采用压扩技术实现非均匀量化83 非均匀量化的基本出发点(1 CP6.32.2 g-()x 当L>1时,点的斜率可以近似为8(x)=4 编码卜H解码 ■那么非均匀量化噪声功率 压缩 量化 压扩 (comparing l_(/L)-p Compressing + expanding 12=[g(x2) 1rl(2/L) 在实际电路中,将瞬时压 121[g(了 fr gdx 缩与编码结合起来,一次 实现非线性编码 3g()() 通信原理 後照k季的 通信原理 3後k季 非均匀量化的基本出发点(2) 律与A律两种压扩器( compandor)c6322 ■理想的对数量化 口压扩曲线为y=g(x)=(nxyB 口其导数(斜率)为g(x)=1/(Bx) 口此时,量化噪声功率为 °=E(a)(x)h=B 口量化器输出信噪比为SNR= O.3L2 dx 「当g(x)为对数特性时,量化器输出信噪比为常数; In(1+4x) 0≤X≤ 0≤x≤1 A 但理想对数放大无法实现,因为nx→-∞,asx→0 n(+) Iu +InA A 通信原理 35後k手 通信原理 後照k季D通信原理 33 采用压扩技术实现非均匀量化 CP 6.3.2.2 k 2 L 0 1 x 1 y = g (x) 均匀 量化 编码 解码 g ( x) 瞬时 压缩 x y q y g −1 (x) 瞬时 扩张  x 发端 收端 在实际电路中, 将瞬时压 缩与编码结合起来, 一次 实现非线性编码. 压 扩 (compading)= Compressing + expanding 通信原理 34 非均匀量化的基本出发点(1) ◼ 当 L  1时, xk点的斜率可以近似为 ◼ 那么非均匀量化噪声功率 k 2 L g( xk ) ( ) ( ) ( ) 2 1 1 0 12 1 12 1 L 2 q k 2 X (2 L) 2 2 Pk f x dx ( ) fX (x)dx 1 (2 L) 2 12 2 3L  −1 −2 = P = k=1 g x    = g x    = g x    k k k =1 L   2   y 0 1 x 1 2 L CP 6.3.2.2 k xk 非均匀量化的基本出发点(2) ◼ 理想的对数量化 压扩曲线为 其导数 (斜率) 为 此时, 量化噪声功率为 量化器输出信噪比为 g(x) =1 (Bx) 2 2 0 q X 2 X 1 B (Bx) 2 f ( ) 2 3L 3L 2  = 2 x dx =   X o q 3L 2 2 B2  2  SNR = = 当 g (x) 为对数特性时, 量化器输出信噪比为常数; 但理想对数放大无法实现, 因为 ln x → −, as x → 0. y = g ( x) = (ln x) B y = ln(1+ x) 0  x 1 ln(1+ ) Ax 1 A   1+ lnA 0  x  A y =  1 +ln Ax 1  x  1  1 + lnA μ 律与 A律两种压扩器(compandor) CP 6.3.2.2 通信原理 35 通信原理 36