차동 펄스 코드 변조는 아날로그 기술입니다. 디지털 신호 변환으로 . 이 기술은 아날로그 신호를 샘플링 한 다음 샘플링 된 값과 예측 된 값 간의 차이를 양자화 한 다음 신호를 인코딩하여 디지털 값을 형성합니다. 차동 펄스 코드 변조에 대해 논의하기 전에 다음의 단점을 알아야합니다. PCM (펄스 코드 변조) . 신호 샘플은 서로 높은 상관 관계가 있습니다. 현재 샘플에서 다음 샘플까지의 신호 값은 크게 다르지 않습니다. 인접한 신호 샘플은 약간의 차이가있는 동일한 정보를 전달합니다. 이러한 샘플이 표준 PCM 시스템에 의해 인코딩 될 때 결과 인코딩 된 신호에는 일부 중복 정보 비트가 포함됩니다. 아래 그림은이를 보여줍니다.

PCM의 중복 정보 비트

위의 그림은 점선으로 표시된 연속 시간 신호 x (t)를 보여줍니다. 이 신호는 Ts, 2Ts, 3Ts… nTs 간격으로 플랫 탑 샘플링으로 샘플링됩니다. 샘플링 주파수는 나이 퀴 스트 속도보다 높게 선택됩니다. 이러한 샘플은 3 비트 (7 레벨) PCM을 사용하여 인코딩됩니다. 위 그림에서 작은 원으로 표시된 것처럼 샘플은 가장 가까운 디지털 레벨로 양자화됩니다. 각 샘플의 인코딩 된 이진 값은 샘플 상단에 기록됩니다. 위의 그림은 4T, 5T 및 6T에서 수집 한 샘플이 동일한 값 (110)으로 인코딩 된 경우에만 관찰 할 수 있습니다. 이 정보는 하나의 샘플 값으로 만 전달 될 수 있습니다. 그러나 세 개의 샘플이 동일한 정보를 가지고 있다는 것은 중복을 의미합니다.

이제 9T와 10T의 샘플을 고려해 보겠습니다. 마지막 비트와 처음 두 비트로 인한 이러한 샘플 간의 차이는 변경되지 않으므로 중복됩니다. 따라서 프로세스가 중복 된 정보를 만들고 더 나은 결과를 얻기 위해. 이전 출력에서 가정 한 예측 샘플링 값을 양자화 된 값으로 요약하는 것은 현명한 결정입니다. 이러한 프로세스를 DPCM (Differential PCM) 기술이라고합니다.

차동 펄스 코드 변조의 원리

중복성이 감소하면 전체 비트 전송률이 감소하고 하나의 샘플을 전송하는 데 필요한 비트 수도 감소합니다. 이러한 유형의 디지털 펄스 변조 기술을 차동 펄스 코드 변조라고합니다. DPCM은 예측 원칙에 따라 작동합니다. 현재 샘플의 가치는 이전 샘플에서 예측됩니다. 예측은 정확하지 않을 수 있지만 실제 샘플 값에 매우 가깝습니다.

차동 펄스 코드 변조 송신기

아래 그림은 DPCM 송신기를 보여줍니다. 송신기는 비교기 , 양자화 기, 예측 필터 및 인코더.

차동 펄스 코드 변조기

샘플링 된 신호는 x (nTs)로 표시되고 예측 된 신호는 x ^ (nTs)로 표시됩니다. 비교기는 실제 샘플 값 x (nTs)와 예측 값 x ^ (nTs)의 차이를 찾습니다. 이를 신호 오류라고하며 e (nTs)로 표시됩니다.

e (nTs) = x (nTs)-x ^ (nTs) ……. (1)

“dc 전류를 ac 전류로 변환 ”

여기서 예측값 x ^ (nTs)는 다음을 사용하여 생성됩니다. 예측 필터 (신호 처리 필터) . 양자화 기 출력 신호 eq (nTs) 및 이전 예측이 추가되고 예측 필터에 입력으로 제공되며이 신호는 xq (nTs)로 표시됩니다. 이것은 예측이 실제 샘플링 된 신호에 더 가깝게 만듭니다. 양자화 된 오류 신호 eq (nTs)는 매우 작으며 적은 수의 비트를 사용하여 인코딩 할 수 있습니다. 따라서 샘플 당 비트 수가 DPCM에서 감소합니다.

양자화 기 출력은 다음과 같이 작성됩니다.

eq (nTs) = e (nTs) + q (nTs) …… (2)

여기서 q (nTs)는 양자화 오류입니다. 위의 블록 다이어그램에서 예측 필터 입력 xq (nTs)는 x ^ (nTs)와 양자화 기 출력 eq (nTs)의 합으로 구합니다.

즉, xq (nTs) = x ^ (nTs) + eq (nTs). ………. (삼)

방정식 (3)의 방정식 (2)에서 eq (nTs)의 값을 대입하여 다음을 얻습니다.
xq (nTs) = x ^ (nTs) + e (nTs) + q (nTs) ……. (4)

방정식 (1)은 다음과 같이 쓸 수 있습니다.

e (nTs) + x ^ (nTs) = x (nTs) ……. (5)

위의 방정식 4와 5에서 우리는

xq (nTs) = x (nTs) + x (nTs)

따라서 신호 xq (nTs)의 양자화 된 버전은 원래 샘플 값과 양자화 된 오류 q (nTs)의 합입니다. 양자화 된 오류는 양수 또는 음수 일 수 있습니다. 따라서 예측 필터의 출력은 특성에 의존하지 않습니다.

차동 펄스 코드 변조 리시버

수신 된 디지털 신호를 재구성하기 위해 DPCM 수신기 (아래 그림 참조)는 다음과 같이 구성됩니다. 디코더 및 예측 필터. 잡음이없는 경우 인코딩 된 수신기 입력은 인코딩 된 송신기 출력과 동일합니다.

차동 펄스 코드 변조 수신기

위에서 논의했듯이 예측자는 이전 출력을 기반으로 값을 수행합니다. 디코더에 주어진 입력이 처리되고 그 출력은 더 나은 출력을 얻기 위해 예측 자의 출력과 합산됩니다. 즉, 먼저 모든 디코더가 원래 신호의 양자화 된 형태를 재구성 할 것입니다. 따라서 수신기의 신호는 재구성 된 신호에 영구적으로 도입되는 양자화 오류 q (nTs)에 의해 실제 신호와 다릅니다.

S. 아니	매개 변수	펄스 코드 변조 (PCM)	DPCM (Differential Pulse Code Modulation)
1	비트 수	샘플 당 4, 8 또는 16 비트를 사용합니다.
두	레벨, 단계 크기	고정 된 단계 크기. 변경 불가	고정 된 수의 레벨이 사용됩니다.
삼	비트 중복	선물	영구적으로 제거 가능
4	양자화 오류 및 왜곡	사용 된 레벨 수에 따라 다름	슬로프 과부하 왜곡 및 양자화 잡음이 존재하지만 PCM에 비해 매우 적음
5	전송 채널의 대역폭	비트 수가 없기 때문에 더 높은 대역폭이 필요했습니다.	PCM 대역폭보다 낮음
6	피드백	Tx 및 Rx에서 피드백 없음	피드백이 있습니다.
7	표기의 복잡성	복잡한	단순한
8	신호 대 잡음비 (SNR)	좋은	공정한

DPCM의 응용

DPCM 기술은 주로 음성, 이미지 및 오디오 신호 압축을 사용했습니다. 연속적인 샘플 사이의 상관 관계가있는 신호에서 수행되는 DPCM은 우수한 압축 비율로 이어집니다. 이미지에서는 인접 픽셀간에 상관 관계가 있으며, 비디오 신호에서는 연속 프레임의 동일한 픽셀과 내부 프레임 간의 상관 관계가 있습니다 (이미지 내부의 상관 관계와 동일).

이 방법은 실시간 애플리케이션에 적합합니다. 이 의료 압축 방법의 효율성을 이해하고 원격 의료 및 온라인 진단과 같은 의료 영상의 실시간 적용. 따라서 무손실 압축 및 무손실 또는 거의 무손실 의료 영상 압축 구현에 효율적일 수 있습니다.

이것은 차동 펄스 코드 변조 작동에 관한 것입니다. 이 기사에 제공된 정보는이 개념을 더 잘 이해하는 데 도움이된다고 생각합니다. 또한이 기사와 관련된 질문이나 전기 및 전자 프로젝트 , 아래 댓글 섹션에 댓글을 달아 저희에게 접근 할 수 있습니다. DPCM 기법에서 예측 변수의 역할은 무엇입니까?