掌握脉冲编码调制(PCM)工作原理：把一个时间连续、取值连续的模拟信号变换成时间离散、取值离散的数字信号。脉冲编码调制要有对模拟信号进行带限、抽样，量化和编码四个过程写出MATLAB代码

下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，演示了如何使用带限、抽样、量化和编码四个过程来实现 PCM：

% 定义模拟信号参数
Fs = 10000;         % 采样率
f0 = 1000;          % 信号频率
t = 0:1/Fs:1;       % 时间向量
x = sin(2*pi*f0*t); % 模拟信号

% 带限滤波
fc = 2000;          % 截止频率
[b, a] = butter(6, fc/(Fs/2)); % 生成6阶低通Butterworth滤波器系数
y = filter(b, a, x); % 进行带限滤波

% 抽样
fs = 8000;          % 抽样率
n = length(y);      % 信号长度
ts = 1/fs;          % 抽样间隔
m = floor(n*fs/Fs); % 抽样后的信号长度
tq = 0:ts:(m-1)*ts; % 抽样时间向量
xs = y(1:Fs/fs:end);% 进行抽样

% 量化
bits = 8;           % 量化位数
q = 2^bits-1;       % 量化步长
xmax = max(abs(xs));% 量化范围
delta = xmax/q;     % 量化步长
xq = round(xs/delta)*delta; % 进行量化

% 编码
code = dec2bin((xq+xmax)/delta, bits); % 将量化后的信号转换为二进制编码

% 绘制图像
subplot(2,1,1);
plot(t, x); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude');
title('Analog Signal')
subplot(2,1,2);
stairs(tq, xq); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude');
title('PCM Encoded Signal')

在这个示例中，我们首先定义了一个简单的正弦波模拟信号，并使用 Butterworth 滤波器进行带限滤波。然后我们按照一定的抽样率进行抽样，并对抽样后的信号进行量化以得到一系列离散值。最后，我们将这些离散值转换为二进制编码以进行数字表示，并且绘制了原始模拟信号和 PCM 编码后的离散信号的图像。