通信原理精品课件第6章模拟信号的数字传输

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1、第6章　模拟信号的数字传输6.1引言6.2脉冲编码调制(PCM)6.3增量调制(ΔM)6.4时分多路复用(TDM)本章小结习题6.1引言数字通信系统有许多优点，然而很多原始信号都是模拟信号，如语音信号、图像信号、温度、压力等传感器的输出信号，它们在时间和幅度上通常都是连续的，要想在数字通信系统上传输模拟信号，就必须将模拟信号转换成数字信号，一般需经三个步骤：①把模拟信号数字化，即模数转换(A/D)；②进行数字方式传输；③把数字信号还原为模拟信号，即数模转换(D/A)。模拟信号的数字传输系统如图6.1.1所示。图6.1.1模拟信号的数字传输系统电话业务是最

2、早发展起来的，到目前还依然在通信中占有最大的业务量，所以语音信号的数字化(通常称为语音编码)在模拟信号的数字化中占有重要的地位。现有的语音编码技术大致可分为波形编码和参量编码两类。波形编码是直接把时域波形变换为数字代码序列，数据速率通常在16~64kb/s范围内，接收端重建信号的质量好。参量编码是利用信号处理技术，提取语音信号的特征参量，再将它们变换为数字代码，在接收端用这些特征参数去控制语音信号的合成电路，合成出发送端发送的语音信号。其数据速率在16kb/s以下，最低可达1kb/s左右，但接收端重建信号的质量不够好。本章重点介绍波形编码的两种具体实现方法

3、：脉冲编码调制(PCM)和增量调制(ΔM)。6.2脉冲编码调制(PCM)脉冲编码调制(PCM)是波形编码中最重要的一种。PCM在光纤通信、数字微波通信、卫星通信中均获得了极为广泛的应用。PCM是模拟信号数字化的一种典型方法，图6.2.1是采用PCM的模拟信号数字传输系统，以后简称为PCM系统。PCM包括取样、量化和编码三个步骤：取样是把在时间上连续的模拟信号m(t)转换成一系列时间上离散的取样值；量化是把幅度上连续的模拟信号转换成幅度上离散的量化信号；编码是把时间离散且幅度离散的量化信号用若干位二进制表示，由此得到的二进制序列称为PCM信号。PCM信号经数

4、字通信系统传输到达接收端，接收端对它们进行适当的分组，重建量化值，然后经低通滤波器，便可得到重建信号m′(t)。图6.2.1PCM系统原理框图取样、量化及编码过程如图6.2.2所示。设取样间隔为Ts，即每隔Ts对信号取样一次，得到一个取样值。又设模拟信号的变化范围为-4V~4V，将此范围等间隔分成8个区间，正、负电压方向各4个区间(如图6.2.2中v－t图中实线所示)，将每个区间的中间电压值设置为量化电平(如图6.2.2中v－t图虚线所示)，共有8个量化电平。每个量化电平用3位二进制表示，第一位表示量化电平的极性，正用“1”表示，负用“0”表示；后二位表示

5、量化电平的绝对值。这样，每个取样值经量化、编码后都可表示成3位二进制信号。如在t=0时刻对模拟信号取样，得到取样值-3.3V，最接近它的量化电平是-3.5V，将取样值-3.3V量化为-3.5V，由于量化电平-3.5V的代码是011，所以，取样值经量化、编码后可用011来表示。由此可见，模拟信号经取样、量化及编码后可以转换成数字信号。图6.2.2取样、量化及编码过程6.2.1取样1.低通信号的取样定理低通信号的取样定理：一个频带限制在0~fH内的连续信号m(t)，如果取样速率fs大于或等于2fH，则可以由样值序列{m(nTs)}无失真地重建原始信号m(t

6、)。在该定理中需要注意如下三个要点：(1)m(t)是低通信号，最高频率为fH。(2)取样速率fs≥2fH，fs的单位为次/秒，有时fs也被称为取样频率，其单位为赫兹。(3)本书讨论的是等间隔取样，也称为均匀取样。如果满足上述三点，m(t)一定能由样值序列完全确定。下面我们从频域对取样定理进行证明，从而进一步理解取样定理的含义。设为周期性冲激脉冲序列，其周期为Ts；ms(t)为取样后的信号，根据取样过程，有(6-2-1)式中，m(t)、、ms(t)分别如图6.2.3(a)、(b)、(c)所示。那么图6.2.3(c)所示的样值序列中是否包含有原信号

7、m(t)的全部信息呢？将式(6-2-1)两边进行傅氏变换得到(6-2-2)式中我们知道周期冲激序列的频谱为(6-2-3)将式(6-2-3)代入式(6-2-2)，得到取样后信号的频谱为式(6-2-4)说明：取样后信号的频谱Ms(f)是由无穷多个间隔为fs的　　　　　频谱叠加而成的。M(f)、　　　、Ms(f)频谱如图6.2.3(d)、(e)、(f)所示。(6-2-4)从图6.2.3(f)可清楚看出：(1)当fs≥2fH时，Ms(f)中周期重复出现的M(f)频谱之间不会产生混叠，此时我们可利用低通滤波器很方便地从Ms(f)中滤波出M(f)频谱(

8、低通滤波器传输特性如图6.2.3中虚线所示)，从而恢