差分脉冲编码调制
部分概述
量化的部分量化一个信号不需要先天的知识传播的信号。在实践中,通常可以做出有根据的猜测目前信号基于过去的信号传输。使用这种猜测被称为帮助数字转换信号预测量化。最常见的预测量化方法是差分脉码调制(DPCM)。
的函数dpcmenco,dpcmdeco,dpcmopt可以帮你实现一个DPCM预测量化器与一个线性预测。
DPCM术语
确定一个编码器量化器,你不仅必须提供一个分区和码书中描述代表分区和代表电报密码本,但也有预测。DPCM编码器的预测是一个函数用来产生每一步的猜测。一个线性预测的形式
y (k) = p (1) x (k - 1) + (2) x (k-2) +…+ p (m - 1) x (km + 1) + p (m) x (km)
其中x是原始信号,y (k)试图预测的价值x (k),p是一个米元组的实数。而不是量化x本身、DPCM编码器数字转换预测误差,x - y。整数米以上被称为预测订单。特殊情况时m = 1被称为增量调制。
代表预测
如果猜对k价值的信号x基于之前的值x,是
y (k) = p (1) x (k - 1) + (2) x (k-2) +…+ p (m - 1) x (km + 1) + p (m) x (km)
那么相应的工具箱函数的预测向量
预测= [0,p (1), (2), (3),…p (m - 1)、p (m))
请注意
预测的初始零矢量是有道理的,如果你查看的多项式传递函数有限脉冲响应滤波器(杉木)。
例如:DPCM编码和解码
的简单特例DPCM数字转换信号的当前值及其之间的差异值在前一步。因此,预测是公正的y (k) = x (k - 1)。下面的代码实现这个计划。它编码一个锯齿波信号,解码,情节原始和解码信号。实线是原始信号,而虚线是恢复信号。这个例子也计算原始之间的均方误差和解码信号。
预测= [0 1];% y (k) = x (k - 1)分区= (1:1。:。9);码= (1:.1:1);t =(0:π/ 50:2 *π);x =锯齿(3 * t);%原始信号使用DPCM x %数字转换。encodedx = dpcmenco (x,电报密码本,分区,预测);%试图恢复x从调制信号。decodedx = dpcmdeco (encodedx电报密码本,预测);情节(t x, t, decodedx,“——”)传说(原始信号的,“解码信号”,“位置”,“NorthOutside”);distor = ((x-decodedx) ^ 2)之和/长度(x)%均方误差
输出是
distor = 0.0327
优化DPCM参数
部分概述
一节优化量化参数描述如何使用训练数据劳埃德函数来帮助找到量化参数,减少信号失真。
本节描述类似的程序使用dpcmopt结合这两个函数的函数dpcmenco和dpcmdeco,它首先出现在前一节中。
请注意
你使用的训练数据dpcmopt你应该是典型的类型的信号会量化dpcmenco。
例子:比较优化和可行DPCM参数
此示例类似于一个在最后一节。然而,创建的最后一个例子预测,分区,电报密码本一个简单的,但偶然的方式,这个例子使用相同的密码本(现在叫initcodebook)作为一个新的初始猜测优化码参数。这个示例还使用预测订单,1,所需的秩序的新优化的预测。的dpcmopt函数创建这些优化参数,使用锯齿波信号x作为训练数据。这个例子继续训练数据本身进行量化;理论上,优化参数适用于量化相似的其他数据x。注意,这里的均方变形远小于失真在前面的例子。
t =(0:π/ 50:2 *π);x =锯齿(3 * t);%原始信号initcodebook = (1: .1:1);%初始猜测密码本%优化参数,使用初始码书和订单1。[预测,电报密码本,分区]= dpcmopt (x, 1, initcodebook);使用DPCM x %数字转换。encodedx = dpcmenco (x,电报密码本,分区,预测);%试图恢复x从调制信号。decodedx = dpcmdeco (encodedx电报密码本,预测);distor = ((x-decodedx) ^ 2)之和/长度(x)%均方误差
输出是
distor = 0.0063
