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LEINE LINDE 編碼器507687-01
LEINE LINDE 編碼器507687-01
測編碼 中典型的壓縮方法有脈沖編碼調制（PCM，Pulse Code Modulation）、差分脈沖編碼調制（DPCM，Differential Pulse Code Modulation）、自適應差分脈沖編碼調制（ADPCM，Adaptive Differential Pulse Code Modulation）等。
折疊概述 它們較適合于聲音、圖像數據的壓縮，因為這些數據由采樣得到，相鄰樣值之間的差相差不會很大，可以用較少位來表示。
折疊編輯本段PCM 折疊背景 脈沖編碼調制（PCM，pulse code modulation）是概念上簡單、理論上完善的編碼系統。它是早研制成功、使用為廣泛的編碼系統，但也是數據量大的編碼系統。
PCM的編碼原理比較直觀和簡單，如（1）所示。它的輸入是模擬信號，首先經過時間采樣，然后對每一樣值都進行量化，作為信號的輸出，即PCM樣本序列x(0),x(1),…,x(n)。圖中的“量化，編碼”可理解為“量化階大小(step-size)”生成器或者稱為“量化間隔”生成器。
折疊量化 量化有多種方法。簡單的是只應用于數值，稱為標量量化，另一種是對矢量（又稱為向量）量化。標量量化可歸納成兩類：一類稱為均勻量化，另一類稱為非均勻量化。理論上，標量量化也是矢量量化的一種特殊形式。采用的量化方法不同，量化后的數據量也就不同。因此，可以說量化也是一種壓縮數據的方法。
折疊標量量化 均勻量化
如果采用相等的量化間隔處理采樣得到的信號值，那么這種量化稱為均勻量化。均勻量化就是采用相同的“等分尺”來度量采樣得到的幅度，也稱為線性量化，如（2）所示。量化后的樣本值Y和原始值X的差 E=Y-X 稱為量化誤差或量化噪聲。
非均勻量化
用均勻量化方法量化輸入信號時，無論對大的輸入信號還是小的輸入信號一律都采用相同的量化間隔。為了適應幅度大的輸入信號，同時又要滿足精度要求，就需要增加量化間隔，這將導致增加樣本的位數。但是，有些信號（例如話音信號），大信號出現的機會并不多，增加的樣本位數就沒有充分利用。為了克服這個不足，就出現了非均勻量化的方法，這種方法也叫做非線性量化。
非線性量化的基本想法是，對輸入信號進行量化時，大的輸入信號采用大的量化間隔，小的輸入信號采用小的量化間隔，這樣就可以在滿足精度要求的情況下用較少的位數來表示。量化數據還原時，采用相同的規則。
在語音信號的非線性量化中，采樣輸入信號幅度和量化輸出數據之間定義了兩種對應關系，一種稱為m律壓擴(m-law companding)算法，另一種稱為A律（A-law）壓擴算法。
1．m 律壓擴
G.711標準建議的m律壓擴主要用在北美和日本等地區的電話通信中，按下面的式子（歸一化）確定量化輸入和輸出的關系：
式中：x為輸入信號幅度，規格化成 -1≤< /SPAN> x≤ 1;
sgn(x)為x的極性，x<0時為-1，否則為1；
m為確定壓縮量的參數，它反映大量化間隔和小量化間隔之比，取100≤ m≤ 500，多取 m =255。
由于m律壓擴的輸入和輸出關系是對數關系，所以這種編碼又稱為對數PCM。具體計算時，用m=255，可以把對數曲線變成8條折線以簡化計算過程。
2．A律壓擴
G.711標準建議的A律壓擴主要用在中國大陸和歐洲等地區的電話通信中，按下面的式子確定量化輸入和輸出的關系：
0 ≤ | x| ≤ 1/A
1/A < |x| ≤ 1
式中：x為輸入信號幅度，規格化成 -1 ≤< /SPAN > x ≤ 1;
sgn(x)為x的極性，x<0時為-1，否則為1；
A為確定壓縮量的參數，它反映大量化間隔和小量化間隔之比，通常取A=87.6。
A律壓擴的前一部分是線性的，其余部分與m律壓擴相同。A律壓擴具有與m律壓擴相同的基本性能（在大信號區信噪比高于m律量化器，但在小信號區不如m律量化器）和實現方面的優點，尤其是還可以用直線段很好地近似，以便于直接壓擴或壓擴，并易于與線性編碼格式相互轉換。具體計算時，A=87.56，為簡化計算，同樣把對數曲線部分變成13條折線。
對于采樣頻率為8 kHz，樣本精度為13比特、14比特或者16比特的輸入信號，使用m率壓擴編碼或者使用A率壓擴編碼，經過PCM編碼器之后每個樣本的精度為8比特，輸出的數據率為64 kbps。這個數據就是CCITT推薦的G.711標準：話音頻率脈沖編碼調制（Pulse Code Modulation (PCM) of Voice Frequencies）。通常的聽覺主觀感覺認為8位壓擴量化有不低于12位均勻量化A/D的信噪比及動態范圍。
折疊編輯本段DPCM 折疊簡介 在PCM系統中，原始的模擬信號經過采樣后得到的每一個樣值都被量化成為信號。為了壓縮數據，可以不對每一樣值都進行量化，而是預測下一樣值，并量化實際值與預測值之間的差值，這就是DPCM（Differential Pulse Code Modulation，差分脈沖編碼調制）。1952年貝爾（Bell）實驗室的C. C. Cutler取得了差分脈沖編碼調制系統的，奠定了真正實用的預測編碼系統的基礎。DPCM的組成中編碼器和解碼器分別完成對預測誤差量化值的熵編碼和解碼。
折疊詳細信息 DPCM系統工作時，發送端先發送一個起始值x0，接著就只發送預測誤差值ek = xk – x^k，而預測值x^k可記為
x^k = f（x'1，x'2，…， x' N，k）， k > N （1）
式中k > N表示x'1，x'2，…， x' N的時序在xk之前，為所謂因果型（Causal）預測，否則為非因果型預測。
接收端把接收到的量化后的預測誤差e^k 與本地算出的x^k相加，即得恢復信號x'k。如果沒有傳輸誤差，則接收端重建信號x'k與發送端原始信號xk之間的誤差為：
xk - x' k = x k - ( x^k + e^k )
= ( xk - x^k ) - e^k
= ek - e^k
= qk （2）
這正是發送端量化器產生的量化誤差，即整個預測編碼系統的失真*由量化器產生。因此，當xk已經是信號時，如果去掉量化器，使e^k = ek，則qk = 0，即x'k = xk 。這表明，這類不帶量化器的DPCM系統也可用于無損編碼。但如果量化誤差qk ≠ 0，則x'k ≠xk，為有損編碼。
如果預測方程式（2）的右方是各個x'i的線性函數，即
N
x' k = Σai(k) x' i k > N (3)
i=1
即得常用的線性預測，又稱線性預測編碼（LPC，Linear Predictive Coding）。LPC在語音處理中得到廣泛應用，并在此基礎上發展了許多算法，典型的有：多脈沖線性預測編碼（MPLPC），規則脈沖激勵編碼（RPE），碼激勵線性預測（CELP），代數激勵線性預測（ACELP），矢量和激勵線性預測（VSELP），QCELP（Qualcomm CELP，變速率CELP），低延時碼激勵線性預測（LD-CELP），共軛結構代數激勵線性預測（CS-ACELP），混合激勵線性預測（MELP），間隔同步更新碼激勵線性預測（PSI-CELP），松弛碼激勵線性預測（RCELP），殘差激勵線性預測（RELP），規則脈沖激勵長時預測（RPE-LTP）等。
在DPCM中，“1位量化”的特殊情況稱為增量調制（Δ調制）。
為了能夠正確恢復被壓縮的信號，不僅在接收端有一個與發送端相同的預測器，而且其輸入信號也要相同（都是x'k，而不是xk），動作也與發送端的預測器環路（即發送端本地的反量化和解碼部分）*相同。
在圖像信號中應用DPCM時，用作預測的像素和被預測的像素可以在同一行，也可以在不同行（同一幀），甚至在不同幀，分別稱為一維預測、二維預測和三維預測。聲音信號中的預測只是一維預測。
DPCM的優點是算法簡單，容易硬件實現，缺點是對信道噪聲很敏感，會產生誤差擴散。即某一位碼出錯，對圖像一維預測來說，將使該像素以后的同一行各個像素都產生誤差；而對二維預測，該碼引起的誤差還將擴散到以下的各行。這樣，將使圖像質量大大下降。同時，DPCM的壓縮率也比較低。隨著變換編碼的廣泛應用，DPCM的作用已很有限。
折疊編輯本段ADPCM 折疊核心 進一步改善量化性能或壓縮數據率的方法是采用自適應量化或自適應預測，即自適應脈沖編碼調制（ADPCM）。它的核心想法是：①利用自適應的思想改變量化階的大小，即使用小的量化階(step-size)去編碼小的差值，使用大的量化階去編碼大的差值，②使用過去的樣本值估算下一個輸入樣本的預測值，使實際樣本值和預測值之間的差值總是小。
自適應量化
在一定量化級數下減少量化誤差或在同樣的誤差條件下壓縮數據，根據信號分布不均勻的特點，希望系統具有隨輸入信號的變化區間足以保持輸入量化器的信號基本均勻的能力，這種能力叫自適應量化。
自適應量化必須有對輸入信號的幅值進行估值的能力，有了估值才能確定相應的改變量。若估值在信號的輸入端進行，稱前饋自適應；若在量化輸出端進行，稱反饋自適應。信號的估值必須簡單，占用時間短，才能達到實時處理的目的。
自適應預測
預測參數的佳化依賴信源的特征，要得到佳預測參數顯然是一件繁瑣的工作。而采用固定的預測參數往往又得不到較好的性能。為了能使性能較佳，又不致于有太大的工作量，可以采用自適應預測。
為了減少計算工作量，預測參數仍采用固定的，但此時有多組預測參數可供選擇，這些預測參數根據常見的信源特征求得。編碼時具體采用哪組預測參數需根據特征來自適應地確定。為了自適應地選擇佳參數，通常將信源數據分區間編碼，編碼時自動地選擇一組預測參數，使該實際值與預測值的均方誤差小。隨著編碼區間的不同，預測參數自適應地變化，以達到準佳預測。
折疊幀間預測 幀間預測編碼是利用圖像幀間的相關性，即時間相關性，來達到圖像壓縮的目的，廣泛用于普通電視、會議電視、電話、高清晰度電視的壓縮編碼。
在圖像傳輸技術中，活動圖像特別是電視圖像是關注的主要對象。活動圖像是由時間上以幀周期為間隔的連續圖像幀組成的時間圖像序列，它在時間上比在空間上具有更大的相關性。大多數電視圖像相鄰幀間細節變化是很小的，即圖像幀間具有很強的相關性，利用幀所具有的相關性的特點進行幀間編碼，可獲得比幀內編碼高得多的壓縮比。對于靜止圖像或活動很慢的圖像，可以少傳一些幀，如隔幀傳輸，未傳輸的幀，利用接收端的幀存儲器中前一幀的數據作為該幀數據，對視覺沒有什么影響。因為人眼對圖像中靜止或活動慢的部分，要求有較高的空間分辨率，而對時間分辨率的要求可低些。這種方法叫幀重復方法，廣泛應用于電話、會議系統中，其圖像幀速率一般為1~15幀/秒。
采用預測編碼的方法消除序列圖像在時間上的相關性，即不直接傳送當前幀的像素值，而是傳送x和其前一幀或后一幀的對應像素x' 之間的差值,這稱為幀間預測。當圖像中存在著運動物體時，簡單的預測不能收到好的效果，例如當前幀與前一幀的背景*一樣，只是小球平移了一個位置，如果簡單地以第k-1幀像素值作為k幀的預測值，則在實線和虛線所示的圓內的預測誤差都不為零。如果已經知道了小球運動的方向和速度，可以從小球在k-1幀的位置推算出它在k幀中的位置來，而背景圖像（不考慮被遮擋的部分）仍以前一幀的背景代替，將這種考慮了小球位移的k-1幀圖像作為k幀的預測值，就比簡單的預測準確得多，從而可以達到更高的數據壓縮比。這種預測方法稱為具有運動補償的幀間預測。
具有運動補償的幀間預測編碼是壓縮的關鍵技術之一，它包括以下幾個步驟：首先，將圖像分解成相對靜止的背景和若干運動的物體，各個物體可能有不同的位移，但構成每個物體的所有像素的位移相同，通過運動估值得到每個物體的位移矢量；然后，利用位移矢量計算經運動補償后的預測值；后對預測誤差進行量化、編碼、傳輸，同時將位移矢量和圖像分解方式等信息送到接收端。
在具有運動補償的幀間預測編碼系統中，對圖像靜止區和不同運動區的實時完善分解和運動矢量計算是較為復雜和困難的。在實際實現時經常采用的是像素遞歸法和塊匹配法兩種簡化的辦法。
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