利用前面一个或多个信号预测下一个信号进行,然后对实际值和预测值的差(预测误差)进行编码。
dpcm数据压缩算法

DPCM(Differential Pulse Code Modulation,差分脉冲编码调制)是一种音频和图像等信号的压缩算法。
它的基本原理是利用信号中相邻样本之间的差异性进行编码,而不是直接编码每个样本的值。
这种差分编码的方式能够更有效地表示信号中的冗余信息,从而实现压缩。
下面是DPCM的基本步骤:1. 预测:对于每个样本,通过使用先前样本的估计值来预测当前样本的值。
这个预测值通常通过线性预测(例如,使用前一个样本值)或者更复杂的预测算法来得到。
2. 差分编码:计算当前样本与预测值之间的差异,将这个差异值编码为二进制。
如果差异值较小,需要更少的比特表示,从而实现了对冗余信息的压缩。
3. 解码:在解码端,使用相同的预测算法对已编码的差异值进行解码,得到重建的样本值。
DPCM的变种包括Adaptive DPCM(ADPCM),其中预测器的参数可以根据信号的动态范围进行调整,以提高压缩性能。
虽然DPCM在一些应用中能够有效地进行信号压缩,但也存在一些局限性,特别是在信号中存在大量高频成分或者快速变化的情况下。
在这种情况下,其他更复杂的压缩算法,如基于变换的压缩(如JPEG和MP3),可能更为适用。
当使用Differential Pulse Code Modulation(DPCM)算法进行数据压缩时,具体的步骤可以更详细地描述如下:1. 初始化:需要一个起始样本值作为预测的起点。
这个值可以是前一个样本值,也可以通过其他方式选择。
2. 预测:对于每个样本,使用预测器来估计当前样本的值。
预测器通常是根据过去的样本值来计算的,可以是一个线性的、非线性的或者自适应的模型。
线性预测器的一种简单形式是使用前一个样本值作为预测值。
3. 差分编码:计算当前样本与预测值之间的差异,称为预测误差(prediction error)。
这个误差通常通过减去预测值得到,即{误差} = {当前样本} - {预测值}这个误差值可能是正值也可能是负值。
Microsoft-ADPCM编码与解码原理与实例

typedef struct adpcmwaveformat_tag { WAVEFORMATEX wfxx; WORD wSamplesPerBlock; WORD wNumCoef; ADPCMCOEFSET aCoeff[wNumCoef]; } ADPCMWAVEFORMAT; 这下子就很清楚了,ADPCMCOEFSET里的两个正是我们的系数a和 b,ADPCMWAVEFORMAT扩展了WAVEFORMATEX的结构,添加了 一些列自有的信息,wSamplesPerBlock表明了每一个block里含有多少个 sample,而wNumCoef说明了后面的系数表的大小. 微软定义了一个7个的标准的系数表,当然,你也可以在后面添加自己的 系数,下面是他的定义: Coef Set Coef1 Coef2 0 256 0 1 512 -256 2 0 0
必须包含一个扩展了的format description,这通过一个WAVEFORMATEX 的结构来描述,但是以WAVE_FORMAT_PCM为格式的文件并不需要 这些额外的信息。 下面是WAVEFORMATEX的定义 typedef struct waveformat_extended_tag { WORD wFormatTag; WORD nChannels; /* format type */ /* number of channels (i.e. mono, stereo...) */
3. WAV文件的格式 IMA-ADPCM压缩的音频文件并没有一个统一的格式。我们现在只考 虑微软的自己的wav格式。apple公司的网站上有一篇写得很不错的 technical note, 可以看后面的链接地址。 wav文件是微软定义的一系列资源文件中的一个。这些文件通常是由一 系列的chunk组成。所有的文件都以RIFF标记开头,然后指出文件的大 小。接着表明类型,比如WAVE,MIDI等. 一个wav文件的结构大致如下 __________________________ | RIFF WAVE Chunk | | groupID = 'RIFF' | | riffType = 'WAVE' | | __________________ | | | Format Chunk | | | | ckID = 'fmt ' | | | |__________________| | | __________________ | | | Sound Data Chunk | | | | ckID = 'data' | | | |__________________| | |__________________________| 一般每一个chunk都有一个id和一个size来表明chunk的类型和大小,这 样就可以很容易的将chunk读出。id一般是四个字节,用ASCII 码的值来 标记,比如data chunk的id就是'data',而format chunk的id就是'fmt '.要注 意的是,size表明的大小是以字节为单位的,而且不包括id和size字段本 身所占的空间。 原始的wave文件一般只有两个chunk,也就是fmt和data,原则上,你可以添 加任何的其他chunk,用来添加不同的信息.这也是wav文件出现很多变种 的原因. windows下一般有两种格式的wav文件,一种是普通未压缩的原始数 据,另一种就是采用了ADPCM压缩了的。无论哪一种,你都可以使用 现存的播放器播放。 未压缩的存储格式比较简单,只需要一个format chunk来描述格式信 息,然后再用一个data chunk来存储数据。 现在的wave文件按规定都必须包括一个fact chunk,而且在fmt chunk里
差分脉冲编码调制

差分脉冲编码调制一、概述差分脉冲编码调制(DPCM)是一种数字信号处理技术,用于将模拟信号或数字信号转换为数字脉冲序列。
它的基本原理是对输入信号进行预测并将预测误差编码为脉冲序列,从而实现信号的压缩和传输。
二、DPCM的工作原理1. 信号预测DPCM的第一步是对输入信号进行预测。
这个预测可以使用不同的算法,如线性预测、最小均方误差(MMSE)预测等。
在线性预测中,我们假设输入信号是由前面几个样本的线性组合得到的。
我们使用这些样本来计算一个线性系数,并将其应用于下一个样本以进行预测。
最小均方误差(MMSE)预测则尝试找到最小化平均误差的系数。
2. 预测误差编码在完成信号预测后,我们可以计算出当前样本与其预测值之间的误差。
这个误差就是所谓的“残差”或“残余”。
接下来,我们需要将这个残余量编码为数字脉冲序列。
最简单和最常见的方法是使用Delta Modulation(DM)。
在DM中,我们只考虑残差的符号,然后将其编码为1或0。
如果残差为正,则输出1;否则输出0。
3. 编码器和解码器DPCM系统由编码器和解码器两部分组成。
编码器将输入信号转换为数字脉冲序列,并将其发送到解码器进行恢复。
解码器使用相同的算法来预测信号,并计算出残差。
然后,它使用编码器发送的数字脉冲序列来重建原始信号。
三、DPCM的应用DPCM被广泛应用于音频和视频压缩、图像压缩、数据传输等领域。
例如,在音频压缩中,DPCM可以大大减少原始音频信号的数据量,从而降低存储和传输成本。
在视频压缩中,DPCM可以与其他技术(如运动估计)结合使用,以进一步提高压缩效率。
四、优点和缺点1. 优点(1)简单易实现:DPCM算法不需要太多的计算资源和存储空间。
(2)压缩效率高:通过预测信号并编码预测误差,可以大大减少数据量。
(3)抗噪声能力强:由于预测误差只是信号的一小部分,因此DPCM 对噪声有很强的鲁棒性。
2. 缺点(1)误差传播:由于预测误差会被编码并传输,因此如果一个样本的预测值出现错误,它将会影响所有后续样本的编码。
dpcm的基本原理举例应用

DPCM的基本原理举例应用1. DPCM简介差分脉冲编码调制(Differential Pulse Code Modulation,简称DPCM)是一种数字调制技术,它在信号编码过程中利用了信号的冗余性,通过对信号进行预测和编码来实现信号的压缩和传输。
DPCM编码过程中,通过对连续的信号采样并计算量化误差,再根据量化误差进行编码和解码处理。
DPCM在音频、视频和图像等信号的传输和存储中得到了广泛应用。
2. DPCM的基本原理DPCM的基本原理是利用信号的连续性、相关性和冗余性进行预测和编码。
其具体原理如下:1.采样:将连续的信号离散化为一系列离散的信号样本,通常利用采样定理进行采样操作。
2.预测:利用前一时刻或前几时刻的样本值来预测当前时刻的样本值,这个预测值一般用线性组合的方式得到。
预测值是根据信号的相关性和冗余性来估计的。
3.量化:通过对预测误差进行量化,将连续的预测误差离散化为一系列离散的数字。
4.编码:对量化后的预测误差进行编码,通常采用霍夫曼编码、算术编码等方法进行编码压缩。
5.解码:对编码后的数据进行解码,重建预测误差,并通过预测值加上预测误差得到重建的原始信号样本。
6.重建:将解码后的信号样本进行重建,通过插值和滤波等方法得到与原始信号尽可能接近的重建信号。
3. DPCM的应用举例3.1 音频压缩DPCM广泛应用于音频压缩领域。
通过DPCM对音频信号进行编码和解码,可以实现对音频信号的压缩和传输。
例如,在低比特率的语音通信系统中,使用DPCM对语音信号进行编码压缩,可以减小数据传输量,保证通信质量和带宽的有效利用。
3.2 图像压缩DPCM也是图像压缩领域的关键技术之一。
通过DPCM对图像信号进行预测和编码,可以减小图像数据的冗余性,实现对图像的压缩。
典型的图像压缩算法JPEG就采用了DPCM和离散余弦变换(DCT)相结合的方式进行信号的预测和编码。
3.3 视频编码在数字视频编码中,DPCM是一种常用的预测和压缩技术。
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《通信系统SIMULINK仿真平台》课程
DPCM基本原理
主讲: 杨巧莲
课程团队:杨巧莲、吴丽春、张倩、董月秋、杨柳
增量调制(∆M)
当采样频率远大于奈奎斯特频率时,仅使用一位编码表示抽样时刻波形的
变化趋向。这种编码方法称为增量调制。 优点:与PCM相比 ∆M 的编解码器简单,抗误码性能好,在比特率较低时 有较高的信噪比。
值编为k位二进制代码再送到信道传输。
DPCM调制信号的传输比特率要比PCM的低,相应要求的系统传输带宽也大大地减
小了,信噪比也有很大的改善。
DPCM调制在改善量化噪声方面优于增量调制系统。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增量调制。
通信技术专业教学资源库 深圳职业技术学院
谢谢
主讲: 杨巧莲
课程团队:杨巧莲、吴丽春、张倩、董月秋、杨柳
应用:军事和工业部门的专用通信网和卫星通信中得到了广泛应用。
增量调制原理
对于一个给定的模拟 信号x(t),在确定取样
M(t)
M ’(t)
间隔和阶距后,可大
致画出x(t)和 ∆M 的 波形
α
0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1
1
0
0
0
1
1
t
tHale Waihona Puke m(t)(t) X’ X (t)
二进制代码序列 010101111110…
X0 (t)
α
0 0
t1
1
t2
0
t3
1
t4
0 1
t5
1
t6
1
t7
1
t8 t9
1
t10 t11 t12
0 t
t
1
脉码增量调制DPCM
DPCM: 脉码增量调制,又称差值脉码调制。是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
这种调制方式的主要特点是把增量值分为 Q 个等级,然后把Q 个不同等级的增量