如何利用MATLAB编写ADPCM编码和解码的程序，并且确保其遵循G.721标准？请提供详细代码实现。

MATLAB是一个强大的数值计算和可视化软件，非常适合进行信号处理和语音编码的实验和开发。ADPCM（自适应差分脉冲编码调制）是一种高效的语音编码技术，而G.721则是其在电话通信中的应用标准。在MATLAB中实现ADPCM编码和解码，首先需要理解ADPCM的核心原理，包括自适应预测、量化器的使用，以及编码和解码过程中信号的处理。

参考资源链接：[MATLAB实现ADPCM语音编码标准及G.721应用示例](https://wenku.csdn.net/doc/daaao2r18b?spm=1055.2569.3001.10343)

通过阅读《MATLAB实现ADPCM语音编码标准及G.721应用示例》，可以获得一个完整的实现框架和关键函数的编写指导。根据该文档，我们可以得知实现ADPCM编码和解码的基本步骤：

1. 初始化ADPCM算法中需要用到的参数，如量化步长、预测系数等。
2. 读取原始音频数据，该数据以一定的采样率和位深度表示。
3. 对于每个采样值，通过自适应预测函数`Sek_com`计算预测值。
4. 计算实际采样值与预测值之间的差值，即差分值Dk。
5. 将差分值Dk输入到量化器中进行量化编码，得到ADPCM编码值。
6. 将编码值通过解码算法还原为模拟信号，并与原始信号进行比较。

以下是一个简化的MATLAB代码示例，展示了ADPCM编码和解码的基本过程：

% 假设已经有了初始化参数和读取音频数据的代码
% 这里从自适应预测开始
for i = 2:length(audio_data)
    prediction_error = audio_data(i) - Sek_com(audio_data, i);
    Dk = prediction_error / delta; % delta是量化步长
    % 量化编码过程
    y = round(Dk / step_size);
    % 量化解码过程
    Dqk = step_size * y;
    Ik = Sek_com(audio_data, i); % 更新预测值
end

% 保存解码后的音频数据
write_audio('decoded_audio.wav', decoded_signal);

% 辅助函数Sek_com的简化版本
function [Ik] = Sek_com(audio_data, i)
    % 这里是一个非常简化的预测器实现，实际中会更复杂
    Ik = audio_data(i - 1) * 0.9375; % 这是一个示例，实际参数需根据G.721标准确定
end

在这个示例中，`Sek_com`函数负责根据G.721标准进行自适应预测。请注意，这只是一个示例，实际代码会更加复杂，并需要包含所有必要的细节，如量化步长的调整、量化器的设计等。根据《MATLAB实现ADPCM语音编码标准及G.721应用示例》中的完整代码，你可以获取到实现细节和完整的算法流程。

掌握了ADPCM的MATLAB实现之后，你可以深入学习更多关于信号处理和语音编码的知识，将这些技能应用到实际的音频处理项目中。为了进一步提高你的技能，建议深入研究《MATLAB实现ADPCM语音编码标准及G.721应用示例》文档中的每一个细节，包括各种函数的实现、算法的优化以及信号的可视化。这份文档不仅帮助你理解ADPCM编码的工作原理，还提供了将理论应用于实践的具体方法。

参考资源链接：[MATLAB实现ADPCM语音编码标准及G.721应用示例](https://wenku.csdn.net/doc/daaao2r18b?spm=1055.2569.3001.10343)