matlab编写PCM编解码程序实现仿真

好的，下面是一个简单的MATLAB程序，实现了PCM编解码的基本功能。您可以根据需要进行修改和完善。

1. PCM编码

function [code] = pcm_encode(signal, bits)
% PCM编码
% signal: 输入信号
% bits: 编码位数
% code: 编码后的数字信号

L = 2^bits;  % 量化电平数
delta = max(signal) / L;  % 量化间隔

levels = (0:L-1) * delta;  % 量化电平值
code = zeros(size(signal));  % 初始化编码结果

for i = 1:length(signal)
    [~, index] = min(abs(signal(i) - levels));  % 找到最近的量化电平
    code(i) = index - 1;  % 保存编码值（从0开始）
end
end

2. PCM解码

function [signal] = pcm_decode(code, bits)
% PCM解码
% code: 输入数字信号
% bits: 编码位数
% signal: 解码后的模拟信号

L = 2^bits;  % 量化电平数
delta = max(signal) / L;  % 量化间隔

levels = (0:L-1) * delta;  % 量化电平值
signal = levels(code + 1);  % 解码并重建信号
end

3. PCM编解码仿真

% 生成测试信号
fs = 8000;  % 采样频率
t = 0:1/fs:1;  % 时间向量
f1 = 500;  % 信号频率
f2 = 2000;
signal = 0.5 * sin(2*pi*f1*t) + 0.5 * sin(2*pi*f2*t);

% PCM编码
bits = 8;  % 编码位数
code = pcm_encode(signal, bits);

% 添加噪声
noise = randn(size(code));  % 高斯白噪声
snr = 20;  % 信噪比
noise = noise / norm(noise) * norm(code) / 10^(snr/20);  % 根据信噪比计算噪声功率
noisy_code = code + noise;

% PCM解码
recovered_signal = pcm_decode(noisy_code, bits);

% 显示结果
subplot(3, 1, 1)
plot(t, signal)
title('原始信号')
subplot(3, 1, 2)
plot(code)
title('编码后的信号')
subplot(3, 1, 3)
plot(t, recovered_signal)
title('解码后的信号')

在以上代码中，我们首先生成一个测试信号，然后对其进行PCM编码，并添加了高斯白噪声。最后对带噪声的编码信号进行解码，得到还原后的模拟信号，并将结果显示在图形界面中。