淮阴工学院毕业设计说明书（论文）
(??)2Nq??eq(KTs)?(???/2,??/2)，12,可以得到此时的量化噪声功率为：根据式
?t2?
Nq?(??)2/12 (3-20)
假设量化后的误差信号具有均匀的功率谱密度，而DPCM系统输出数字信号的码元速率为
，所以可以认为噪声频谱均匀地分布于频带宽度为的范围内，所以可
求得此时的单边功率谱密度为:
(??)2P(f)?12Nfs (3-21) 经截止频率为
的低通滤波器后，得到噪声功率为:
(??)2fmNq?P(f)fm?12Nfs (3-22)
可算出DPCM系统的输出信噪比为:
S03N(M?1)2fs??22Nq8?ffm (3-23) c
其中N为编码位数，M=2N；fs为抽样频率。
因此，由式3-23可知信号量噪比随编码位数N和抽样频率fs的增大而增大。
33.3 DPCM的Simulink仿真
Simulink模块库中提供了DPCM编码模块“DPCM Encoder”、解码模块“DPCM Decoder”等，利用这些模块构建DPCM串行传输仿真模型[7]，如图3-3所示。
图3-3 DPCM串行传输系统仿真模型
信号源输出200Hz正弦波，经放大、DPCM编码输出，再经过并串转换得到二进制码流送入二进制对称信道。解码端信道输出经串并转换送入DPCM解码，之后输出解码结果并显示波形。
改变信道错误比特率，以观察信道误码对DPCM传输的影响。当信道错误比特率为0.02时仿真结果和波形如图3-4所示。
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图3-4 系统的输出波形图
由图3-4可知，对应于信道产生误码的位置，解码输出波形中出现的干扰脉冲，干扰脉冲的大小取决于信道中错误比特位于一个DPCM编码字串中的位置，位于高位时将导致解码值极性错误，这时引起的干扰最大，而位于低位的误码引起的干扰最轻微。
3.4 信道误码对语音质量影响的仿真分析
以一语音文件GDGvoice8000.WAV为信号源，基于前面最佳预测器的理论来进行仿真分析。
3.4.1 最佳预测器抽头系数的确定
先计算一段采样率为8000Hz的语音信号（文件名CDGvoice8000.wav）的最佳预测器抽头系数。给定预测器的阶数P=5。
首先估计出语音信号的归一化自相关函数值rj,j=1，?，5，常用的估计方法是：
1 E[xnxn?j]?NN?ji?1?xxii?j,j?0,...,p (3-25)
代入归一化自相关函数然后列出方程并求解即可。编写的计算程序如下： 关键代码：
% ch6example11prg1.m clear;
p=5; % 预测器阶数
[x,Fs,bits] = wavread('GDGvoice8000.wav'); r = xcorr(x); % 自相关函数 r=r/max(r); % 归一化
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r=r(length(x):length(x)+p);% 自相关系数序列[r0,r1,...rp] R=r(2:p+1); C=toeplitz(r(1:p));
W=inv(C)*R; % 计算最佳抽头系数
W=[0;W]' % 计入FIR滤波器第一个抽头系数W0 predictor = dpcmopt(x,p) % 利用通信工具箱中函数直接计算 程序执行结果是： >> W=
0 1.1029 -0.4417 0.4369 -0.5298 0.1706
Predictor=
0 1.1029 -0.4417 0.4369 -0.5299 0.1706 >>
3.4.2 构建测试模型及仿真
基于上面的原理构建一个DPCM编解码仿真系统。其中预测器为5阶FIR滤波器，抽头系数设置为实例1的计算结果，被编码信号为语音文件“GDGvoice8000.wav”，量化器采用均匀量化方式，将[-1,1]上的归一化信号样值量化为N=4比特编码序列。
在[-1,1]上的信号样值均匀地量化为N=4比特编码序列，量化分割电平集合为 :
67??76-，，?0，?，，? ?8888??量化输出电平集合为（也称为量化码书） :
1115??1513 ?-，-，?，-，，??
161616??1616Simulink通信库中提供了DPCM编码解码模块“DPCM Encoder”和“DPCM Decoder”。 DPCM解码模块的设置参数要和编码模块相对应。其输出为解码恢复信号以及量化预测误差。
DPCM编码模块的输入为被编码的样值序列，输出为量化电平序号以及相应的量化信号值，设置参数如下：预测器滤波分子分母系数响亮，一般采用FIR滤波器，分母系数设置为1，分子系数可由实例所示的有话方法进行确定；量化分割电平集
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合；量化输出电平集合；当给定被量化的样本信号时，可以通过函数dpcmopt来计算最优化的预测器抽头系数，最佳量化分割电平以及最佳量化输出电平。
DPCM解码模块的设置参数要和编码模块相对应。其输出为解码恢复信号以及量化预测误差。DPCM编解码模块的构成细节可以通过选中模块以鼠标右键打开内部子系统来观察，其 DPCM传输误码与解码话音质量仿真模型，如图3-5所示。
图3-5 DPCM传输误码与解码话音质量仿真模型
设置BSC信道的误码率分别为0.1、0.01、0.001、0.0001等，执行仿真，从听到的输出音质中，发现将误码率设置在0.1，话音基本可懂，但解码输出信号中“咯咯”的噪声很严重；误码率在0.01数量级上解码噪声仍比较明显，但音质已经大为改善；误码率在0.001数量级上，解码噪声就不明显了。在DPCM电话系统中，对话音解码通常要求误码率在10-3或10-4以下，本仿真验证了该指标的合理性。但对于数据通信，对误码率要求更加严格，如果信道误码率不能满足要求，可采用纠错编码来进一步降低传输误码率。 3.4.3 与PCM话音解码对比分析
使用Simulink中的DSP模块库的音频输入输出模块可以对真实的音频信号（文件名“GDGvoice8000.wav”）进行处理，并基于PCM编解码模块构建PCM传输误码与解码话音质量仿真模型如图3-6所示。
同样，设置BSC信道的误码率分别为0.1、0.01、0.001、0.0001等，执行仿真，从听到的输出音质中，发现将误码率设置在0.1，输出为纯噪声，相当于通信中断。若将误码率设置在0.01，解码输出信号中“咯咯”的噪声虽很严重但话音基本可懂，误码率在0.001数量级上解码噪声仍比较明显，但音质已经大为改善；误码率在0.0001数量级上，解码噪声就不明显了。
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图3-6 PCM传输误码与解码话音质量仿真模型
通过与前面DPCM话音进行对比，说明DPCM的抗噪声能力比PCM强。所以，尽管在无误码传输中DPCM的解码音质不如PCM强，但DPCM的抗噪声能力比PCM强，因此得到广泛应用。
3.5本章小结
本章对差分脉冲编码调制相关理论进行了分析研究，给出了编解码器的结构框图；构建了DPCM串行传输的Simulink的仿真模型，进行仿真验证；并基于Simulink对PCM及DPCM进行传输误码与解码话音质量的性能分析，仿真结果表明在无误码传输中DPCM的解码音质不如PCM强，但DPCM的抗噪声能力比PCM强。这些结论为后面模拟信源数字传输系统的规划与设计奠定基础。
4 QAM传输系统的构建与仿真
本章基于前面所分析研究的基本理论及仿真结果，构建了模拟信源QAM传输系统，并利用MATLAB/Simulink进行建模仿真及性能验证。
4.1 构建QAM传输系统
通过前面的分析，我们熟悉了各种数字调制与解调技术的基本原理，如何模拟信号数字化及如何数模转换等，利用这些理论来构建模拟信源QAM传输系统。 4.1.1 模拟信源数字通信系统模型
数字通信系统是利用数字信号来传递信息的通信系统 ，数字通信涉及的技术问题很多，其中主要有信源编码与译码、数字调制与解调等，系统框图如下图4-1所示[3]。
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