第四章移动通信中的信源编码
信源编码详解
M= 213 = 8192，n =13，即每个采样值用13 bit 表示等，
这时在很多情况下，量化精度己足够高了。 （3） M选多少？视具体要求而定。
均匀量化的缺点：
-1 , x<0
符号函数
四、A律、 µ律的数字实现 1) 13折线 实现A律；15 折线 实现µ律！
图 4.3.8 13折线A律
图 4.3.9 15折线µ律
四、A律、 µ律的数字实现 2) 12bit A/D 实现13折线, 13bit A/D ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ现15折线
例以说A律明为 11位A/D只 量化了一 半（正区 间），考 虑负区间---12位A/D
2）非均匀量化特性取决
t
于选取的
qi
( x)能否使
2 e
最小。
4.3.2 非均匀量化（PCM方案）
三、语音非均匀量化的实现
(1) µ律压扩
(2) A律压扩
图 4.3.5 小信号扩张，大信号压缩后
图 4.3.6 再均匀量化= 非均匀量化！
4.3.2 非均匀量化（PCM方案）
三、语音非均匀量化的实现(续）
信号功率 两采样值之间的相关系数
对于有记忆信源：
R(D)
在失真D条件下每采 样值所需的bit数
1 2
log2
2
(1 D
)
, (0 D 2 )
0
, (D > 2 )
量化噪声
假设p=0.96, 2 / D 26dB 采样频率仍为8KHZ，求得 Rb =18~22KHZ! 由 是此不可可知能，的走！波形编码的道路，要想使语音数据率压缩到18KHZ以下
数字通信中的信源编码和信道编码
数字通信中的信源编码和信道编码摘要：如今社会已经步入信息时代，在各种信息技术中，信息的传输及通信起着支撑作用。
而对于信息的传输，数字通信已经成为重要的手段。
本论文根据当今现代通信技术的发展，对信源编码和信道编码进行了概述性的介绍.关键词：数字通信；通信系统；信源编码；信道编码Abstract：Now it is an information society. In the all of information technologies, transmission and communication of information take an important effect. For the transmission of information, Digital communication has been an important means. In this thesis we will present an overview of source coding and channel coding depending on the development of today’s communication technologies.Key Words：digital communication; communication system; source coding; channel coding1.前言通常所谓的“编码”包括信源编码和信道编码。
编码是数字通信的必要手段。
使用数字信号进行传输有许多优点, 如不易受噪声干扰, 容易进行各种复杂处理, 便于存贮, 易集成化等。
编码的目的就是为了优化通信系统。
一般通信系统的性能指标主要是有效性和可靠性。
所谓优化，就是使这些指标达到最佳。
除了经济性外，这些指标正是信息论研究的对象。
按照不同的编码目的，编码可主要分为信源编码和信道编码。
在本文中对此做一个简单的介绍。
信源编码的原理
信源编码的原理
信源编码是数字通信中的一种技术，用于将信源的离散信号转化为连续信号以便传输。
信源编码的主要原理是通过对信源进行编码来提高信息传输的效率，并减少传输所需的带宽。
下面就信源编码的原理进行具体描述：
信源编码的原理主要包括两个方面：信息熵和编码。
信息熵是指信源输出符号的平均信息量。
在信息论中，熵可以描述一个随机信源的不
确定性。
一个信源可以通过信息熵的度量来评估其具有的信息量。
信息熵的计算公式为：
H = -Σpilog2pi
其中，pi是信源输出符号的概率。
H表示信息熵，它的单位是比特。
常见的信源编码有霍夫曼编码、香农-费诺编码、赫夫曼分段编码、格雷码等。
其中，霍夫曼编码是在所有编码中使用最广泛的编码算法，它的基本思想是，将出现概率高的符
号用较短的码表示，出现概率低的符号用较长的码表示，这样可以使总的编码长度最短。
以二进制为例，设共有n种离散信源输出符号，则该n个符号的离散概率为pi，要对这n个符号进行编码，使得所有符号的码值长度和为L，则平均码长为：
通过对概率进行排序，对每个符号进行编码，可以构造一个符号-码字对的码表。
对
于给定的输入符号序列，可以通过码表中的对应关系将其转化为对应的码字序列。
发送方
发送的码字序列就成为了连续信号，接收方将其还原为离散符号序列进行解码即可。
总的来说，信源编码通过压缩信息内容，减少传输所需的带宽，提高了数据传输的效率，具有重要的意义和应用。
物理层关键技术
数据比特率(bps)
数据比特率越低压缩倍数就越大，可通信的话路 数也就越多，移动通信系统也就越有效。
数据比特率降低，语音质量也随之相应降低，为 了补偿质量的下降，可采用提高设备硬件复杂度 和算法软件复杂度的办法。
降低比特速率另一种有效方法是采用可变速率的 自适应传输，它可以大大降低语音的平均传送率。
采用一类反射系数格形算法 采用矢量量化技术
27
混合编码的基本原理
混合编码是介于波形编码与参量编码之间的一种 编码方法，兼有参量编码低速率与波形编码的高 质量的优点。
实现混合编码的基本思想是以参量编码原理，特 别是以LPC原理为基础，保留参量编码低速率的优 点，并适当的吸收波形编码中能部分反映波形个 性特征的因素。重点改善自然度性能。
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ADPCM波形编码
ADPCM是利用样本与样本之间的高度相关性和量 化阶自适应来压缩数据的一种波形编码技术。
该算法利用了语音信号样点间的相关性，并针对 语音信号的非平稳特点，使用了自适应预测和自 适应量化，在32kbps/8kHz速率上能够给出网络等 级话音质量。
ADPCM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u律PCM(脉冲编码调制) 速率和32Kb/s速率之间的相互转换。
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复杂度与处理时延
语音编码硬件复杂度取决于DSP处理能力，而软件复杂度则主要体现 在算法复杂度上。算法复杂度增大，也会带来更长的运算时间和更大 的处理时延 。
如下所示，我们给出几种已知低数据比特率语音编码的上述四个参数 与性能比较表格。
编码器类型
脉码调制PCM 自适应差分脉码调制ADPCM 自适应子带编码 多脉冲线性预测编码 随机激励线性预测编码 线性预测声码器
第四章 信源编码
第四章信源编码一、信源编码的作用(1)把信源发出的模拟信号转换成以二进制为代表的数字式信息序列，完成模拟信号数字化。
(2)为了使传输更有效，把与传输内容无关的冗余信息去掉，完成信源的数据压缩。
二、模拟信号数字化法方法1．模拟调制正弦波调制，调幅(AM)、调频(FM)和调相(PM)，采用的载波是正弦波，已调信号在时间上是连续的，它们均属于模拟调制。
脉冲调制，如脉冲幅度调制(PAM)、脉冲相位调制(PPM)和脉冲宽度调制(PWM)等，虽然已调波在时间上被取样离散化了，但各自的调制参数是按照信源的规律连续地变化，所以仍然属于模拟调制的范畴。
2．模拟信号数字化法方法模拟信号数字化的方法有很多种：脉冲编码调制（Pulse Code Modulation ，缩写为PCM）、增量调制（Delta Modulation，缩写为DM或ΔM）、差分脉冲编码调制（缩写为DPCM）等。
脉冲编码调制(PCM)。
其过程为抽样、量化、编码等，使已调波不但在时间上是离散的，且在幅度变化上用数字来体现，这便是模拟信号数字化。
4.1 抽样定理一、抽样的概念1．抽样的概念：抽样又可称为取样或者采样。
抽样定理是任何模拟信号数字化的理论基础。
实质上，抽样定理讨论的是一个时间连续的模拟信号经过抽样变成离散序列之后，如何用这些离散序列样值不失真地恢复原来的模拟信号这样一个问题。
2．抽样的任务：是对模拟信号进行时间上的离散化处理，即每隔一段时间对模拟信号抽取一个样值。
抽样是模拟信号数字化的第一步。
相应的在接收端要从离散的样值脉冲不失真地恢复出原模拟信号，实现重建任务。
那么，抽样脉冲的重复频率f s 必须满足什么条件才能保证收信端正确地加以重建。
这就是下面要介绍的抽样定理。
二、抽样定理 1．样值信号频谱抽样定理模型可用一个乘法器表示，如图所示。
即 m s （t ）=m （t ）〃s （t ）式中s （t ）是重复周期为T s 、脉冲幅度为1、脉冲宽度为τ的周期性脉冲序列，即抽样脉冲。
第四章 信源编码技术
越大，说明编码效率越高。
根据定理4.1可以得出最佳等长编码效率，表示
为
H (X ) R' H (X ) H (X )
则
1
H (X )
假设允许错误概率小于δ，那么信源序列的长度N为
N D [ I ( a i )]
2
将编码效率η与ε之间的关系代入，可得
N H D [ I ( a i )]
分组码需要一个对应的码表，将编码器的输入
序列xi按照事先确定的规则进行编码，产生输出序
列yi，输出序列也称为码字，是由码表产生的。 码
字取值于一个码字集合，称为码集，记作C={C1， C2，…，Cq}。 而码表中的每个码字Ci是由若干个
来自于同一个码符号集合的符号构成，如果码符号
集合为D={0，1，…，d－1}，则称这样构成的码为 d元码。 码字Ci的符号数量称为码字长度，记作li， i=1，2，…，q。
显然，当序列长度N增加时，平均码长减小，编码效率 增加，所以通过增加序列长度可以提高编码效率。 不过序列 长度的增加，意味着编码复杂度的相应增加，编码付出的代 价就越大，可见通过无限制增加码长提高编码效率并不总是 一种有效的方法。
例4.4 设离散无记忆信源为
X a1 p ( x ) 0 .8 a2 0 .2
N H D [ I ( a i ) ]
2 2 2
( X ) (1 )
得到
N≥1.62×107 只有当序列的长度达到1.62×107以上时，才能够满足给定 要求。 从指标来看，编码效率和允许错误概率的要求并不 高，但是序列的长度却很大。 这是因为等长码的编码没有 充分利用信源统计特性的结果。
信源编码文档
信源编码概述信源编码是信息论的一个重要概念，用于将源信号转换成一系列编码的比特流。
在通信系统中，信源编码被广泛用于提高信息的传输效率和可靠性。
本文将介绍信源编码的基本概念、常见的信源编码方法和应用。
基本概念信源在通信系统中，信源是指产生信息的原始源头。
信源可以是任何可以生成离散或连续信号的设备或系统，比如人的语音、文本、图像等等。
信源编码信源编码是指将信源产生的原始信号转换成一系列编码的比特流。
它的主要目的是通过消除冗余、提高信号的压缩率以及提高传输的可靠性。
码字信源编码中的最小单位被称为码字（codeword）。
码字由编码器根据特定规则生成，每个码字可以表示一个或多个原始信号。
码长码长是指每个码字中的比特数。
它决定了编码器产生的每个码字传输所需的比特数，码长越短，传输效率就越高。
码率码率是指信源编码中每秒传输的码字数量。
它可以用比特/秒（bps）来表示，码率越高表示每秒传输的信息量越大。
常见的信源编码方法均匀编码均匀编码是一种简单的信源编码方法，它将每个原始信源符号映射到固定长度的码字上。
均匀编码适用于信源符号概率分布均匀的情况，例如二进制信源。
霍夫曼编码霍夫曼编码是一种基于信源符号概率分布的编码方法。
它通过将频率较高的信源符号映射到较短的码字，频率较低的信源符号映射到较长的码字来实现压缩。
高斯混合模型编码高斯混合模型编码是一种适用于连续信源的编码方法。
它假设源信号是由多个高斯分布组成的，通过对这些高斯分布进行建模来实现有效的压缩。
游程编码游程编码是一种用于压缩离散信号的编码方法，它基于信源连续出现相同符号的特性。
游程编码将连续出现的相同符号替换为一个计数符号和一个重复符号，从而实现压缩。
信源编码的应用数据压缩信源编码在数据压缩中起着关键作用。
通过使用有效的信源编码方法，可以大大减少传输数据的比特数，从而提高数据传输的效率和速率。
影音编码在数字媒体领域，信源编码常用于音频和视频的压缩。
通过采用适当的信源编码方法，可以减小音频和视频文件的大小，从而节省存储空间和传输带宽。
信源编码与信道编码课件
常见的熵编码算法包括哈夫曼编码和算术编码等。
算术编码原理
算术编码是一种基于概率的压缩方法，它将输入数据映射到一个实数范 围内，通过降低该实数范围来达到压缩数据的目的。
信道编码
广泛应用于通信和数据传输领域，如移动通信、卫星通信、光纤通信等。
性能指标的对比
信源编码
压缩比、解码时间、重建数据的失真程度等是其主要性能指标。
信道编码
误码率、抗干扰能力、频谱效率等是其主要性能指标。
06
信源与信道编码的未来发展
信编码的未来发展
视频编码
随着超高清视频和虚拟现实技术的普及，信源编码将更加注重视 频压缩效率，以适应更高的分辨率和帧率。
目的
提高信息传输效率和存储 空间利用率。
方法
通过去除冗余信息、减少 表示信息的比特数等方式 实现。
信源编码的分类
无损压缩
能够完全恢复原始数据的压缩方 法。
有损压缩
无法完全恢复原始数据的压缩方 法，一般用于图像、音频和视频 等多媒体数据的压缩。
信源编码的应用场景
文件压缩
用于减小文件大小，便 于存储和传输。
视频会议
对视频和音频信号进行 压缩，以减小传输带宽
和存储空间。
数字电视
对图像和声音信号进行 压缩，以减小传输带宽
和存储空间。
无线通信
对语音和数据信号进行 压缩，以减小传输带宽
和存储空间。
02
信源编码原理
熵编码原理
熵编码是一种无损数据压缩方法，它利用了数据中存在的冗余和概率分布特性，通 过编码技术去除冗余，达到压缩数据的目的。
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第四章 移动通信中的信源编码
语音编码概述 语音编码原理 移动通信中的语音编码 移动通信中的图像视频编码概述 移动通信中的图像视频编码基本原理
第四章 移动通信中的信源编码
语音编码概述
语音编码主要是利用语音的统计特性，解除语音的统计关联， 压缩码率，提高通信系统的有效性。移动通信的具体要求：
编码速率要适合在移动信道内传输，应低于16kbit/s 编解码总时延不能超过65ms 算法复杂程度要适中，易于大规模电路集成且功耗要低 话音质量要高，复原话音后保真度要高
第四章 移动通信中的信源编码
功率谱密度的非均匀特性用频谱平坦测试（SFM）
参数来描述，SFM定义为PSD在频域轴上均匀间隔抽
样点的算术平均值与几何平均值的比值，数学表达式为：S NhomakorabeaM1
N
N
N
Sk 2
k 1
Sk
2
1/
N
k 1
第四章 移动通信中的信源编码
语音编码概述
2.语音评价
在语音编码技术中，对语音质量的评价是一个很重 要的问题。同样，对语音编码质量的评价方法也是该领 域的一个重要研究方向。
第四章 移动通信中的信源编码
语音编码概述
1.2 自相关函数（ACF）
相邻的语音信号采样值之间有很大的相关性，即每一个 抽样值在很大程度上可以从以前的抽样值中预测，且仅有很 小的随机误差，差分编码及预测编码都是从该特性为基础的。 信号采样值之间的自相关函数是衡量相关性的表达形式。
C(k)
1
n k 1
移动通信系统中的语音编码均为混合编码方式。
第四章 移动通信中的信源编码
通信的任务是传递信息，传输信息的有效性和可靠性 是通信系统最主要的质量指标。
有效性是指在给定的信道内能传输的信息内容的多少 可靠性是指接收信息的准确程度 两者是相互矛盾且相互联系的，也是可以互换的。
有效性通常利用信源编码来实现 可靠性通常利用信道编码来实现 在移动通信系统中，从第二代数字式移动通信系统 开始，就应用了信源编码技术，但主要是语音编码； 而第三代移动通信系统中除话音业务外，还有数据 和图像业务，因此信源编码也有图像和视频编码的 内容。
客观评价方法是用客观测量的手段来评价语音编码的质量，常 用方法有信噪比，加权信噪比等，都是建立在度量均匀误差的基 础上，其特点是计算简单，但不能完全反应人对语音质量的感觉。 此评价方法适用于速率高于16Kbit/s的编码方案。
第四章 移动通信中的信源编码
语音编码概述
主观评价方法更加注重人类听话时对语音质量的感觉，是实际 应用的具体表现，在语音评价领域应用广泛。
第四章 移动通信中的信源编码
语音编码概述
3.2 参量编码
此类编码方案实现了低速率，提高了系统容量，但牺牲 了语音质量，其自然度较低，有时不能分辨讲话人是谁。
参量编码分为线性预测编码和声码器两类 线性预测编码是最流行的语音编码技术声码器对语音波形 进行频谱分析，取出表示声道谐振特性的频谱包络信息；有 语音时将信源模拟成相当于声带振动的周期性脉冲序列；无 语音时把信源模拟成随机噪声，并以较少的信息来传输。 声码器分为谱带式、共振峰式、到频谱式和语音激励式。
第四章 移动通信中的信源编码
语音编码概述
1.1 概率密度函数（PDF）
一般地，语音信号的概率密度函数在低幅度处呈现高值， 在高幅度处呈现低值，在两个极值处呈单调递减。对于短时 语音的概率密度函数通常近似地认为是高斯分布的单峰函数； 而长时间的概率密度函数近似表达式为双边指数函数。
p(x)
1 exp(
2 x
2 x /x)
第四章 移动通信中的信源编码
其中 为语音信号幅度， x为幅度的标准偏差。 =0时PDF有一个明显的峰值，这是由于语音信号经常性 的出现暂停及大量低频语音成分的原因。
为了保证输入信号的PDF与量化电平分布相匹配，采用 非均匀量化（包括矢量量化）方法，在高概率分布的地方 ，安排更多的量化电平，而在低概率的地方，安排较少的 电平。
第四章 移动通信中的信源编码
语音编码概述
1.语音信号的特性
语音信号是人通话中产生的信号，具有与其他信号 不同的特征，这些特征对于设计语音编码有一定的参考 作用，最常用的有：
语音信号幅度非均匀概率分布； 连续语音抽样信号之间的非零自相关性； 语音频谱的非平坦特性； 语音中清音和浊音成分存在； 语音信号的类同期性； 语音信号是带限信号。
质量等级 优 良
中 差 劣
分数 5 4
3 2 1
收听注意力等级 可完全放松，不需要注意力 需要注意，但不需要明显集中注意力
中等程度的注意力 需要集中注意力 即使努力去听，也很难听懂
第四章 移动通信中的信源编码
语音编码概述
3.语音编码分类
语音编码分类方法不同，也就有不同的编码方式。
按照编码速率来分，有 低速率编码器：低于4.8kbit/s 中速率编码器：4.8kbit/s~32kbit/s 高速率编码器：高于32kbit/s
如果按照编码对象来分，有波形编码和参量编码，以及混 合编码方式。
第四章 移动通信中的信源编码
语音编码概述
3.1 波形编码
波形编码是基本的语音编码方式，是最早提出并实现的编 码技术。 对波形进行编码，使波形保持不失真； 在设计时波形与具体的信源相分离； 可针对各种各样的信号实现编码。 波形编码包括时域与频域两大类，最常用的时域编码是 PCM编码。
第四章 移动通信中的信源编码
语音编码概述
3.3 混合编码
混合编码是吸取波形编码和参量编码的优点，以参量编 码为基础并附加一定的波形编码特征，以实现在可懂度基础 上适当改善自然度目的的编码方法，其码率介于上述两类编 码之间。
波形编码质量最高，可适用于共用骨干（固定）通信网； 参量编码质量最差，不能用于骨干通信网，而仅适用于 特殊通信系统，如军事与保密通信系统； 混合编码质量介于两者之间，主要用于移动通信网。
x(n) x( n
k
)
N n0
第四章 移动通信中的信源编码
语音编码概述
1.3 功率谱密度（PSD）
语音信号的功率谱密度具有非平坦特性，是非零自相 关函数在频域中的典型表现。典型语音信号长期平均后，高 频部分对整个语音能量作用很小，尽管也携带了语音信息， 但是可以在编码时针对高、低频分别编码，从而能够明显地 压缩信号，得到最大的编码增益。