山东轻工业学院2013届本科生毕业设计（论文）题目 模拟信号的仿真数字化过程 学院名称 电子信息与自动化学院 年 月 日19目 录摘 要2关键词：低通抽样定理 A率13折线 u率15折线 PCM Matlab3ABSTRACT33第一章 绪论11.1选题背景及意义11.2论文主要内容1第二章 模拟信号与数字信号22.1模拟信号22.2 数字信号22.3模拟信号的数字化过程3第三章 模拟信号数字化过程33.1低通模拟信号的抽样定理33.2 量化53.2.1 量化的定义53.2.2 量化的分类53.2.3 A律13折线量化特性曲线123.3 PCM编码13第四章 Matlab软件仿真过程154.1 Matlab基本简介154.2 低通抽样定理的Matlab软件仿真实现154.3 量化17第五章 总结18总结18参考文献19文献列表19摘 要 本设计是为了掌握低通抽样定理、非均匀量化与编码调制PCM原理，使用Matlab软件实现A率13折线和u率15折线以及A率13折线的PCM编码仿真过程。Matlab软件在系统仿真、图形图像分析、数字信号处理、数理统计、通信以及自动化控制理论中应用广泛。因此本次设计使用Matlab软件进行仿真实现。而在实际生活中所遇到的信源大都是模拟信号，如：电视信号、麦克风中捕捉到的声音信号。为了能够在数字通信中实现传输，就需要对模拟信号进行数字化。数字化的一般过程包括：、抽样、量化、编码。抽样保证了信号能够不失真的恢复成原始信号；量化保证了一定的质量；编码则使信号得到了很好的表示。抽样定理表明：对于平率为fH的低通信号，可以无失真的被采样速率为f2fH对的抽样序列所恢复。非均匀量化的量化器能够根据输入信号的大小采用不同的采样间隔，从而实现使用较少的量化电平数达到输入动态的量化要求。因此采用A率13折线与u率15折线。经过抽样、量化后使用A率PCM编码解码，实现信号的转换。关键词：低通抽样定理 A率13折线 u率15折线 PCM MatlabABSTRACT第一章 绪论1.1选题背景及意义 在实际的生活中，我们接触到的信号大都是模拟信号，但是在通信系统中，模拟信号无法实现远距离的传输和无失真的恢复原始信号。相反，数字信号能够在传输过程中尽可能保持信号不受干扰。所以我们需要对模拟信号进行数字化，从而实现数字通信系统的可靠性和高效性。 因此我们需要对模拟信号进行数字化。数字化的一般过程包括：抽样、量化、编码。其中抽样要保持不丢失原始信息，量化要满足一定的质量，编码就是解决信号的表示。 通过本次设计，一方面，通过学习模拟信号数字化的基本原理、传输过程和分析方法，了解了通信系统的组成和基本原理，了解了相关的参数设置及改变系统性能的主要基本措施。通过对每一个过程的实现，加深了对数字化过程的了解，抽样、量化、编码等。从而为以后学习更加全面的通信系统和数字信号的传输过程提供了理论依据。另一方面，还可以在学习通信原理、信源编码、数字通信系统的基础上，利用Matlab软件，通过所学习的编程知识，实现模拟信号的数字化仿真过程实现。Matlab软件直观的显示出信号的数字化仿真过程。而使用Matlab软件的仿真实现，可以直接对通信系统进行多种方案的设计和参数实验，在得到最佳方案的同时，通信系统的仿真还能加快研发速度和节省经费，也能够在改变参数的过程中，不断加深理解和发现独特的理解。1.2论文主要内容 本论文主要研究的是模拟信号的数字化仿真过程实现。第二章主要介绍了模拟信号和数字信号，然后讲解了之间的相互关系。第三章介绍了数字化的基本过程：抽样、量化、编码，然后对每一个过程进行了详细的原理分析和作用说明。第四章在简单介绍Matlab软件的基础上，利用编程技术和软件自带的丰富的数学函数支持，从而完成低通抽样、A率13折线、u率15折线以及A率PCM编码。并对仿真图形进行简单的分析和结论总结。第五章则使对整个设计的总结和结论性分析，在完成数字化仿真过程的基础上，学习怎么使用仿真学习通信系统。第二章 模拟信号与数字信号2.1模拟信号 模拟信号是指：在时域上数学形式为连续函数的信号。也是生活中最常见的信号，例如：说话的声音、电视信号等等。 模拟信号的主要优点是其精确的分辨率，在理想情况下，它具有无穷大的分辨率。与数字信号相比，模拟信号的信息密度更高。由于不存在量化误差，它可以对自然界物理量的真实值进行尽可能逼近的描述。 模拟信号的另一个优点是，当达到相同的效果，模拟信号处理比数字信号处理更简单。模拟信号的处理可以直接通过模拟电路组件（例如运算放大器等）实现，而数字信号处理往往涉及复杂的算法，甚至需要专门的数字信号处理器。 模拟信号的主要缺点是它总是受到杂讯（信号中不希望得到的随机变化值）的影响。信号被多次复制，或进行长距离传输之后，这些随机噪声的影响可能会变得十分显著。在电学里，使用接地屏蔽（shield）、线路良好接触、使用同轴电缆或双绞线，可以在一定程度上缓解这些负面效应。噪声效应会使信号产生有损。有损后的模拟信号几乎不可能再次被还原，因为对所需信号的放大会同时对噪声信号进行放大。如果噪声频率与所需信号的频率差距较大，可以通过引入电子滤波器，过滤掉特定频率的噪声，但是这一方案只能尽可能地降低噪声的影响。因此，在噪声在作用下，虽然模拟信号理论上具有无穷分辨率，但并不一定比数字信号更加精确。尽管数字信号处理算法相对复杂，但是现有的数字信号处理器可以快速地完成这一任务。另外，计算机等系统的逐渐普及，使得数字信号的传播、处理都变得更加方便。诸如照相机等设备都逐渐实现数字化，尽管它们最初必须以模拟信号的形式接收真实物理量的信息，最后都会通过模拟数字转换器转换为数字信号，以方便计算机进行处理，或通过互联网进行传输。但是由于模拟信号进行长距离传输后，随机噪声的影响会更加的变大，从而无法无失真的恢复原始信号，造成信息丢失。在现今的通信系统中，数字信号便于控制和传输，因此在通信系统中需要把模拟信号数字化，以实现数字通信。 2.2 数字信号数字信号（Digital signal）是离散时间信号（discrete-time signal）的数字化表示，通常可由模拟信号（analog signal）获得。 数字信号（Digital signal）是离散时间信号（discrete-time signal）的数字化表示，通常可由模拟信号（analog signal）获得。模拟是一组随时间改变的数据，如某地方的温度变化，汽车在行驶过程中的速度，或电路中某节点的电压幅度等。有些模拟信号可以用数学函数来表示，其中时间是自变量而信号本身则作为应变量。离散时间信号是模拟信号的采样结果：离散信号的取值只在某些固定的时间点有意义 （其他地方没有定义），而不像模拟信号那样在时间轴上具有连续不断的取值。若离散时间信号在各个采样点（samples）上的取值只是原来模拟信号取值（可能需要无限长的数字来表示）的一个近似，那么我们就可以用有限字长（字长长度因应近似的精确程度而有所不同）来表示所有的采样点取值，这样的离散时间信号成为数字信号。将一组精确测量的数值用有限字长的数值来表示的过程称为量化（Quantization）。从概念上讲，数字信号是量化的离散时间信号，而离散时间信号则是已经采样的模拟信号。随着电子技术的飞速发展，数字信号的应用也日益广泛。很多现代的媒体处理工具，尤其是需要和计算机相连的仪器都从原来的模拟信号表示方式改为使用数字信号表示方式。我们日常常见的例子包括手机、视频或音频播放器和数码相机等。数字信号：在时域上数学形式为离散的信号。数字信号在经过远距离的传输后，仍然能够保持原有的大部分信息或者转换成原始信号，因此广泛运用在通信系统中。数字信号可以由模拟信号经过抽样、量化、编码后获得。因此数字信号和模拟信号紧密相关。2.3模拟信号的数字化过程 生活中遇到的信号大都是模拟信号，为了能够在数字通信系统中进行传输和通信，需要对模拟信号进行数字化，模拟信号的数字化过程一般包括：抽样、量化、编码。抽样保证了信号能够不失真的恢复成原始信号；量化保证了一定的质量；编码则使信号得到了很好的表示。数字化的基本原理会在第二章中详细说明。第三章 模拟信号数字化过程 首先是抽样，抽样就是等间隔的对模拟信号进行采样。采样后的模拟信号在时间上是离散的，但是取值仍然是连续的。第二部就是量化，其结果就是使抽样信号变成量化信号，取值就是离散的了。最后一步就是脉冲编码调制（PCM），它是量化信号变成二进制码元。而为了提高传输效率，常常将PCM信号尽心更进一步的压缩编码，再在通信系统中传输。3.1低通模拟信号的抽样定理模拟信号通常实在时间上连续的信号。在一系列的离散点上，对模拟信号进行取样的过程就是抽样。如图3-1（b）所示，图中m（t）是一个模拟信号。在等时间间隔T上，对它进行抽样值。在理论上，抽样过程可以看作是用周期性单位冲激脉冲和此模拟信号相乘。抽样的结果得到的是一系列的周期性的冲激脉冲，其面积和模拟信号的取值成正比。冲激脉冲在图3-1（b）中用一些箭头表示。在实际上，是用周期性窄脉冲代替冲激脉冲与模拟信号相乘。抽样所得离散冲激脉冲显然和原始连续模拟信号形状不一样。但是，可以证明，对一个带宽有限的连续模拟信号进行抽样时，若抽样速率足够大，则这些抽样值就能够完全代表原模拟信号，并且能够由这些抽样值准确地会付出原始信号波形。因此，不一定要传输模拟信号本身，可以只传输这些离散的抽样值，接收端就能够恢复原模拟信号。描述这以抽样速率条件的定理就是著名。的抽样定理。抽样定理为模拟信号的数字化奠定了理论基础。抽样定理表明：对于带宽受限的信号，采用一定的采样频率进行采样，就可以无失真的恢复原始信号。而抽样的过程就是将输入的模拟信号与抽样信号相乘得到的。一个频带限制在(0，fH)内的时间连续信号x(t)，如果以不大于1/(2fH)秒的间隔对它进行等间隔抽样，则x(t)将被所得到的抽样值完全确定。 数学描述：xst=x(t)T(t) 其中：Tt=k=-图3-1 模拟信号的抽样过程由于篇幅限制，对于抽样定理的证明略过。由图3-1（f）可以看出，若抽样速率低于奈奎斯特抽样速率，则相邻周期的频谱间将发生频谱重叠（又称混叠），因而不能正确的分离出原始信号频谱M（f）。在频域上，抽样的效果就是相当于把原始信号的频谱分别平移到周期性的抽样冲激函数T（t）的的每一根谱线上，即以T（t）的每一根谱线为中心，把原始信号的频谱的正负两部分平移到其两侧。对于已经抽样的信号应该怎样恢复呢？由图3-1（f）可以得出，当fs(2fH)时，用一个截至频率为fH的理想低通滤波器就能够从抽样信号中分离出原始信号。从时域中看，当用图3-1（e）中的抽样脉冲序列冲激此理想低通滤波器时，滤波器的输出就是一系列的冲激相应之和，这些冲激相应的和也就构成了原始信号。因而实现了对抽样信号的恢复。3.2 量化3.2.1 量化的定义模拟信号进行抽样以后，其抽样值还是随信号幅度连续变化的，即抽样值可以取无穷多个可能值，如果用N个二进制数值信号来代表该样值的