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文档简介
#/16l5l5/l6dcode=code;%将上面产生的770个码值作为输入,decode是length(S)*8的矩阵sp=[0,16,32,64,128,256,512,1024];%段落起点值spmin=[1,1,2,4,8,16,32,64];%最小量化间隔dS=zeros(1,size(dcode,1));fori=1:size(dcode,1)par=bin2dec(num2str(dcode(i,(2:4))))+1;%段落位置parmid=bin2dec(num2str(dcode(i,(5:8))));%段间位置dS(i)=sp(par)+spmin(par)*(parmid+0.5);ifdcode(i,1)==0%符号位dS(i)=-dS(i);endenddS=dS/2048;%归一化fprintf('8位PCM码译码后的归一化数值为(共％d个值)；size(dcode,l))dS%dS为将8位PCM码解码后的归一化值四、总结对抽样信号进行量化、编码、译码三个步骤后，得到770个归一化数值，将这些数值与归一化的原抽样信号比较，可分析13折线A律特性编码法的优劣性。由于数值较多，用Matlab只比较0至0.05的抽样信号与解码所得值，即比较前39个值。输出图形如下：
源代码：%作图比较原抽样值与量化编码译码后的值(简便起见，比较0至0.05)T=0.0013;nbuf=0:1:0.05/T;xnbuf=2.5+3.*sin(200*2*pi*nbuf*T)+2.*cos(70*2*pi*nbuf*T);%0至0.05的抽样值figure(5)plot(nbuf,xnbuf/max(abs(xnbuf)),'p',nbuf,dS(1:(length(nbuf))),'ro')%原模拟信号幅度归一化legend('原抽样值'，'编码解码后的值')title('原抽样值与解码后的值比较图(均归一化)')分析：由上图知，除个别数值外，解码所得值与原抽样信号基本相同。而且，误差较大的点，其幅度也较大，这也与预期相符。因为13折线法不同段落的量化间隔是不同的，幅度越大，量化间隔也就越大，误差
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