自行构建模拟信号为输入信号，对输入信号进行抽样、量化和A律13折线的PCM 编码，经过传输后，接收端进行PCM译码，画出原信号波形，经过抽样后的波形和接收端 译码后的波形。

要实现这个过程，你需要使用Matlab来创建模拟信号、对其进行抽样、量化和A律13折线编码，然后解码并可视化结果。以下是一个简化的步骤描述：

1. **创建模拟信号**：
使用`sin`或`randn`等函数生成一个模拟信号，例如一个正弦波。

fs = 8000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1; % 时间轴
original_signal = sin(2*pi*440*t); % 创建440Hz正弦波信号

2. **抽样**：
对模拟信号进行离散化（即采样），在这个例子中，我们假设每秒8000个样本。

sampled_signal = original_signal;

3. **量化**：
使用A律13折线量化，这通常涉及到查找表（lut）或查表函数。MATLAB内置函数`quantize`可以用于此目的，但需要创建合适的13折线表。

% 创建A律13折线表，这里省略实际创建过程
qtable = ...; % A律13折线量化表
quantized_signal = quantize(sampled_signal, qtable);

4. **编码**：
PCM编码包括符号编码和时域编码。对于时域编码，通常用二进制序列表示量化后的数值。假设我们简单地将每个量化值转换为二进制。

encoded_bits = dec2bit(double(quantized_signal)); % 将量化值转换为二进制比特流

5. **传输与接收**：
这部分涉及网络通信或文件读写，这里是理想化的，你可以直接存储比特流。

6. **解码与重建**：
接收端从比特流中提取数据，反量化和重构信号。

received_bits = read_bits(encoded_bits); % 假设从文件或网络接收比特流
recovered_quantized_signal = bit2double(received_bits);
decoded_signal = reconstruct_from_qtable(recovered_quantized_signal, qtable);

7. **绘图**：
最后，绘制原始信号、采样后的信号以及解码后的信号波形。

plot(t, [original_signal sampled_signal decoded_signal]);
legend('Original Signal', 'Sampled Signal', 'Decoded Signal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');