【正文】 對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。d86:de_step_table = 1639。 839。d9493。d70:de_step_table = 1639。 839。d2066。d54:de_step_table = 1639。 839。d449。d38:de_step_table = 1639。 839。d97。d22:de_step_table = 1639。 839。d21。d06:de_step_table = 1639。 839。hFF。 if (de_index88) de_index=88。 de_predsample = 0。 input CLK。d85:StepSizeTable= 1639。 839。d8630。d69:StepSizeTable= 1639。 839。d1878。d53:StepSizeTable= 1639。 839。d408。d37:StepSizeTable= 1639。 839。d88。d21:StepSizeTable= 1639。 839。d19。d05:StepSizeTable= 1639。 case(Index) 839。hFF。 index =index + IndexTable(code)。 sb=1。 reg tai。 end if (predsample 32767) predsample = 32767。 End 解碼模塊 function raw_y = adpcm_decoder(adpcm_y) IndexTable = [1, 1, 1, 1, 2, 4, 6, 8, 1, 1, 1, 1, 2, 4, 6, 8]。 if (diff = tempstep) code = bitor(code, 1)。 n = 1。仿真測(cè)試 verilog 代碼和編碼器的代碼見附錄 2。 VII 三： 測(cè)試與驗(yàn)證 主要采用 Matlab 來驗(yàn)證 ADPCM 的結(jié)果，以及和 Modlsim 來聯(lián)合仿真。然后編碼值 I(k)作為索引調(diào)整表的輸入，查 表輸出索引調(diào)整，并和結(jié)構(gòu)變量中原步長(zhǎng)索引相加，產(chǎn)生新的步長(zhǎng)索引，在下一個(gè)采樣值的編碼中使用。 IV （ a）編碼器 （ b）解碼器 圖 ADPCM 原理圖 編碼過程 編碼的核心思想是對(duì)輸入信號(hào)與預(yù)測(cè)信號(hào)差值進(jìn)行編碼和預(yù)測(cè)，采用的是非均勻量化，為了使不同幅值的信號(hào)信噪比接近一致，從而避免大幅值語(yǔ)音信號(hào)信噪比大而小幅值語(yǔ)音信號(hào)信噪比小 [12]。現(xiàn)有的自適應(yīng)量化方案有兩類 :一類是其輸入幅度或方差由輸入信號(hào)本身估算，這種方案叫前饋?zhàn)赃m應(yīng)量化器。DPCM 系統(tǒng)實(shí)際上就是對(duì)這個(gè)差值的 d(k)進(jìn)行量化編碼，用來補(bǔ)償過去編碼中產(chǎn)生的量化誤差。它的抽樣速率的下限是由抽樣定理確定的。抽樣速率采用 8KHZ。 DPCM 系統(tǒng)實(shí)際就是一個(gè)負(fù)反饋系統(tǒng)，采用這種結(jié)構(gòu)可以避免量化誤差的積累。另一 類是其階距根據(jù)量化器的輸出來進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，或等效的用輸出編碼信號(hào)來進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，這類自適應(yīng)量化方案稱為反饋?zhàn)赃m應(yīng)量化器。 ADPCM 編碼過程如圖 所示輸示。編碼輸出 I后，編碼還需要重復(fù)進(jìn)行和解碼完全一樣的計(jì)算過程，求出新的預(yù)測(cè)采樣值 Sp。而我們利用 FPGA 資源消耗低、靈活性強(qiáng)、速度快、性價(jià)比 突出等優(yōu)勢(shì)，使用 VerilogHDL 硬件描述語(yǔ)言設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了 ADPCM 編 /解碼器， 運(yùn)用 Modelsim 仿真測(cè)試，來確保編 /解碼器的正確性和穩(wěn)定性， 整個(gè)設(shè)計(jì)充分利用了 FPGA 芯片的資源、硬件結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性高，具有良好的應(yīng)用前景。 圖 輸入波形及編碼波形 同理我讓從編碼器輸出的編碼值也保存在名為“ code”的 .txt 文件中，并設(shè)計(jì)了一個(gè)my_mem 的寄存器也來保存 中的編碼值，在經(jīng)過 2個(gè)時(shí)鐘下降沿后便把 my_mem 中保存的數(shù)據(jù)一一送到解碼器的 CODEIN 輸入端 ,按照這種方法，每隔 2個(gè)時(shí)鐘下降沿便將my_mem 中數(shù)據(jù)輸入一個(gè)，最后 modelsim 仿真數(shù)據(jù)如圖 。 raw_y = 32767 * raw_y。 end diffq = bitshift(step, 3)。 StepSizeTable = [7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17, 19, 21, 23, 25, 28, 31, 34, 37, 41, 45, 50, 55, 60, 66, 73, 80, 88, 97, 107, 118, 130, 143, 157, 173, 190, 209, 230, 253, 279, 307, 337, 371, 408, 449, 494, 544, 598, 658, 724, 796, 876, 963, 1060, 1166, 1282, 1411, 1552, 1707, 1878, 2066, 2272, 2499, 2749, 3024, 3327, 3660, 4026, 4428, 4871, 5358, 5894, 6484, 7132, 7845, 8630, 9493, 10442, 11487, 12635, 13899, 15289, 16818, 18500, 20350, 22385, 24623, 27086, 29794, 32767]。 elseif (predsample 32768) predsample = 32768。 reg sb。 end else sb=0。 if (index0) index=0。 339。d00:StepSizeTable= 1639。d12。 839。d16:StepSizeTable= 1639。d55。 839。d32:StepSizeTable= 1639。d253。 839。d48:StepSizeTable= 1639。d1166。 839。d64:StepSizeTable= 1639。d5358。 839。d80:StepSizeTable= 1639。d24623。 input[3:0] CODEIN。 end XXI if(start==1) begin if(!state) begin de_code[0] = CODEIN[0]。 start = 0。 339。d01:de_step_table = 1639。d13。 839。d17:de_step_table = 1639。d60。 839。d33:de_step_table = 1639。d279。 839。d49:de_step_table = 1639。d1282。 839。d65:de_step_table = 1639。d5894。 839。d81:de_step_table = 1639。d27086。本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。 839。d15289。d75:de_step_table = 1639。 839。d3327。d59:de_step_table = 1639。 839。d724。d43:de_step_table = 1639。 839。d157。d27:de_step_table = 1639。 839。d34。d11:de_step_table = 1639。 839。d7。d03:de_index_adjust = 839。 if (de_index0) de_index=0。 end if(RST==0) begin de_index = 0。 input EN。 839。d13899。d74:StepSizeTable= 1639。 839。d3024。d58:StepSizeTable= 1639。 839。d658。d42:StepSizeTable= 1639。 839。d143。d26:StepSizeTable= 1639。 839。d31。d10:StepSizeTable= 1639。 839。 input[7:0] Index。d02:IndexTable = 839。 CODEOUT[3] = sb。 if (diff0) begin diff=diff。 reg[3:0] CODEOUT。 else predsample = predsample + diffq。 n = n + 1。 end tempstep = bitshift(tempstep, 1)。 Ns = length(raw_y)。 先用 matlab 生成一個(gè)類似于正弦波的圖形來模擬為輸入的語(yǔ)音波形，并將其值記錄在一個(gè)名為“ sin”的 .txt 文件，然后送入到測(cè)試文件中 my_mem 保存起來， 2個(gè)時(shí)鐘上升沿后便把 my_mem 保存的數(shù)據(jù)一一送入到編碼器的 PCMIN 輸入端，然后 modelsim 仿真結(jié)果如下圖 。 ④ 采用與編碼器相同的方法更新步長(zhǎng)索引表，得到新的 qd ⑤ 利用新的濾波器系數(shù)，重復(fù)上述 5個(gè)步驟，解碼下一個(gè) I(k)。這樣就確定了編碼值I(k)。并使短時(shí)間內(nèi)的均方預(yù)測(cè)誤差為最小值來選擇預(yù)測(cè)系數(shù) [11]。自適應(yīng)量化的基本思想是：讓量化間隔 )(t?的變化，與輸入信號(hào)方差相匹配，即量化器階距隨輸入信號(hào)的方差而變化，它正比于量化器輸入信號(hào)的方差。此刻， )1(e ?kS 是對(duì) S（ k）的預(yù)測(cè)值，而不是過去樣本的實(shí)際值。該模擬信號(hào)經(jīng)過抽樣后還應(yīng)當(dāng)包含原信號(hào)中所有信息，也就是說能無失真的恢復(fù)原模擬信號(hào)。 量化，