PCM(脉冲编码调制)系统的实训验证与建模仿真代码

PCM (Pulse Code Modulation，脉冲编码调制)是一种数字信号处理技术，广泛应用于音频和数据通信领域，尤其在电话系统和早期计算机数据传输中。它通过将连续模拟信号转换成离散的数字信号序列，每个样本量化到一定数位。

实训验证通常包括以下几个步骤：
1. 理论学习：理解PCM的工作原理，如采样、量化、编码等过程。
2. 实际操作：使用硬件或软件工具，如MATLAB、Python中的Simulink等，编写模拟PCM信号生成的代码。
3. 模拟测试：通过输入模拟音频信号，观察并分析输出的PCM数据，验证是否按预期进行转换。
4. 数模转换实验：搭建模拟或实际的D/A（数字到模拟）转换器，观察重建后的波形，检查是否有失真。

建模仿真代码示例（用Python举例）：

import numpy as np

def pcm_encode(analog_signal, sample_rate, quantization_bits):
    # 采样
    sampled_signal = analog_signal.resample(sample_rate)
    
    # 量化
    quantized_samples = np.round(sampled_signal * (2**(quantization_bits - 1))) / (2**(quantization_bits - 1))
    
    # 编码
    binary_digits = [int(s) for s in quantized_samples.astype(str)]
    return binary_digits

# 示例使用
analog_signal = ...  # 输入模拟信号
sample_rate = 8000  # 采样率
bits = 16  # 量化位数

pcm_sequence = pcm_encode(analog_signal, sample_rate, bits)