模拟信号数字传输

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第五章 模拟信号的数字传输5.1 抽样定理 脉冲振幅调制(PAM) 5.2 脉冲振幅调制(PAM) 脉冲编码调制(PCM) 5.3 脉冲编码调制(PCM) DM) 5.4 增量调制 (⊿M 或 DM) 改进型增量调制 DPCM) 增量调制( 5.5 改进型增量调制(DPCM) 5.6 增量脉码调制( DPCM) 增量脉码调制( DPCM) 自适应插值脉码调制 DPCM) 脉码调制( 5.7 自适应插值脉码调制( DPCM) 5.8 语音压缩编码 5.9 图像压缩编码

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本章要点抽样定理 均匀量化与非均匀量化 脉冲振幅制(PAM) 脉冲振幅制(PAM)原理 脉冲编码调制(PCM) 脉冲编码调制(PCM)原理及抗噪声性能 增量调制( 增量调制(△M)原理及抗噪声性能 时分复用和多路数字电话系统原理

模拟信号数字传输

模拟信号的数字传输模拟通信系统 数字通信系统 模拟信号 数字化 模拟传输

通信系统

数字传输

模拟信号数字化后,用数字通信方式传输。 模拟信号数字化后,用数字通信方式传输。 发送端先将模拟消息的信号抽样,使其成为一离散的抽样值; 发送端先将模拟消息的信号抽样,使其成为一离散的抽样值; 然后将抽样值量化为相应的量化值; 然后将抽样值量化为相应的量化值; 经编码变换成数字信号,用数字通信方式传输; 经编码变换成数字信号,用数字通信方式传输; 在接收端则相应地将接收到的数字信号恢复成模拟消息。 在接收端则相应地将接收到的数字信号恢复成模拟消息。 模拟信号的数字传输方框图如图所示 如图所示。 模拟信号的数字传输方框图如图所示。

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模拟信号的数字传输

模拟信息源

抽样、 抽样、量化 和编码

数字 通信系统

译码和 低通滤波

f(t)模拟随机信号

{Sk}数字随机序列

{Sk}数字随机序列

f(t)模拟随机信号

模拟信号数字化的方法:

脉冲编码调制 PCM 增量调制 DM

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5.1 抽样定理5.1.1 低通信号的抽样定理抽样定理(均匀抽样定律) 抽样定理(均匀抽样定律) 一个频带限制在 ( 0 ,Wm )的时间连续信号 f ( t ),可由其在时间上间 弧度秒的等间隔点上进行抽样 等间隔点上进行抽样, 隔 TS ≤ π / W m 弧度秒的等间隔点上进行抽样,则 f ( t )将被得到的 抽样值唯一确定(完全确定)。 抽样值唯一确定(完全确定)。 抽样瞬间等间隔 最大抽样间隔 ——均匀抽样定律 均匀抽样定律

TS = π / W m

—— 奈奎斯特间隔; 奈奎斯特间隔;

奈奎斯特速率。 最小抽样速率 ω = 2W = 2π / T —— 奈奎斯特速率。 s m S 最高频率分量的每个周期内起码应抽样两次。 最高频率分量的每个周期内起码应抽样两次。 物理意义:一个连续信号所具有的无限个点的信号值, 物理意义:一个连续信号所具有的无限个点的信号值,可减

少为可数 个点的信号值序列。 数字化、离散化) 个点的信号值序列。(数字化、离散化)

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f(t )

fs ( t )

LPF

∝ f(t )

假设采用周期性冲激函数,按抽样定理描述的抽样间 假设采用周期性冲激函数, 进行抽样, 隔对 ( 0 ,Wm ) 内的模拟信号 f ( t ) 进行抽样, 则已抽样信号为 的频谱为1 1 FS (ω ) = [ F(ω )* δT ( t )] = 2π TS

n= ∞

∑F(ω nω

S

)

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抽样定理证明连续信号 f ( t ) 频谱上限 Wm 频谱 F ( ω )

1 1 FS (ω ) = [ F(ω )*δT (ω )] = F(ω nωS ) 2π TS n= ∞单位脉冲序列: 单位脉冲序列: 频谱为: 频谱为:

δT (ω) =ωs ∑F(ω nωS )Fs (ω ) = F (ω )在0, ω s ,±2ω s 等处之和 ±n= ∞

特点: 特点:抽样后频谱搬迁

ω s >> 2Wm 各重复频率不重叠。 各重复频率不重叠。

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恢复: 截止频率为W 恢复: LPF截止频率为 m 截止频率为F s (ω ) H (ω ) =1 Ts

恢复f(t) 恢复

F (ω )

取n = 0

1 时的 F s (ω ) = Ts

n = ∞

∑ F (ω n ω

S

)

F (ω ) = T s F s (ω ) H (ω ) 1 ω ≤ W m 理想LPF: 理想LPF:H (ω ) = 0 ω > W m

H (ω ) h( t ) =

Wm

π

Sa (W m t )

信号恢复 f ( t ) = Ts f s ( t ) 结论

Wm

π

Sa ( W m t ) =

n = ∞

∑ f ( nT

s

)Sa [ W m ( t nTs )]

任何一个有限频带的信号 f ( t )可以展开成以抽样函数 Sa( t )为 基本信号的无穷级数, 基本信号的无穷级数,级数中个分量的相应系数就是原信号在 上的抽样值。 相应抽样时刻 t = nTs 上的抽样值。

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考虑到实际情况: 考虑到实际情况:

不严格受限

H ( ω )不理想

通常采样频率取: 通常采样频率取:(2.5~5)fm

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5.1.2 与抽样有关的误差信号严格带限抽样三个前提

抽样用理想冲击序列 理想低通滤波器恢复

不满足则产生误差

1. 折叠误差 2. 孔径误差 3. 内插噪声

消除方法:事前滤波、 消除方法:事前滤波、提高抽样频率 消除方法: 消除方法:均衡电路补偿

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5.1.3 带通信号的抽样当模拟信号 f ( t ) 是最高频率为 ω m ,带宽为 W = ω m ω L ω 的带通型信号时, 的带通型信号时, L 可表示为ω m= L W

ω L = mW + kW

式中

0<k≤1

这时, 这时,能恢复出带通信号 f ( t ) 的最小抽样频率为

ω s = 2W 1 +

2W ≤ ω s ≤ 4 W

k n

一般情况下,抽样速率应满足: 一般情况下,抽样速率应满足: 如果原时信号频带与相邻频带间 等间隔,选择抽样速率应满足: 等间隔,选择抽样速率应满足:

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是窄带信号, 当模拟信号 f ( t ) 是窄带信号,即 ω L >> W 时,能恢复 出窄带信号 f ( t ) 的最小抽样频率 。

ω s ≈ 2W

ωL ωL

W W

= 整数 ≠ 整数

ω S (min) = 2W ω S (min) > 2W当ω L >> W时, ω S (min) ≈ 2W

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5.2脉冲调制

脉冲振幅调制(PAM) 脉冲振幅调制(PAM)

采用时间上离散的脉冲串作为载波的调制方式

调制过程: 利用f(t)去改变脉冲的参数 调制过程: 利用 去改变脉冲的参数 三种调制方式: 三种调制方式: 脉冲振幅调制 (PAM) 脉冲宽度调制( 脉冲宽度调制(PDM) 脉冲相位调制( 脉冲相位调制(PPM)——改变幅度 ——改变宽度 ——改变时间位置

基带信号连续,脉冲离散, 基带信号连续,脉冲离散,脉冲模拟调制 脉冲载波的幅度随基带信号变化的一种调制方式。 脉冲振幅调制脉冲载波的幅度随基带信号变化的一种调制方式 脉冲振幅调制脉冲载波的幅度随基带信号变化的一种调制方式。 脉冲振幅调制的原理: (抽样定律 抽样定律) 脉冲振幅调制的原理 抽样定律 若脉冲载波是冲激脉冲序列. 若脉冲载波是冲激脉冲序列

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5.2.1 自然抽样实际应用中,通常采用窄脉冲串作为载波, 实际应用中,通常采用窄脉冲串作为载波,实现 脉冲振幅调制,包括自然抽样脉冲调幅 自然抽样脉冲调幅( 脉冲振幅调制,包括自然抽样脉冲调幅(曲顶抽样脉冲 调幅) 瞬时抽样脉冲调幅(平顶抽样脉冲调幅) 调幅)和瞬时抽样脉冲调幅(平顶抽样脉冲调幅) 。 设基带信号为f(t),脉冲载波为p(t),则自然抽样 的乘积, 脉冲调幅信号fS 为ft)与p(t)的乘积,即f s ( t ) = f ( t ) p( t )

其频谱可表示为1 Aτ Fs ( ω ) = F ( ω ) * P ( ω )] = 2π Tsn = ∞

Sa (

n τω s )M ( ω nω s ) 2

矩形窄脉冲抽样信号 f s ( t ) 通过低通滤波器可以从 Fs ( ω ) 中滤出原频谱 F ( ω ) ,从而恢复出基带信号为f(t)

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f ( t ) 矩形(或任意形状)脉 矩形(或任意形状) 矩形脉冲序列 : Aτ p( t ) = Ts n ω sτ Sa ( )e jn ω s t 2 n = ∞

冲序列

脉冲序列: 脉冲序列: 宽度 τ , 幅度 A , 周期 T s

2π A τ P(ω ) = Ts∞

n = ∞

Sa (

n ω sτ )δ ( ω n ω s ) 2

时域抽样 : f s ( t ) = f ( t ) p ( t ) 频率: 频率: 1 Aτ Fs ( ω ) = F ( ω ) * P ( ω )] = 2π Ts

n = ∞

Sa (

n τω s )M ( ω nω s ) 2

特点: 特点:幅度随 Sa (

ω s ≥ 2W m

n τω s 可调。 )可调。 2 F ( ω )频谱不会出现频谱重叠

。 Aτ Ts

的频谱(基带频谱) n = 0的频谱(基带频谱)与 恢复: 恢复:用理想 LPF ,带宽 W m Vo ( ω ) = vo ( t ) = Aτ F (ω ) Ts Aτ f(t ) Ts

相同, F ( ω )相同,幅度相差

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讨论: 讨论: 选择任意波形脉冲

q( t ), ( Q( ω )是付氏变换 ) Fs ( ω )的包络形状受 Q( ω )的调制,不影响消息的 传输 的调制, 带宽,不易实现。 理想矩形波形具有无限 带宽,不易实现。

本文来源:https://www.bwwdw.com/article/6zq4.html

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