PCM均匀量化与非均匀量化MATLAB代码

PCM（脉冲编码调制）中的量化是指将模拟信号转换为数字信号过程中对连续取值进行离散化的过程。在MATLAB中，均匀量化和非均匀量化的主要区别在于量化级的分布是等间距还是非等间距。

**1. PCM均匀量化**：

% 设定采样率和量化位数
fs = 44100; % 例如音频采样率
q_levels = 2^8 - 1; % 对应8位量化

% 模拟信号（这里假设是一个正弦波）
signal = sin(2*pi*440/fs*(0:1/fs:1));

% 均匀量化
quantized_signal = sign(signal) * floor(abs(signal)*q_levels + 0.5);

在这个例子中，`sign()`函数用于确定每个样本的正负，`floor()`函数用于向下取整到最接近的整数值，并加上半个步长（0.5）确保不会产生半个量化级别误差。

**2. PCM非均匀量化**：
非均匀量化通常使用小幅度信号采用较少的量化等级，而大信号使用更多的等级，这可以提高信噪比。在MATLAB中，实现这类量化需要特定的库或者自定义函数，因为MATLAB内置的库可能不支持这样的定制量化策略。

一个基本的例子可能涉及使用自定义的线性或对数分配的量化函数：

% 自定义非均匀量化函数
function quantized = nonuniform_quantization(signal, min_level, max_level, step_size)
    % ... (这里实现线性或对数分布的量化算法)
end

% 使用非均匀量化
[nonuniform_min, nonuniform_max] = ... % 确定最小和最大量化等级
min_level = ... % 量化区间的下限
max_level = ... % 量化区间的上限
step_size = ... % 量化间隔
quantized_signal = nonuniform_quantization(signal, min_level, max_level, step_size);

注意：非均匀量化往往更复杂，实现起来需要对量化理论有深入理解，并可能涉及到自定义数学运算。