观察显示在表5.1第一列的每一个量化间隔长度。想想量化间隔长度和均匀量化器的量 化电平数有何关系？在第二列的记录指的是量化电平，这些电平值出现在量化器的输出 端。 A3产生一个八个抽样序列x,此处x的每一元素代表在抽样时刻的模拟信号幅度： >x=[0.8,0.6.0.2,-0.4,0.1,-0.9,-0.3,0.75 请将表5.1中描述的量化规则应用于序列x,写出量化值xq和二进制编码： 表5.2 元素 xq 二进制编码自然码) 1 2 3 4 5 6 7 8 把应用量化器规则获得的结果和从MATLAB函数quantize输出进行比较： >>xq=quantize(x ,2) A4二进制编码。对于自然码，我们把二进制符号00指定给最小量化电平（在本例中为 -0.75)。当你从最小的量化电平到最大的量化电平移动时，二进制符号的数值在增加。这 一过程被称为编码。在表5.1中用二比特自然码填入第三列。对被量化的序列xq应用 这一编码过程并且把二进制编码填入表5.2中的第三列，你可以用MATLAB函数bin-en (自然二进制编码)去检查你的答案。（注：有几种不同的编码形式，如极性码，格雷码 等。每一种码都有其独特的优点，适应于不同场合。) >>xbin=bin_enc(xq,2) 问题5.1对序列x进行量化获得xq,我们是否可能从xq无误差恢复x? A5把模拟信号转换为二进制数字信号的最常用的方法是脉冲编码调制(PCM)。在脉冲编码 调制中，你要完成如下一系列操作： 1.抽样 2.量化 -28―28― 观察显示在表 5.1 第一列的每一个量化间隔长度。想想量化间隔长度和均匀量化器的量 化电平数有何关系？在第二列的记录指的是量化电平,这些电平值出现在量化器的输出 端。 A.3 产生一个八个抽样序列 x,此处 x 的每一元素代表在抽样时刻的模拟信号幅度： >> x = [ 0.8,0.6,0.2,-0.4,0.1,-0.9,-0.3,0.7 ]; 请将表 5.1 中描述的量化规则应用于序列 x，写出量化值 xq 和二进制编码: 表 5.2 元素 x xq 二进制编码(自然码) 1 2 3 4 5 6 7 8 把应用量化器规则获得的结果和从 MATLAB 函数 quantize 输出进行比较： >> xq = quantize(x ,2) A.4 二进制编码。对于自然码,我们把二进制符号 00 指定给最小量化电平（在本例中为 -0.75）。当你从最小的量化电平到最大的量化电平移动时,二进制符号的数值在增加。这 一过程被称为编码。在表 5.1 中用二比特自然码填入第三列。对被量化的序列 xq 应用 这一编码过程并且把二进制编码填入表5.2 中的第三列。你可以用 MATLAB 函数 bin-enc （自然二进制编码）去检查你的答案。（注：有几种不同的编码形式,如极性码,格雷码 等。每一种码都有其独特的优点,适应于不同场合。） >> xbin = bin_enc( xq,2) 问题 5.1 对序列 x 进行量化获得 xq，我们是否可能从 xq 无误差恢复 x? A.5 把模拟信号转换为二进制数字信号的最常用的方法是脉冲编码调制(PCM）。在脉冲编码 调制中,你要完成如下一系列操作： 1. 抽样 2. 量化