非均匀编码是什么

Q&A 2020-10-08 00:28:32 阅读(...)

非均匀编码是在脉码调制中,根据已确定的代码,用一组不均匀量化样值来表示模拟信号的过程。由于在均匀量化中,无论抽样值大小如何,量化噪声的均方根值都固定不变。均匀量化适用于概率分布比较均匀的信号。

非均匀编码是在脉码调制中,根据已确定的代码,用一组不均匀量化样值来表示模拟信号的过程。由于在均匀量化中,无论抽样值大小如何,量化噪声的均方根值都固定不变。均匀量化适用于概率分布比较均匀的信号。

非均匀编码是什么

由于在均匀量化中,无论抽样值大小如何,量化噪声的均方根值都固定不变。均匀量化适用于概率分布比较均匀的信号。

均匀量化对信号取值小的区间,其量化间隔也小;反之,量化间隔就大,因此当输入量化器的信号具有非均匀分布的概率密度(实际中常常是这样)时,非均匀量化器的输出端可以得到较高的平均信号化噪声功率比。

原理

非均匀量化是根据信号的不同区间来确定量化间隔的。对于信号取值小的区间,其量化间隔 v也小;反之,量化间隔就大。它与均匀量化相比,有两个突出的优点。首先,当输入量化器的信号具有非均匀分布的概率密度(实际中常常是这样)时,非均匀量化器的输出端可以得到较高的平均信号量化噪声功率比;其次,非均匀量化时,量化噪声功率的均方根值基本上与信号抽样值成比例。因此量化噪声对大、小信号的影响大致相同,即改善了小信号时的量化信噪比。

实际中,非均匀量化的实际方法通常是将抽样值通过压缩再进行均匀量化。通常使用的压缩器中,大多采用对数式压缩。美国采用

操作

在数字通信系统中,信源编码技术可以提高数字信号传输的有效性。无失真信源编码允许把等长的消息变换成变长的消息,这样可使平均码长达到最短,提高编码效率。目前最常用的方法就是香农编码、费诺编码 Huffman 编码。限失真信源编码即连续信源编码在时间和取值上都是连续的,所以要先经过抽样抽取一些可以代表整个信号的离散点,使信号在时间上离散。再经过均匀量化或非均匀量化使信号在取值上也离散,成为离散的数字信号。因为量化方式的不同也就产生不同的编码方法: 标量量化编码和矢量量化编码。标量量化编码又包括均匀量化编码和非均匀量化编码。信源编码实现的总流程图如 1 所示。

优点

在实际应用中,对于给定的量化器,量化电平数 M 和量化间隔 v 都是确定的,量化噪声 Nq 也是确定的。但是,信号的强度可能随时间变化(例如,语音信号)。当信号小时,信号量噪比也小。所以,这种均匀量化器对于小输入信号很不利。为了克服这个缺点,改善小信号时的信号量噪比,在实际应用中常采用非均匀量化。   在非均匀量化时,量化间隔随信号抽样值的不同而变化。信号抽样值小时,量化间隔 v 也小;信号抽样值大时,量化间隔 v 也变大。   实际中,非均匀量化的实现方法通常是在进行量化之前,先将信号抽样值压缩,再进行均匀量化。这里的压缩是用一个非线性电路将输入电压 x 变换成输出电压  图中纵坐标 y 是均匀刻度的,横坐标 x 是非均匀刻度的。所以输入电压 x 越小,量化间隔也就越小。也就是说,小信号的量化误差也小。

收藏 0个人收藏
走进科技生活方式

发表评论

登录后参与评论