DPCM编码的原理资料
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。
差分脉冲编码
差分脉冲编码（Differential Pulse Code Modulation，简称DPCM）是一种数字信号处理中常用的编码技术。
它通过对连续信号的时间差值进行编码，以减少传输和存储数据所需的比特率。
在DPCM中，首先将连续信号分为若干个采样窗口。
对于每个采样窗口，将当前采样值与上一个采样值之间的差值作为差分值。
然后将差分值进行量化，并进行编码得到编码值。
最后将编码值传输或存储。
DPCM的解码过程如下：接收到编码值后，对编码值进行解码，得到量化值。
然后将量化值与上一个采样值相加，得到重构值。
重构值即为原始信号的估计。
在实际应用中，DPCM具有广泛的应用场景。
以下是一些常见的应用场景：1. 音频信号压缩：音频信号在存储和传输时通常需要较大的带宽和存储空间。
DPCM通过对音频信号进行压缩，减小了存储和传输的开销。
尤其在对高频信号进行编码时，DPCM还可以提供更好的性能。
2. 视频编码：DPCM也广泛用于视频编码中。
对视频序列的每一帧进行编码时，可以利用前一帧的信息进行差分编码，从而减少码流大小和传输开销。
常见的视频编码标准如MPEG-2和H.264都使用了DPCM的技术。
3. 通信系统：在通信系统中，尤其是数字通信系统中，DPCM也被广泛应用。
DPCM可以提高系统对信道噪声和干扰的鲁棒性，并且能够减少传输开销。
此外，DPCM作为数字信号处理中的一种常用编码技术，具有如下优点和缺点：优点：1. 降低了传输和存储开销：通过差分编码，可以大幅度减小传输数据的比特率，节省传输带宽和存储空间。
缺点：1. 对噪声和干扰的鲁棒性可能不足：由于DPCM是基于差分值的编码方式，对于噪声和干扰的鲁棒性可能不如其他一些编码技术。
DPCM基本原理(精)
《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
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。
dpcm编码应用场景 -回复
dpcm编码应用场景-回复什么是DPCM编码？DPCM（Differential Pulse Code Modulation）是一种数字信号处理技术，它将连续时间信号转换为离散数值，并通过差分编码来压缩和传输数据。
DPCM编码是一种有损压缩技术，意味着它可以减小数据的体积，但会有一定的信息损失。
DPCM编码在各个领域中有着广泛的应用场景。
DPCM编码的原理DPCM编码的原理是根据信号的差异性来编码数据。
它通过在每个采样点上计算与上一个采样点的差值，并将这个差值进行编码和传输。
通过使用差值而不是直接编码每个采样点的数值，DPCM编码可以大大减小数据流的体积。
DPCM编码使用的算法DPCM编码使用的算法包括线性预测、非线性预测和自适应预测。
在线性预测中，根据连续的前向和反向预测，通过将信号分解为预测值和残差来减小数据的体积。
非线性预测则使用非线性函数来进行预测，根据信号的性质选择适当的非线性函数。
自适应预测则结合了线性和非线性预测的思想，根据信号的动态特性自适应地选择预测算法。
DPCM编码的应用场景DPCM编码在音频、图像和视频等领域中有广泛的应用。
下面将详细介绍DPCM编码在不同领域的具体应用场景。
1. 音频编码DPCM编码在音频编码中被广泛使用。
由于人耳对音频细节的敏感度较低，DPCM编码的信息损失可以被接受。
通过利用音频信号的相关性，DPCM 编码可以大大减小音频数据的体积。
在电话通信、音频存储和音频传输等领域中，DPCM编码可以有效地减小数据流的体积，提高带宽利用率。
2. 图像编码DPCM编码在图像编码领域也有广泛的应用。
图像中像素之间的相关性往往很高，通过利用这种相关性，DPCM编码可以利用差值编码来减小数据的体积。
在数字图像传输和存储中，DPCM编码可以大大减小图像文件的大小，加快传输速度，并减少存储空间的占用。
3. 视频编码DPCM编码在视频编码中也发挥着重要的作用。
视频由连续的图像组成，相邻帧之间的相关性很高。
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。
- 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)。
CCITT G.721 32kb/s ADPCM
CCITT推荐的G.721ADPCM标准是一个代码转换系统。它使 用ADPCM转换技术，实现64kb/s A律或μ 律PCM速率 和32kb/s速率的ADPCM之间的相互转换。 G.721算法的话音质量接近于A律或μ 律64kb/s PCM的话音 质量，MOS分为4.1，达到网络等级。 采样频率为8KHz，每个样点采用4比特编码。 CCITT G.721 32kb/s ADPCM 主要用来实现对现有的PCM信 道扩容，把2个2048kb/s 30路PCM基群信号转换为 一个2048kb/s 60路ADPCM信号。因此对ADPCM编码 器输出和输入都是采用A律或者μ 律的PCM信号。
s ( n) +
s p ( n)
M
d (n)
量化 器
d q ( n)
b d
j 1 j
q
(n j )
a s (n i)
i 1 i r
N
sr ( n)
DPCM编码的原理－零极点预测 器
d q ( n)
s p ( n)
sr ( n)
b j d q (n j )
j 1
M
a s (n i )
– 利用自适应的思想改变量化阶的大小，即用小的量化阶去编 码小的差值，使用大的量化阶去编码大的差值； – 用过去的样本值估算下一个输入样本的预测值，使实际样本 值和预测值之间的差值总是最小。
• 接收端的译码器使用与发送端相同的算法，利用传送 来的信号来确定量化器和逆量化器中的量化阶大小， 并且用它来预测下一个接收信号的预测值。
S p ( n) b j d q ( n j )
M
• 重建信号为：
i 1
Sr (n) d q (n) S p (n) d q (n) b j d q (n j )
j 1
M
• 重建滤波器为
H (Z ) 1 b j Z j
j 1 M
DPCM编码的原理－零极点预测 器
DPCM编码的原理－接收端
I ' ( n)
解码 器
( n) dq
+
sp (n)
( n) sr
预测 器
DPCM编码的原理
• 在DPCM系统中，采用线性预测的方法得到预测信号， 可以采用N阶全极点预测器，预测信号由前n时刻之 前的P个重建语音样点线性组合得到。
~ x ai x(n i)
ADPCM编码
• ADPCM编码技术能根据接收到的语音信号波形来预测 下一个语音信号，这样它只需编码每一个接收信号中 与之不同的部分，从而减少编码的位长。 • 其编码的过程是这样的： ADPCM 编码器接收到每秒 8000次的语音信号抽样值。每接收到一个语音信号， 它根据语音信号的 PCM 编码按照一定算法得到下次信 号的预测值。最简单的预测方式就是把上次的语音信 号的PCM编码值与上次的预测值进行对比，得到一个 信号的差值，这个差值可以用很少的位长来表示。
G.721 32kb/s ADPCM-编码器
ADPCM输出 PCM码 输入 输入格式 差值信号 转换 c ( n) d (n) sl (n) 计算 重建信号 计算器
i 1
p
• 重建信号：
ˆ(n) ~ ˆ(n) ai x(n i) x(n) e x (n) e
i 1
p
DPCM编码的原理
• 其Z变换形式为：
X ( Z ) 1 1 ai Z i
i 1 p
E (Z ) H (Z ) E (Z )
• H(Z)称为重构滤波器，是一个全极点滤波器。除了全 极点预测器外，DPCM也可以采用全零点预测器或者零 极点预测器。
i 1 i r
N
DPCM编码的原理－零极点预测 器
• 对于零极点混合预测器：
s p (n) ai sr (n i) b j d q (n j )
i 1 j 1 N M
• 重建信号为：
sr (n) s p (n) d q (n) d q (n) ai sr (n i) b j d q (n j )
DPCM 编码的原理－发送端 +
s ( n)
d ( n)
s p ( n)
量化 器
d q ( n)
编码 器
I ( n)
sr ( n )
+
预测 器
s(n)是输入语音信号，sr (n)是重建语音信号，作为预测器确定 下一个信号估计值的输入信号。s p (n)是预测语音信号，d (n) 是预测误差信号，也称为差值信号或余量信号。DPCM系统 实际上就是对这个差值信号进行量化编码，用来补偿过去编码 中产生的量化误差。DPCM系统是一个反馈系统，采用这种结 构可以避免量化误差的积累。d q (n)是量化后的差值信号， I (n)是d q (n)的代码。
N M
• 重建滤波器为：
H (Z )
i 1
j 1
1 bj Z j 1 ai Z i
i 1 j 1 N
M
ADPCM编码
• G.711使用A律或μ 律PCM方法对采样率为8kHz的声音数 据进行压缩，压缩后的数据率为64kb/s。为了充分利 用线路资源，而又不明显降低传送话音信号的质量， 就要对它作进一步压缩，方法之一就是采用ADPCM。 • ADPCM综合了APCM的自适应特性和DPCM系统的差分特性， 是一种性能比较好的波形编码。它的核心想法是：
DPCM编码的原理
• DPCM采用预测编码的方式传输信号，所谓预测编码就 是根据过去的信号样值来预测下一个信号样值，并仅 把预测值与现实样值的差值加以量化，编码后进行数 字信号传输。在接收端经过和发送端相同的预测操作， 低通滤波器便可恢复出与原始信号相近的波形。 • DPCM是采用固定预测器与固定量化器的差值脉冲调制， 它是分析ADPCM工作原理的基础。
DPCM编码的原理－全零点预测 器
s(n) +
d ( n)
量化 d q (n) 器
s p (n)
b d
j 1 j
M
q
(n j )
d q ( n)
sr ( n)
s p ( n)
b d
j 1 j
M
(n j )
DPCM编码的原理－全零点预测 器
• 对于全零点预测器，预测信号由n时刻之前的M个量化 后的差值信号线性组合得到：