dpcmenco

差分パルス符号変調を使った符号化

構文

indx = dpcmenco(sig,codebook,partition,predictor)

[indx,quants] = dpcmenco(sig,codebook,partition,predictor)

説明

indx = dpcmenco(sig,codebook,partition,predictor) は、差分パルス符号変調 (DPCM) を使用して信号 sig を符号化し、インデックス indx を返します。

[indx,quants] = dpcmenco(sig,codebook,partition,predictor) は、量子化パラメーターに基づいて、信号の量子化 quants を返します。

例

DPCM の符号化と復号化を使用した信号の量子化

DPCM の符号化と復号化を使用して、現在の信号サンプルの値と前のサンプルの値の差を量子化します。この例では、予測子 $\mathit{y}\left(\mathit{k}\right)=\mathit{x}\left(\mathit{k}-1\right)$ を使用します。次に、ノコギリ波信号を符号化して復号化し、元の信号と復号化された信号の両方をプロットし、元の信号と復号化された信号の間の平均二乗誤差を計算します。

partition = [-1:.1:.9];
codebook = [-1:.1:1];
predictor = [0 1];      % y(k)=x(k-1)
t = [0:pi/50:2*pi];     % Time samples
x = sawtooth(3*t);      % Original signal

DPCM 符号化を使用して x を量子化します。

encodedx = dpcmenco(x,codebook,partition,predictor);

DPCM 復号化を使用して、変調信号から x を復元します。元の信号と復号化された信号をプロットします。実線は元の信号を示し、破線は復元された信号を示します。

decodedx = dpcmdeco(encodedx,codebook,predictor);
plot(t,x,t,decodedx,'-')

元の信号と復号化された信号の間の平均二乗誤差を計算します。

distor = sum((x-decodedx).^2)/length(x)

distor = 
0.0327

量子化のための DPCM パラメーターの最適化

DPCM 符号化され、DPCM 復号化されたノコギリ波信号を最適化するには、dpcmopt関数を、dpcmenco関数およびdpcmdeco関数と共に使用します。大きな信号の集合に対し、微細な量子化方式を使用してパラメーターのテストや選択を行うのは手間のかかる作業です。分割、コードブック、および予測子のパラメーターを簡単に生成する方法の 1 つは、一連の "学習データ" に従ってそれらを最適化することです。学習データは、dpcmenco で量子化する典型的な種類の信号でなければなりません。

この例では、予測次数 1 を新しい最適化予測子の目的の次数として使用します。dpcmopt 関数は、ノコギリ波信号 x を学習データとして使用し、これらの最適化パラメーターを作成します。この例では、学習データ自体を量子化します。理論上、最適化パラメーターは、x と同様のその他のデータの量子化に適しています。最適化された DPCM の平均二乗歪みは、最適化されていない DPCM パラメーターによる歪みよりもはるかに小さくなります。

ノコギリ波信号と初期 DPCM パラメーターの変数を定義します。

t = [0:pi/50:2*pi];
x = sawtooth(3*t);
partition = [-1:.1:.9];
codebook = [-1:.1:1];
predictor = [0 1];      % y(k)=x(k-1)

dpcmopt 関数と初期コードブックおよび次数 1 を使用して、分割、コードブック、および予測子のベクトルを最適化します。次に、初期および最適化後の分割ベクトルとコードブック ベクトルを使用して、DPCM 符号化された信号を生成します。

[predictorOpt,codebookOpt,partitionOpt] = dpcmopt(x,1,codebook);
encodedx = dpcmenco(x,codebook,partition,predictor);
encodedxOpt = dpcmenco(x,codebookOpt,partitionOpt,predictorOpt);

DPCM 復号化を使用して、変調信号から x を復元します。元の信号と復号化され最適化された復号化信号の間の平均二乗誤差を計算します。

decodedx = dpcmdeco(encodedx,codebook,predictor);
decodedxOpt = dpcmdeco(encodedxOpt,codebookOpt,predictorOpt);
distor = sum((x-decodedx).^2)/length(x);
distorOpt = sum((x-decodedxOpt).^2)/length(x);

量子化の平均二乗歪みについて、初期の入力引数と最適化後の入力引数で比較します。

[distor, distorOpt]

ans = 1×2

    0.0327    0.0009

入力引数

sig — Signal

ベクトル

符号化する信号。ベクトルとして指定します。

データ型: double

partition — 分割区間の端点

ベクトル

分割区間の端点。ベクトルとして指定します。

データ型: double

codebook — 量子化における各区画の値

ベクトル

量子化における各区画の値。ベクトルとして指定します。codebook 入力の長さは、partition 入力の長さよりも 1 だけ大きくなります。

データ型: double

predictor — 予測伝達関数

ベクトル

予測伝達関数。ベクトルとして指定します。伝達関数が予測次数 M をもつ場合、予測子の長さは M+1 で、初期エントリは 0 です。一般に、M 次の伝達関数の分子は [0, n1, n2, ... nM] の形式になります。predictor が次数 1 の伝達関数である場合、この変調はデルタ変調です。

データ型: double

メモ

predictor 入力の形式の詳細については、差分パルス符号変調を参照してください。partition 入力と codebook 入力の形式の詳細については、量子化を参照してください。

出力引数

indx — 量子化インデックス

ベクトル

符号化された信号の量子化インデックス。ベクトルとして返されます。

データ型: double

quants — 信号の量子化

ベクトル

量子化パラメーターに基づく信号の量子化。信号ベクトルと同じサイズのベクトルとして指定します。

データ型: double

参照

[1] Kondoz, A. M. Digital Speech. Chichester, England: John Wiley & Sons, 1994.

バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考

関数

• dpcmopt | dpcmdeco | quantiz

トピック

• 差分パルス符号変調
• 量子化