LEINE LINDE莱茵林德 729798-01编码器

LEINE LINDE莱茵林德 729798-01编码器

预测编码 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、、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、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。

预测编码 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、、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、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。

预测编码 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、、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、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。

预测编码 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、、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、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。

预测编码 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、、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、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。预测编码 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、、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、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。

瑞典LEINE&LINDE（莱纳林德）成立于1967年，四十多年的生产、销售历史，他们生产的增量型和型编码器质量,能长期应用于振动强,灰尘多,温度低等各种恶劣环境。LEINE&LINDE公司用内置微处理器以及其他的不断创新的技术和不断追求的动力在编码器的研发上不断前进,并且能适用于不同的操作系统。LEINE&LINDE脉冲编码器是一种用于在旋转或线性运动中检测速度或位置的传感器。编码器通常被使用在电机上，并应用于造纸和冶金工业、起重设备、机器人和物料运输系统以及各种测量、试验和检测系统。莱纳林德持续致力于开发和应用*的技术和创新的工艺，目前已取得了ISO9001认证质量管理体系的认证。其产品的耐久使用寿命，对自然资源的谨慎利用，*化的能耗控制是莱纳林德获得ISO 14001标准环境管理体系认证的基础。

其中M、N为子块的水平和垂直像素数。

在块匹配方法中需要解决两个问题：一是确定判别两个子块匹配的准则；二是寻找计算量少的匹配搜索算法。判断两个子块相似程度的准则可以利用两个块间归一化的二维互相关函数、两子块间亮度的均方差MSE或两子块间亮度差值的均值MAD等。通过对不同判别准则的比较研究表明，各种判别准则对位移矢量的估值精度影响差别不是很大。由于MAD准则的计算不含有乘法和除法运算而成为常使用的匹配判别准则。MAD准则定义如下：

其中Xk和Xk-1分别表示图像在第k帧和第k-1帧的像素值。当MAD小时，表示两个子块匹配。

对于匹配搜索算法，简单和直接的方法就是全搜索方式，即将第k-1帧中的子块在整个搜索区内逐个像素移动，每移动一次计算一次判决函数。总的移动次数为 (2d h + 1)(2d v + 1)。当d h = d v = 6时，总的计算次数为169。显然，全搜索的运算量是相当大的。为了加快搜索过程，人们提出了许多不同的搜索方法，其中应用较广的有二维对数法、三步法、共轭方向法和正交搜索法。这几种方法都基于如下的假设：当偏离小误差方向时，判决函数是单调上升的，搜索总沿着判决函数值减小的方向进行。上述几种方案所需的搜索步骤和计算点数略有差异，但基本思路是*的。

通过上面介绍的两种运动矢量估值方法可以看出，像素递归法对每一个像素给出一个估计的位移矢量，因而对较小面积物体的运动估值较为精确。但像素递归法在估值时需要进行叠代运算，从而存在着收敛速度和稳定性问题。块匹配法对同一子块内位移量不同的像素只能给出同一个位移估值，限制了对每一像素的估值精度。但对于面积较大的运动物体而言，采用块匹配法的预测要比采用像素递归法的预测效果好。另外，从软硬件实现角度看，块匹配算法相对简单，在实际活动图像压缩编码系统中得到较为普遍的应用。

折叠帧间内插

在具有运动补偿的预测编码系统中，利用了活动图像帧间信息的相关性，通过对相邻帧图像的预测误差进行编码而达到压缩数据的目的。运动补偿技术的引入，大大提高了预测精度，使传输每一帧图像的平均数据量进一步降低。在此系统中图像的传输帧率并没有变化，仍与编码前的帧率一样。然而在某些应用场合如可视、会议等，对图像传输帧率的要求可适当降低，这就为另外一种称为帧间内插的活动图像压缩编码方法提供了可能。

活动图像的帧间内插编码是在系统发送端每隔一段时间丢弃一帧或几帧图像，而在接收端再利用图像的帧间相关性将丢弃的帧通过内插恢复出来，以防止帧率下降引起闪烁和动作不连续。恢复丢弃帧的一个简单办法是利用线性内插，设x(i, j), y(i, j)分别代表两个传输帧中相同空间位置上像素的亮度，在中间第n个内插帧对应位置的亮度z(i, j) 可用如下的内插公式：

n=1,2,3,……N-1

其中N为两个传输帧之间的帧间隔数。

简单线性帧间内插的缺点在于当图像中有运动物体时，两个传输帧在物体经过的区域上不再一一对应，因而引起图像模糊。为解决这一问题可采用带有运动补偿的帧间内插。具有运动补偿的帧间内插和帧间预测都需要进行运动估值，但二者的目的和运动估值不准确所带来的影响不*相同。

在帧间预测中引入运动补偿的目的是为了减少预测误差，从而提高编码效率。运动估值的不准确会使预测误差加大，从而使传输的数据率上升，但接收端据此位移矢量和预测误差解码不会引起图像质量下降。而在帧间内插中引入运动补偿的目的，是使恢复的内插帧中的运动物体不致因为内插而引起太大的图像质量下降。这是由于在丢弃帧内没有传送任何信息，要确定运动物体在丢弃帧中的位置必须知道该物体的运动速度。运动估值的不准确，将导致内插出来的丢弃帧图像的失真。另外，在帧间内插中的位移估值一般要对运动区的每一个像素进行，而不是对一个子块；否则，内插同样会引起运动物体边界的模糊。因此，在帧间内插中较多使用能够给出单个像素位移矢量的像素递归法。

其他还有阈值法（只传送像素亮度的帧间差值超过一定阈值的像素）、帧内插（对于活动缓慢的图像，利用前后两帧图像进行内插，得到预测图像，然后对帧差信号进行编码）、运动估计与补偿等。

其中M、N为子块的水平和垂直像素数。

在块匹配方法中需要解决两个问题：一是确定判别两个子块匹配的准则；二是寻找计算量少的匹配搜索算法。判断两个子块相似程度的准则可以利用两个块间归一化的二维互相关函数、两子块间亮度的均方差MSE或两子块间亮度差值的均值MAD等。通过对不同判别准则的比较研究表明，各种判别准则对位移矢量的估值精度影响差别不是很大。由于MAD准则的计算不含有乘法和除法运算而成为常使用的匹配判别准则。MAD准则定义如下：

其中Xk和Xk-1分别表示图像在第k帧和第k-1帧的像素值。当MAD小时，表示两个子块匹配。

对于匹配搜索算法，简单和直接的方法就是全搜索方式，即将第k-1帧中的子块在整个搜索区内逐个像素移动，每移动一次计算一次判决函数。总的移动次数为 (2d h + 1)(2d v + 1)。当d h = d v = 6时，总的计算次数为169。显然，全搜索的运算量是相当大的。为了加快搜索过程，人们提出了许多不同的搜索方法，其中应用较广的有二维对数法、三步法、共轭方向法和正交搜索法。这几种方法都基于如下的假设：当偏离小误差方向时，判决函数是单调上升的，搜索总沿着判决函数值减小的方向进行。上述几种方案所需的搜索步骤和计算点数略有差异，但基本思路是*的。

通过上面介绍的两种运动矢量估值方法可以看出，像素递归法对每一个像素给出一个估计的位移矢量，因而对较小面积物体的运动估值较为精确。但像素递归法在估值时需要进行叠代运算，从而存在着收敛速度和稳定性问题。块匹配法对同一子块内位移量不同的像素只能给出同一个位移估值，限制了对每一像素的估值精度。但对于面积较大的运动物体而言，采用块匹配法的预测要比采用像素递归法的预测效果好。另外，从软硬件实现角度看，块匹配算法相对简单，在实际活动图像压缩编码系统中得到较为普遍的应用。

折叠帧间内插

在具有运动补偿的预测编码系统中，利用了活动图像帧间信息的相关性，通过对相邻帧图像的预测误差进行编码而达到压缩数据的目的。运动补偿技术的引入，大大提高了预测精度，使传输每一帧图像的平均数据量进一步降低。在此系统中图像的传输帧率并没有变化，仍与编码前的帧率一样。然而在某些应用场合如可视、会议等，对图像传输帧率的要求可适当降低，这就为另外一种称为帧间内插的活动图像压缩编码方法提供了可能。

活动图像的帧间内插编码是在系统发送端每隔一段时间丢弃一帧或几帧图像，而在接收端再利用图像的帧间相关性将丢弃的帧通过内插恢复出来，以防止帧率下降引起闪烁和动作不连续。恢复丢弃帧的一个简单办法是利用线性内插，设x(i, j), y(i, j)分别代表两个传输帧中相同空间位置上像素的亮度，在中间第n个内插帧对应位置的亮度z(i, j) 可用如下的内插公式：

n=1,2,3,……N-1

其中N为两个传输帧之间的帧间隔数。

简单线性帧间内插的缺点在于当图像中有运动物体时，两个传输帧在物体经过的区域上不再一一对应，因而引起图像模糊。为解决这一问题可采用带有运动补偿的帧间内插。具有运动补偿的帧间内插和帧间预测都需要进行运动估值，但二者的目的和运动估值不准确所带来的影响不*相同。

在帧间预测中引入运动补偿的目的是为了减少预测误差，从而提高编码效率。运动估值的不准确会使预测误差加大，从而使传输的数据率上升，但接收端据此位移矢量和预测误差解码不会引起图像质量下降。而在帧间内插中引入运动补偿的目的，是使恢复的内插帧中的运动物体不致因为内插而引起太大的图像质量下降。这是由于在丢弃帧内没有传送任何信息，要确定运动物体在丢弃帧中的位置必须知道该物体的运动速度。运动估值的不准确，将导致内插出来的丢弃帧图像的失真。另外，在帧间内插中的位移估值一般要对运动区的每一个像素进行，而不是对一个子块；否则，内插同样会引起运动物体边界的模糊。因此，在帧间内插中较多使用能够给出单个像素位移矢量的像素递归法。

其他还有阈值法（只传送像素亮度的帧间差值超过一定阈值的像素）、帧内插（对于活动缓慢的图像，利用前后两帧图像进行内插，得到预测图像，然后对帧差信号进行编码）、运动估计与补偿等。

其中M、N为子块的水平和垂直像素数。

在块匹配方法中需要解决两个问题：一是确定判别两个子块匹配的准则；二是寻找计算量少的匹配搜索算法。判断两个子块相似程度的准则可以利用两个块间归一化的二维互相关函数、两子块间亮度的均方差MSE或两子块间亮度差值的均值MAD等。通过对不同判别准则的比较研究表明，各种判别准则对位移矢量的估值精度影响差别不是很大。由于MAD准则的计算不含有乘法和除法运算而成为常使用的匹配判别准则。MAD准则定义如下：

其中Xk和Xk-1分别表示图像在第k帧和第k-1帧的像素值。当MAD小时，表示两个子块匹配。

对于匹配搜索算法，简单和直接的方法就是全搜索方式，即将第k-1帧中的子块在整个搜索区内逐个像素移动，每移动一次计算一次判决函数。总的移动次数为 (2d h + 1)(2d v + 1)。当d h = d v = 6时，总的计算次数为169。显然，全搜索的运算量是相当大的。为了加快搜索过程，人们提出了许多不同的搜索方法，其中应用较广的有二维对数法、三步法、共轭方向法和正交搜索法。这几种方法都基于如下的假设：当偏离小误差方向时，判决函数是单调上升的，搜索总沿着判决函数值减小的方向进行。上述几种方案所需的搜索步骤和计算点数略有差异，但基本思路是*的。

通过上面介绍的两种运动矢量估值方法可以看出，像素递归法对每一个像素给出一个估计的位移矢量，因而对较小面积物体的运动估值较为精确。但像素递归法在估值时需要进行叠代运算，从而存在着收敛速度和稳定性问题。块匹配法对同一子块内位移量不同的像素只能给出同一个位移估值，限制了对每一像素的估值精度。但对于面积较大的运动物体而言，采用块匹配法的预测要比采用像素递归法的预测效果好。另外，从软硬件实现角度看，块匹配算法相对简单，在实际活动图像压缩编码系统中得到较为普遍的应用。

折叠帧间内插

在具有运动补偿的预测编码系统中，利用了活动图像帧间信息的相关性，通过对相邻帧图像的预测误差进行编码而达到压缩数据的目的。运动补偿技术的引入，大大提高了预测精度，使传输每一帧图像的平均数据量进一步降低。在此系统中图像的传输帧率并没有变化，仍与编码前的帧率一样。然而在某些应用场合如可视、会议等，对图像传输帧率的要求可适当降低，这就为另外一种称为帧间内插的活动图像压缩编码方法提供了可能。

活动图像的帧间内插编码是在系统发送端每隔一段时间丢弃一帧或几帧图像，而在接收端再利用图像的帧间相关性将丢弃的帧通过内插恢复出来，以防止帧率下降引起闪烁和动作不连续。恢复丢弃帧的一个简单办法是利用线性内插，设x(i, j), y(i, j)分别代表两个传输帧中相同空间位置上像素的亮度，在中间第n个内插帧对应位置的亮度z(i, j) 可用如下的内插公式：

n=1,2,3,……N-1

其中N为两个传输帧之间的帧间隔数。

简单线性帧间内插的缺点在于当图像中有运动物体时，两个传输帧在物体经过的区域上不再一一对应，因而引起图像模糊。为解决这一问题可采用带有运动补偿的帧间内插。具有运动补偿的帧间内插和帧间预测都需要进行运动估值，但二者的目的和运动估值不准确所带来的影响不*相同。

在帧间预测中引入运动补偿的目的是为了减少预测误差，从而提高编码效率。运动估值的不准确会使预测误差加大，从而使传输的数据率上升，但接收端据此位移矢量和预测误差解码不会引起图像质量下降。而在帧间内插中引入运动补偿的目的，是使恢复的内插帧中的运动物体不致因为内插而引起太大的图像质量下降。这是由于在丢弃帧内没有传送任何信息，要确定运动物体在丢弃帧中的位置必须知道该物体的运动速度。运动估值的不准确，将导致内插出来的丢弃帧图像的失真。另外，在帧间内插中的位移估值一般要对运动区的每一个像素进行，而不是对一个子块；否则，内插同样会引起运动物体边界的模糊。因此，在帧间内插中较多使用能够给出单个像素位移矢量的像素递归法。

其他还有阈值法（只传送像素亮度的帧间差值超过一定阈值的像素）、帧内插（对于活动缓慢的图像，利用前后两帧图像进行内插，得到预测图像，然后对帧差信号进行编码）、运动估计与补偿等。

其中M、N为子块的水平和垂直像素数。

在块匹配方法中需要解决两个问题：一是确定判别两个子块匹配的准则；二是寻找计算量少的匹配搜索算法。判断两个子块相似程度的准则可以利用两个块间归一化的二维互相关函数、两子块间亮度的均方差MSE或两子块间亮度差值的均值MAD等。通过对不同判别准则的比较研究表明，各种判别准则对位移矢量的估值精度影响差别不是很大。由于MAD准则的计算不含有乘法和除法运算而成为常使用的匹配判别准则。MAD准则定义如下：

其中Xk和Xk-1分别表示图像在第k帧和第k-1帧的像素值。当MAD小时，表示两个子块匹配。

对于匹配搜索算法，简单和直接的方法就是全搜索方式，即将第k-1帧中的子块在整个搜索区内逐个像素移动，每移动一次计算一次判决函数。总的移动次数为 (2d h + 1)(2d v + 1)。当d h = d v = 6时，总的计算次数为169。显然，全搜索的运算量是相当大的。为了加快搜索过程，人们提出了许多不同的搜索方法，其中应用较广的有二维对数法、三步法、共轭方向法和正交搜索法。这几种方法都基于如下的假设：当偏离小误差方向时，判决函数是单调上升的，搜索总沿着判决函数值减小的方向进行。上述几种方案所需的搜索步骤和计算点数略有差异，但基本思路是*的。

通过上面介绍的两种运动矢量估值方法可以看出，像素递归法对每一个像素给出一个估计的位移矢量，因而对较小面积物体的运动估值较为精确。但像素递归法在估值时需要进行叠代运算，从而存在着收敛速度和稳定性问题。块匹配法对同一子块内位移量不同的像素只能给出同一个位移估值，限制了对每一像素的估值精度。但对于面积较大的运动物体而言，采用块匹配法的预测要比采用像素递归法的预测效果好。另外，从软硬件实现角度看，块匹配算法相对简单，在实际活动图像压缩编码系统中得到较为普遍的应用。

折叠帧间内插

在具有运动补偿的预测编码系统中，利用了活动图像帧间信息的相关性，通过对相邻帧图像的预测误差进行编码而达到压缩数据的目的。运动补偿技术的引入，大大提高了预测精度，使传输每一帧图像的平均数据量进一步降低。在此系统中图像的传输帧率并没有变化，仍与编码前的帧率一样。然而在某些应用场合如可视、会议等，对图像传输帧率的要求可适当降低，这就为另外一种称为帧间内插的活动图像压缩编码方法提供了可能。

活动图像的帧间内插编码是在系统发送端每隔一段时间丢弃一帧或几帧图像，而在接收端再利用图像的帧间相关性将丢弃的帧通过内插恢复出来，以防止帧率下降引起闪烁和动作不连续。恢复丢弃帧的一个简单办法是利用线性内插，设x(i, j), y(i, j)分别代表两个传输帧中相同空间位置上像素的亮度，在中间第n个内插帧对应位置的亮度z(i, j) 可用如下的内插公式：

n=1,2,3,……N-1

其中N为两个传输帧之间的帧间隔数。

简单线性帧间内插的缺点在于当图像中有运动物体时，两个传输帧在物体经过的区域上不再一一对应，因而引起图像模糊。为解决这一问题可采用带有运动补偿的帧间内插。具有运动补偿的帧间内插和帧间预测都需要进行运动估值，但二者的目的和运动估值不准确所带来的影响不*相同。

在帧间预测中引入运动补偿的目的是为了减少预测误差，从而提高编码效率。运动估值的不准确会使预测误差加大，从而使传输的数据率上升，但接收端据此位移矢量和预测误差解码不会引起图像质量下降。而在帧间内插中引入运动补偿的目的，是使恢复的内插帧中的运动物体不致因为内插而引起太大的图像质量下降。这是由于在丢弃帧内没有传送任何信息，要确定运动物体在丢弃帧中的位置必须知道该物体的运动速度。运动估值的不准确，将导致内插出来的丢弃帧图像的失真。另外，在帧间内插中的位移估值一般要对运动区的每一个像素进行，而不是对一个子块；否则，内插同样会引起运动物体边界的模糊。因此，在帧间内插中较多使用能够给出单个像素位移矢量的像素递归法。

其他还有阈值法（只传送像素亮度的帧间差值超过一定阈值的像素）、帧内插（对于活动缓慢的图像，利用前后两帧图像进行内插，得到预测图像，然后对帧差信号进行编码）、运动估计与补偿等。

型号及适用场合：

503系列：轻载型增量编码器，主要适用于食品，啤酒酿造，汽车制造，造纸，纺织领域； 

841系列：防暴重载型增量编码器，主要应用于需要进行防爆处理的场合和领域，常用型号有 

841910003等； 

850系列：法兰重载型增量编码器，主要应用于钢铁，冶金，工业炉，起重，港机等行业领域，如 

起重机横向移动 

控制等，常用型号有850009556等； 

861系列：通用重载型增量编码器，主要适用于钢铁、冶金、制铝、造纸等环境恶劣行业，常用型 

号有861900220，861007356等； 

862系列：特殊重载型增量编码器，绝缘性好（SKF绝缘陶瓷轴承），耐低温，主要适用于大功率电 

机和低温环境下，以及风力发电机等，主要型号有862108556（大功率电机） 

862209126（风力发电机）等； 

865系列：双重载型增量编码器， 主要适用于钢铁，起重，港机等领域，如钢铁冷轧生产线（在速 

度反馈控制的同时，测量产品的长度），主要型号有865128594； 

865系列+电子超速开关：主要适用于钢铁，起重，港机，风力发电等需要进行超速控制的场合。

瑞典LEINE&LINDE公司生产编码器的历史已有四十多年，他们生产的LEINE&LINDE增量型和LEINE&LINDE型编码器质量,能长期应用于振动强,灰尘多,温度低等各种恶劣环境。  

     Leine&Linde编码器全部产品具有四个特点：精确坚固，抗震抗干扰，通讯智能化，适应各种恶劣环境。 

    多年来，莱恩&林德公司（Leine&Linde）致力于严格按用户的需求开发和制造编码器，能够提供一系列精确坚固优质产品，功能*适应客户需求的的编码器。  

    莱恩&林德公司（Leine&Linde）的生产线采用了技术，并致力于智能编码器的开发，LEINE&LINDE编码器可应用于各种自动化控制系统，兼具*的通讯接口适用于连接各种系统的不同通讯网络。使我们将满足用户对高效和可靠的机器设备和自动控制的需求提高到一个新的高度。  

     LEINE&LINDE编码器具有特别强的可靠性，LEINE&LINDE编码器即使处于震动，肮脏，寒冷或其他恶劣的工作条件下也能保证*的工作和*的抗干扰能力。特别适于造纸，钢铁， 特种车辆，以及相关电机自动化控制。  

    LEINE&LINDE编码器已经 ** 各大自动化集成公司所普遍认同和采用。广泛的应用与中国的工业领域，在造纸，钢铁，啤酒，汽车制造，以及其他自动化控制领域。  

    LEINE&LINDE公司用内置微处理器以及其他的不断创新的技术和不断追求的动力在编码器的研发上不断前进,并且能适用于不同的操作系统。

 多年来,莱恩&林德公司LEINE&LINDE致力于严格按用户的需求开发和制造编码器,能够提供一系列精确坚固优质产品,功能*适应客户需求的的编码器。 

  莱恩&林德公司LEINE LINDE的生产线采用了技术,并致力于智能编码器的开发,可应用于各种自动化控制系统,兼具*的通讯接口适用于连接各种系统的不同通讯网络。使我们将满足用户对高效和可靠的机器设备和自动控制的需求提高到一个新的高度。  

 瑞典LEINE&LINDE编码器, LEINE&LINDE编码器,LEINE&LINDE脉冲发生器,LEINE&LINDE测速电机,LEINE&LINDE码盘,LEINE&LINDE力矩扶臂,LEINE&LINDE光电转换模块

  LEINE&LINDE编码器具有特别强的可靠性,即使处于震动,肮脏,寒冷或其他恶劣的工作条件下也能保证*的工作和*的抗干扰能力。特别适于钢铁,冶金,工业炉,起重,港机,特种车辆,风力发电,造纸,纺织,机械,金属,玻璃以及相关电机自动化控制等行业。产品已经世界各大自动化集成公司所普遍认同和采用,如西门子,ABB公司等。广泛的应用与中国的工业领域,在造纸,钢铁,啤酒,汽车制造,以及其他自动化控制领域。 

部分型号：

leine linde Part.no:770594-01 Ser.no:53964220

LEINE+LINDE 861118156

LEINE+LINDE 533236-01

LEINE+LINDE RSA607 Part No.549847-01

LEINE+LINDE 1300320

LEINE+LINDE 1300331

LEINE+LINDE RHI503 Part NO.519858-10 Ser.NO.24446105

LEINE+LINDE RSI 593 533981-01 SN:19490645 18-30V DC 1024 PPR BCO

LEINE+LINDE 521661-01

LEINE+LINDE 729798-01

LEINE+LINDE 861900220 9-30VDC   2048 PPR

LEINE+LINDE 货号：01300301 序列号：34050180 电压：9-30 输入：HTL 输出：RS-422 编码器/OUT 1 2

LEINE+LINDE 861-007455-1024 (New name for 18690010-1024)

LEINE+LINDE 507687-01 9-30V 521006351

LEINE+LINDE 861-900220-1024

LEINE+LINDE 861007356-22090347-2048ppr-9-30

LEINE+LINDE M5/01208013

LEINE+LINDE 521661-26

LEINE+LINDE 861007455  1024HTL  ser.no 40467780

LEINE+LINDE ART NO:08507041 SER NO:27080323

LEINE+LINDE 861900110-1024 24V

LEINE+LINDE M5/01208013

LeineLinde 861007556 759691-05 48662909 930Vdc 10000ppr HCHTL

LeineLinde 392904-02/9~30V

LeineLinde 521590-01/9-30VDC/12901126

LeineLinde 08590030-60rpm/4-20mA

LeineLinde 8 PIN M12;586299-05

LEISTER 107.354

LEISTRITZ L3MF-90/152-IFOKUI-G

LEM CURRENT SENSOR LEM LT 500- S

LEM NNC-12A-L23 10V/2000A

LENEL LNL-600X-CE220

LENEL LNL-3300

LENEL LNL-1100

LENEL LNL-1320

LENEL LNL-1300

LENORD+BAUER GEL 208-V-000500B021 10-30V

LENORD+BAUER GEL 260AV-02000-F033

lenser 800KD25GA4TD/GK   33246027

LENZE MCS 14L32-RS0P2-B24N-ST5S00N-R0SU

LENZE ELN3-0075H045

LENZE E94ASHE0024B22NNPM

LENZE MCA 13134-S20B0-B19N-KK5F19N-ROSU  Nr:15699721

LENZE 4656EZ  220-240V  50/60HZ

LENZE Type：E82EV552-4C040 Id.-.13141973

LENZE FRK 95/44-150L

LENZE GKR042MHBR-071C32

LENZE SSN25-1FVCL   D-32696  I=60

LENZE MDFMARS100-32B

LENZE GST06-2MVBR0.75KW

LENZE GKS04-3MHBR0.55KW

LENZE NR:01838230  SSN31-1UVCR-056C22

LENZE e82ev113-4c200

LENZE 2132IP

LEONARD GSWFKU 03 SR 250V 6A 740/1

LEONARD Cross Disk Coupling KKSV_20

LEONI 840015

LEONI E130266

LEONI 6x1 (3x1+2x1+1x1)    F09255-01-06

LEROY SOMER 3～LS160LR 15KW N.L253860PA004

LEROY SOMER LS200LT B3 18.5KW// LS200LT B3 18.5KW

LEROY SOMER LS200LT B3 18.5KW

LEROY SOMER MOT.3~LS225ST-T N。316087WK001 S1 380V 1468rpm 37KW 50Hz 68.7A

LEROYSOMER LSMVR 90SL FCR 1.1KW 代码11028252

LEROYSOMER LSMVR 90SL FCR 1.1KW 代码11028252

LEROYSOMER LS90L3-FAP 1.1KW

LESER 4374.3154

LESER 1.4404/316L

LESER GRAPHIT+1.4401

LESER 4373.2602

LESER 10-D/G 0.5 F 0.35 1/2 15

LESER 4334.4314H4 AP=16bar

LESER 4412.4514

LESJOFORS PRESSURE SPRING EN 10270-1-SM-NR.1415

LESJOFORS DAMP GAS SPRING338-150-700

LESJOFORS DAMP END FITTING-4602

LESJOFORS DAMP END FITTING4610

LEUZE HRTR 3B/66-S 100-XHP 50113044 

LEUZE RS4-6E 线缆CB-D15E-25000S-11GF 支架RS-MS

LEUZE RS-MS

LEUZE 500x500mm-S 50104362

LEUZE RK 72/4-200 L.2

LEUZE BT-SET-240BC

LEUZE RKR-3B-6.42

LEUZE TSK5050.1

LEUZE PRK 96M/P-1370

LEUZE L-ISS 244PP/44-20E-S12 / 50114217

LEUZE AMS304I40 part nunber  50113677 senal number 1302d044702007

LEUZE DDLS 508 120.0

LEUZE DDLS 500

LEUZE Type : BPS8SM 102-01; Nominal voltage : 5.0 V; Degree of protection : IP67

LEWA FC 1  NO.498880-010.001

LEYBOLD TTR211 SP

LEYBOLD PS-113 16014

LG GMR-4D Ith16A DC220V

LIEBHERR 818490202

LIFASA MKPF140200

LIFTKET 20_00040_00040M

LIKA 158S-H-1024ZCU410R

LIKA SFI-5000 081701234

LIKA SM15-R-L-1-3

LIKA SM15-I-L-1-3

LINCOLN 84827

LINCOLN 84827

LINCOLN 4716

LINCOLN 4716

LINCOLN 623-36627-1

LINCOLN 623-36627-1

LINCOLN 632-36627-1

LINCOLN WV-M-W2G-1/2-24DC

LINCOLN IR5022

LINCOLN VSG 2-KR 0-2.2

LINCOLN ET63B-44;0.18KW

LINCOLN 92895

LINCOLN 1272 含干油枪枪头和软管

LINDAB φ560 风量(m³/h)5000～8000

LINDAB φ400 风量(m³/h)2000

LINDAB φ630 风量(m³/h)3750

LINDAB φ630 风量(m³/h)2500

LINDAB φ630 风量(m³/h)2667

LINDAB φ400 风量(m³/h)1633

LINDAB φ315 风量(m³/h)500

LINDAB φ400 风量(m³/h)1643

LINDAB φ400 风量(m³/h)1700

LINDE R40/A-10.5 G B  0.5-10.5bar

LINDE R40/A-6GB   0.5-6BAR

LINMOT S01-71/1000

LINMOT PA01-37/20-R

LINMOT PA01-48/28-R

LINOS G340060000

LINOS 63431

LINOS G340057000

LINOS HARD MEVIS C 50MM/F1.8

LINOS HARD MEVIS C 16MM/F1.6

LIQUI MOLY LM301 CONTACT-OIL  NR:3229

LISMAR 51.9915.3 P9915a

LISMAR 51.9919.1 P9919a

LISMAR 52.0818.1 PCL818HD

LISMAR 61.0040.0 PCA-6740/6741 REV.A2

LISMAR P0003 24V

LISMAR PCL818HD 52.0818.1PCL818HDEnhancedA/Dinterf.card

LJU FB-706

LJU FAB-707 65165

LK LK-B+RS400/F65H 4-20mA 4-20mA 力矩4000Mm全行程时间6.5S

LK LK-1000-40-CL600 压力PN64 DN40 介质:石灰 氮气 西门子智能定位器及气锁阀 减压阀

LOCTITE 97115

LOESI EPMS 125C1 s.n 7517

LOESOMAT LHU-30A

LOESOMAT 62306-6

LOESOMAT LDH-48V

LOESOMAT LDK-6

LOESOMAT WK-655

LOESOMAT SA6-5550

LOESOMAT SA6-5546

LOESOMAT HR55

LOESOMAT H-IS100046

LOESOMAT H-IS100050

LOESOMAT H-IS100055

LOHER AMGK-132SD-02A

LOHER DYNAVERT 2T2A-05400-030OADIOO

LOHER ANGA-132MB-04C

LOI HEFIE2-132M/6T 4KW，loi 950r/min

LONNE 1AV2094B

LORAMENDI 205922

LORD LPS601

LORD Type-2

LORD DEMOD - DVRT® -2

LOREME CAL25IG

LORENZ SI-U10 101131

LORENZ BIW2200

LORENZ 型号BIW2200

LORENZ 0143QA-160NM (16-160)NM

LORENZ K1613-10KN (1-10)KN

LORENZ K1613-50KN (5-50)KN

LORENZ DR2112-30NM +/-10V

LORENZ NR.45598

LORENZ DR2112-1NM +/-10V

Lorenz Messtechnik K25-50

Lorenz Messtechnik K-K-1250/N350-G25_2552-M12

LOVAL 27426+9920754

LOVAL URT-623   970W 400/690V

LOVAL 55638+S-6 5KW/690VY 0.8W/CM2 L1150 

LOVATO ATL 800

LOVATO ATL 900

LOVATO ATL DPS1

LOVATO EXP 1003

LOVATO BF125K

LOVATO BF63K

LOWARA 10SV04F015T/D 220-240/380-415 50

LOWARA CEA70/3/A + CEA7122/B14

LOWARA 15SV06R055 H=81.5/44M Q=8/24m3/h

LOWARA 3HM04S05T6PVBE

LOWARA MS2160M2-2B5

LOWARA 3HM04S05T6PVBE

LTN RE-15-1-V16

LTN RE-21-3-S04

LTULTRA 210224

LTULTRA 210361

LTULTRA 210210

LTULTRA 210205

LUBBERING BH7/16”L20非标非通孔80622007

LUBBERING 70954297 80432406

LUBBERING 70904238 80642002

LUBBERING 70944639 80643302

LUBBERING 70944639 80643302

LUBBERING 70974846 80131406

LUBBERING 70974993 80131406

LUBER D20055TG

LUBER 956525/999-999-22

LUBER 55.32534.010/160076

LUBER KF2-SR2-EX2W

LUETZE RE4-0711

LUETZE R911172479

LUFKIN LS43023-031-GSZ

LUKAS LSC95/260 84148090803

LUKAS LSC75/330 84148090702

LUKAS LSC140/260 84148090903

LUKAS LSC95/260 84148090803

LUKAS LH2/1.8-70-NR.84129/2250

LUMBERG ASBSM4/LED3

LUMBERG RKWT12-348/10M

LUMBERG RKT12-348/10M

LUMBERG 0970 PSL 111

LUMBERG BA320DF20038S/N:13237

LUMBERG RKWT/LED F4-21/5m

LUMBERG RST5-RKWT5-228

LUMBERG RST 4/RKWT 4-602/5.0M

LUMBERG RST 4/RKT 4-602/3.0M

LUMBERG RST 4/RKWT 4-602/5.0M

LUMBERG RST 4/RKT 4-602/3.0M

LUTZE LOCC-BOX-FB 7-6400

LUTZE LZ-V10-5505 N 24V AC/DC B.NR 705505

LUTZE LOCC BOX 24VDC 1-10A

Lütze 24VDC Load Monitoring Microcompact LOCC-Box-FB 7-6401  716401

Lütze 24VDC Load Monitoring Microcompact LOCC-Box-FB 7-6401（716401）

Lütze 24VDC Load Monitoring Microcompact LOCC-Box-FB 7-6401（716401）

Lütze 24VDC Load Monitoring Microcompact LOCC-Box-FB 7-6401（716401）

Lütze Power Supply 1 Pins LOCC-Box 7-6425（716425）

Lütze LOCC-Box-CU 7-6426（716426）

Lütze LOCC-Box-AD 7-6427（716427）

Lütze LOCC-Box-BKR 7-6439（716439）

Lütze LOCC-Box-BKB 7-6440（716440）

Lütze 24VDC Load Monitoring Microcompact LOCC-Box-FB 7-6401（716401）

Lütze AG 24VDC Load Monitoring Microcompact LOCC-Box-FB 7-6401（716401）Lütze

Lütze AG Power Supply 1 Pins LOCC-Box 7-6425（716425）Lütze

Lütze AG LOCC-Box-CU 7-6426（716426）Lütze

Lütze AG LOCC-Box-AD 7-6427（716427）Lütze

Lütze AG LOCC-Box-BKR 7-6439（716439）Lütze

Lütze AG LOCC-Box-BKB 7-6440（716440）Lütze

M+C F-20T PTFE 20um  SP53-PP-20T

M+C ECP2000 01K2300

M+C FS-2T-D

M+C KS2 Ex snr:08020350

M+C 40885 Ratingen Class I，Div.2 Groups A/B/C/D，T4 Net Power 240V 50Hz 200VA

M+C KEMA Nr:02ATEX 1040X  SN:160401318  2066571-1

M+C MP-FEX

M+C 160809023

M+C ECM-EXII  160401318  2066571-1

M+C WST-TS

M+C WST90-TS

M+C TSB150/35

M+C ECM2-SI-2G-SR25.2 Φ6

M+C CSS-V2M

M+C FP-150W-C

M+C CLF-5/WC

M+G DGK106120 SN200583

M+M 249DVFG  8250P DC24V； R2513

M+M 角座阀BPG207LTY5H

M+M BPG208LTZ5H/DN32-1-1/4GAS/200℃/1.6Mbar

M+M BCG205CTW00-NC/DN15-1/2GAS/180℃/1.6Mbar

M+S MLHM8C4B ORDER:F-TAI0104-03

M+S BG 2166

MAC 100771 SN：1009919212 65117021M

MAC MAC58D-65-611JC

MAC 411-DOA-DM-DDAJ-1JM

MAC 58D-65-611JC

MAC 56C-53-RA

MAC 55B-12-RA

MAC MPM484AE22C5SJ3V1(0～10MPa)

MAC 35A-ACA-DDEA-1BA=24DC

MAC 35A-ACA-DDAA-1BA

MAC 45A-AA1-DBCA-1BA

MAC 56C-17-121JJ+130B-121JJ 3/2 3/4 in NPT 220VAC

MACHER HS3-CS30-P11 DC3线 10-30V PNP常开 不锈钢 无

MACRO CD 438 030 0944 S/N 138189

MADAS RG/2MC DN 65 CE-51A O644

MADER L-EP 1200-60

MADER SE-K-4-14-H

MADER 216148

MADER L150.0156(G 1/4" 1-10 bar)

MADER L016.1001(G 1/4" 230V)

MÄDLER GS AL; 632 216 00; links

MÄDLER GS AR; 632 216 00; rechts

MAEDLER SPANEL 14099801

MAG X10160668

MAG X10160669

MAG X10160671

MAG X10160672

MAG X10160670

MAGAL 用于处理器TYP:YAEL-16的主板 系统型号：YAEL-15

MAGNEMAG M002280 TK70-XTT/S

MAGNETROL B40-IB60-R1M

MAGNETROL DC24V2" NPTMTK1-001N-BSA

MAGNETROL DC24V2″NPTMTK1-001N-BSA ，730369-01-008

Magnet-Schultz MSM/2564614/GHUZ050E43A03/24V/ED-S1

Magnet-Schultz XBPX 030 K54 A01 12 VDC S1

MAGSWITCH 8100482 MLAY 1000x6 Lifting Magnet

MAGTROL D46105/EM/0670/01

MAGTROL LE220：P/N422-220-000-011

MAGTROL LMU 212/011

MAGTROL LB212-011/001

MAGTROL LB212-011/001 3m cable