LEINE LINDE 编码器507687-01

LEINE LINDE 编码器507687-01

测编码 中典型的压缩方法有脉冲编码调制（PCM，Pulse Code Modulation）、差分脉冲编码调制（DPCM，Differential Pulse Code Modulation）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM，Adaptive Differential Pulse Code Modulation）等。

折叠概述

它们较适合于声音、图像数据的压缩，因为这些数据由采样得到，相邻样值之间的差相差不会很大，可以用较少位来表示。

折叠编辑本段PCM

折叠背景

脉冲编码调制（PCM，pulse code modulation）是概念上简单、理论上完善的编码系统。它是早研制成功、使用为广泛的编码系统，但也是数据量大的编码系统。

PCM的编码原理比较直观和简单，如（1）所示。它的输入是模拟信号，首先经过时间采样，然后对每一样值都进行量化，作为信号的输出，即PCM样本序列x(0),x(1),…,x(n)。图中的“量化，编码”可理解为“量化阶大小(step-size)”生成器或者称为“量化间隔”生成器。

折叠量化

量化有多种方法。简单的是只应用于数值，称为标量量化，另一种是对矢量（又称为向量）量化。标量量化可归纳成两类：一类称为均匀量化，另一类称为非均匀量化。理论上，标量量化也是矢量量化的一种特殊形式。采用的量化方法不同，量化后的数据量也就不同。因此，可以说量化也是一种压缩数据的方法。

折叠标量量化

均匀量化

如果采用相等的量化间隔处理采样得到的信号值，那么这种量化称为均匀量化。均匀量化就是采用相同的“等分尺”来度量采样得到的幅度，也称为线性量化，如（2）所示。量化后的样本值Y和原始值X的差 E=Y-X 称为量化误差或量化噪声。

非均匀量化

用均匀量化方法量化输入信号时，无论对大的输入信号还是小的输入信号一律都采用相同的量化间隔。为了适应幅度大的输入信号，同时又要满足精度要求，就需要增加量化间隔，这将导致增加样本的位数。但是，有些信号（例如话音信号），大信号出现的机会并不多，增加的样本位数就没有充分利用。为了克服这个不足，就出现了非均匀量化的方法，这种方法也叫做非线性量化。

非线性量化的基本想法是，对输入信号进行量化时，大的输入信号采用大的量化间隔，小的输入信号采用小的量化间隔，这样就可以在满足精度要求的情况下用较少的位数来表示。量化数据还原时，采用相同的规则。

在语音信号的非线性量化中，采样输入信号幅度和量化输出数据之间定义了两种对应关系，一种称为m律压扩(m-law companding)算法，另一种称为A律（A-law）压扩算法。

1．m 律压扩

G.711标准建议的m律压扩主要用在北美和日本等地区的电话通信中，按下面的式子（归一化）确定量化输入和输出的关系：

式中：x为输入信号幅度，规格化成 -1≤< /SPAN> x≤ 1;

sgn(x)为x的极性，x<0时为-1，否则为1；

m为确定压缩量的参数，它反映大量化间隔和小量化间隔之比，取100≤ m≤ 500，多取 m =255。

由于m律压扩的输入和输出关系是对数关系，所以这种编码又称为对数PCM。具体计算时，用m=255，可以把对数曲线变成8条折线以简化计算过程。

2．A律压扩

G.711标准建议的A律压扩主要用在中国大陆和欧洲等地区的电话通信中，按下面的式子确定量化输入和输出的关系：

0 ≤ | x| ≤ 1/A

1/A < |x| ≤ 1

式中：x为输入信号幅度，规格化成 -1 ≤< /SPAN > x ≤ 1;

sgn(x)为x的极性，x<0时为-1，否则为1；

A为确定压缩量的参数，它反映大量化间隔和小量化间隔之比，通常取A=87.6。

A律压扩的前一部分是线性的，其余部分与m律压扩相同。A律压扩具有与m律压扩相同的基本性能（在大信号区信噪比高于m律量化器，但在小信号区不如m律量化器）和实现方面的优点，尤其是还可以用直线段很好地近似，以便于直接压扩或压扩，并易于与线性编码格式相互转换。具体计算时，A=87.56，为简化计算，同样把对数曲线部分变成13条折线。

对于采样频率为8 kHz，样本精度为13比特、14比特或者16比特的输入信号，使用m率压扩编码或者使用A率压扩编码，经过PCM编码器之后每个样本的精度为8比特，输出的数据率为64 kbps。这个数据就是CCITT推荐的G.711标准：话音频率脉冲编码调制（Pulse Code Modulation (PCM) of Voice Frequencies）。通常的听觉主观感觉认为8位压扩量化有不低于12位均匀量化A/D的信噪比及动态范围。

折叠编辑本段DPCM

折叠简介

在PCM系统中，原始的模拟信号经过采样后得到的每一个样值都被量化成为信号。为了压缩数据，可以不对每一样值都进行量化，而是预测下一样值，并量化实际值与预测值之间的差值，这就是DPCM（Differential Pulse Code Modulation，差分脉冲编码调制）。1952年贝尔（Bell）实验室的C. C. Cutler取得了差分脉冲编码调制系统的，奠定了真正实用的预测编码系统的基础。DPCM的组成中编码器和解码器分别完成对预测误差量化值的熵编码和解码。

折叠详细信息

DPCM系统工作时，发送端先发送一个起始值x0，接着就只发送预测误差值ek = xk – x^k，而预测值x^k可记为

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的时序在xk之前，为所谓因果型（Causal）预测，否则为非因果型预测。

接收端把接收到的量化后的预测误差e^k 与本地算出的x^k相加，即得恢复信号x'k。如果没有传输误差，则接收端重建信号x'k与发送端原始信号xk之间的误差为：

xk - x' k = x k - ( x^k + e^k )

= ( xk - x^k ) - e^k

= ek - e^k

= qk （2）

这正是发送端量化器产生的量化误差，即整个预测编码系统的失真*由量化器产生。因此，当xk已经是信号时，如果去掉量化器，使e^k = ek，则qk = 0，即x'k = xk 。这表明，这类不带量化器的DPCM系统也可用于无损编码。但如果量化误差qk ≠ 0，则x'k ≠xk，为有损编码。

如果预测方程式（2）的右方是各个x'i的线性函数，即

N

x' k = Σai(k) x' i k > N (3)

i=1

即得常用的线性预测，又称线性预测编码（LPC，Linear Predictive Coding）。LPC在语音处理中得到广泛应用，并在此基础上发展了许多算法，典型的有：多脉冲线性预测编码（MPLPC），规则脉冲激励编码（RPE），码激励线性预测（CELP），代数激励线性预测（ACELP），矢量和激励线性预测（VSELP），QCELP（Qualcomm CELP，变速率CELP），低延时码激励线性预测（LD-CELP），共轭结构代数激励线性预测（CS-ACELP），混合激励线性预测（MELP），间隔同步更新码激励线性预测（PSI-CELP），松弛码激励线性预测（RCELP），残差激励线性预测（RELP），规则脉冲激励长时预测（RPE-LTP）等。

在DPCM中，“1位量化”的特殊情况称为增量调制（Δ调制）。

为了能够正确恢复被压缩的信号，不仅在接收端有一个与发送端相同的预测器，而且其输入信号也要相同（都是x'k，而不是xk），动作也与发送端的预测器环路（即发送端本地的反量化和解码部分）*相同。

在图像信号中应用DPCM时，用作预测的像素和被预测的像素可以在同一行，也可以在不同行（同一帧），甚至在不同帧，分别称为一维预测、二维预测和三维预测。声音信号中的预测只是一维预测。

DPCM的优点是算法简单，容易硬件实现，缺点是对信道噪声很敏感，会产生误差扩散。即某一位码出错，对图像一维预测来说，将使该像素以后的同一行各个像素都产生误差；而对二维预测，该码引起的误差还将扩散到以下的各行。这样，将使图像质量大大下降。同时，DPCM的压缩率也比较低。随着变换编码的广泛应用，DPCM的作用已很有限。

折叠编辑本段ADPCM

折叠核心

进一步改善量化性能或压缩数据率的方法是采用自适应量化或自适应预测，即自适应脉冲编码调制（ADPCM）。它的核心想法是：①利用自适应的思想改变量化阶的大小，即使用小的量化阶(step-size)去编码小的差值，使用大的量化阶去编码大的差值，②使用过去的样本值估算下一个输入样本的预测值，使实际样本值和预测值之间的差值总是小。

自适应量化

在一定量化级数下减少量化误差或在同样的误差条件下压缩数据，根据信号分布不均匀的特点，希望系统具有随输入信号的变化区间足以保持输入量化器的信号基本均匀的能力，这种能力叫自适应量化。

自适应量化必须有对输入信号的幅值进行估值的能力，有了估值才能确定相应的改变量。若估值在信号的输入端进行，称前馈自适应；若在量化输出端进行，称反馈自适应。信号的估值必须简单，占用时间短，才能达到实时处理的目的。

自适应预测

预测参数的佳化依赖信源的特征，要得到佳预测参数显然是一件繁琐的工作。而采用固定的预测参数往往又得不到较好的性能。为了能使性能较佳，又不致于有太大的工作量，可以采用自适应预测。

为了减少计算工作量，预测参数仍采用固定的，但此时有多组预测参数可供选择，这些预测参数根据常见的信源特征求得。编码时具体采用哪组预测参数需根据特征来自适应地确定。为了自适应地选择佳参数，通常将信源数据分区间编码，编码时自动地选择一组预测参数，使该实际值与预测值的均方误差小。随着编码区间的不同，预测参数自适应地变化，以达到准佳预测。

折叠帧间预测

帧间预测编码是利用图像帧间的相关性，即时间相关性，来达到图像压缩的目的，广泛用于普通电视、会议电视、电话、高清晰度电视的压缩编码。

在图像传输技术中，活动图像特别是电视图像是关注的主要对象。活动图像是由时间上以帧周期为间隔的连续图像帧组成的时间图像序列，它在时间上比在空间上具有更大的相关性。大多数电视图像相邻帧间细节变化是很小的，即图像帧间具有很强的相关性，利用帧所具有的相关性的特点进行帧间编码，可获得比帧内编码高得多的压缩比。对于静止图像或活动很慢的图像，可以少传一些帧，如隔帧传输，未传输的帧，利用接收端的帧存储器中前一帧的数据作为该帧数据，对视觉没有什么影响。因为人眼对图像中静止或活动慢的部分，要求有较高的空间分辨率，而对时间分辨率的要求可低些。这种方法叫帧重复方法，广泛应用于电话、会议系统中，其图像帧速率一般为1~15帧/秒。

采用预测编码的方法消除序列图像在时间上的相关性，即不直接传送当前帧的像素值，而是传送x和其前一帧或后一帧的对应像素x' 之间的差值,这称为帧间预测。当图像中存在着运动物体时，简单的预测不能收到好的效果，例如当前帧与前一帧的背景*一样，只是小球平移了一个位置，如果简单地以第k-1帧像素值作为k帧的预测值，则在实线和虚线所示的圆内的预测误差都不为零。如果已经知道了小球运动的方向和速度，可以从小球在k-1帧的位置推算出它在k帧中的位置来，而背景图像（不考虑被遮挡的部分）仍以前一帧的背景代替，将这种考虑了小球位移的k-1帧图像作为k帧的预测值，就比简单的预测准确得多，从而可以达到更高的数据压缩比。这种预测方法称为具有运动补偿的帧间预测。

具有运动补偿的帧间预测编码是压缩的关键技术之一，它包括以下几个步骤：首先，将图像分解成相对静止的背景和若干运动的物体，各个物体可能有不同的位移，但构成每个物体的所有像素的位移相同，通过运动估值得到每个物体的位移矢量；然后，利用位移矢量计算经运动补偿后的预测值；后对预测误差进行量化、编码、传输，同时将位移矢量和图像分解方式等信息送到接收端。

在具有运动补偿的帧间预测编码系统中，对图像静止区和不同运动区的实时完善分解和运动矢量计算是较为复杂和困难的。在实际实现时经常采用的是像素递归法和块匹配法两种简化的办法。

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