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基于PCM编码的单路语音发送系统研究与设计开题报告

文章来源:www.biyezuopin.vip   发布者:毕业作品网站  
计(论 文)开
2.开题报告:一、课题的目的与意义;二、课题发展现状和前景展望;三、课题主要内容和要求;四、研究方法、步骤和措施
                        开 题 报 告
一、课题目的与意义
    将模拟信号转换为数字信号,要经过抽样、量化、编码。常用的编码方式有PCMDPCMDPCM等编码方式,由于PCM抗干扰能力强,失真小,传输特性稳定等众多优点,被广泛用于在通信系统中完成将模拟信号数字化功能。通常把从模拟信号抽样,量化,编码,直到变换成为二进制符号的基本过程,称为脉冲编码调制PCM,简称脉码调制。 
抽样即是对模拟信号进行周期性扫描,把时间上连续的信号变成时间上离散的信号。该模拟信号经过抽样后还应当包含原信号中所有信息,也就是说能无失真的恢复原模拟信号。它的抽样速率的下限是由抽样定理确定的。量化即是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散,即用一组规定的电平,把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。一个模拟信号经过抽样量化后,得到已量化的脉冲幅度调制信号,它仅为有限个数值。编码即是用一组二进制码组来表示每一个有固定电平的量化值。然而,实际上量化是在编码过程中同时完成的,故编码过程也称为模/数变换,可记作A/D
信号可以分为模拟信号和数字信号,根据传输信号的不同,我们将通信系统分为模拟通信系统和数字通信系统,一般来说数字通信系统其有效性和可靠性都强于模拟通信系统,所以现实生活中的模拟信号通常被转换为数字信号以便信号高效可靠的传输。数字传输一般分为数字基带传输和数字调制传输,数字调制能提高信号的性能,特别是抗干扰能力,能有效利用频带,将信息变换为便于传送的形式,所以通常将数字信号进行调制后再进行传输。
二、课题发展现状和前景展望
1)抽样 
抽样可以看做周期性单位冲激脉冲与模拟信号相乘,由奈奎斯特定理可以得出,要想还原模拟信号,其抽样频率必须大于模拟信号最高频率的两倍。 
2)量化 
在量化时可以采用均匀量化,也可以采用非均匀量化,均匀量化是在抽样信号的取值范围内均匀划分量化等级的量化方法。它产生的量化噪声也是均匀的,与信号在取样点的幅度无关。因此,均匀量化会出现话音弱时的信噪比低、干扰大,而话音强时的信噪比高、干扰小的反常情况。故本次课程设计采用非均匀量化。非均匀量化的具体办法是压缩、扩张法,即在发送端对抽样信号先进行压缩处理再均匀量化,压缩器特性曲线在小信号时的斜率大,大信号时的斜率小,使抽样信号的小样值部分被充分放大,大样值部分被适当压缩。被压缩的抽样信号虽然再经过均匀量化,但在接收端,解码后的被压缩量化抽样信号之量化信噪比却得到了均衡,故能在较高的信噪比下,用与压缩器特性正好相反的扩张器恢复被压缩抽样信号的本来面目。国际电信联盟ITU提供两种建议,即A压缩律和m压缩律。我国大陆采用A压缩律。实际中采用13折线法来近似A压缩律的曲线。 
3)编码 
量化后的信号,已经是取值离散的数字信号。下一步的问题是如何将这个数字信号编码。得到量化电压,可以采取不同的编码方法对其编码。即自然二进制码和折叠二进制码。由于折叠码使编码电路变得简单,且其误码对小电压的影响较小,有利于较小语音信号的平均量化噪声,故采用折叠码进行编码。 
近似A压缩律的13折线法中采用的折叠码有8位。其中第一位表示量化值的极性正负,后面的7位分为段落码和段内码两部分。其中第2~4位是段落码,其他4位为段内码。段内码代表的16个量化电平是均匀划分的,但是各个段落的斜率不等,长度不等,所以不同段落的量化间隔是不同的。
三、课题主要内容和要求
在本次设计中我们要求实现单路数字语音的通信,在发送端为实现信号有效高速的传输,首先把模拟语音信号通过抽样、量化、编码转变为数字基带信号,编码后为了使数字信息在带通信道中传输,须用数字基带信号对载波进行调制,将载有信息的信号频率搬迁到信道的频带之内,使信号与信道的频谱特性相匹配,减少噪声的干扰。在接收端,首先将调制信号解调,得到数字基带信号,通过解码后,还原为原来的模拟信号。 
利用SystemView对一个单路语音数字通信系统进行仿真,信道视为理想信道,语音编码方式和调制方式不限。 
1、确定一个单路语音通信系统的系统方框图; 2、利用SystemView对系统进行仿真。 
设计要求 
1、给出系统框图以及仿真电路图,说明各模块参数设置; 2、给出语音编码、调制、解调、解码的仿真结果,并对其进行分析;
四、研究方法、步骤和措施
本文的研究方法为文献研究法,试验分析法。具体步骤为,通过分析相关文献,确定本文的主要研究内容与方法。通过理论分析,确定本文的试验方法与相关步骤。最后通过试验测试研究本文研究的内容。具体的保证措施为:通过文献收集整理,导师的帮助等完成这次论文。
 
 
 
 
 
 
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