如何使用MATLAB实现ADPCM语音编码，并通过G.721标准对音频信号进行编码和解码处理？请结合实际代码示例进行说明。

ADPCM是一种高效的音频数据压缩技术，而G.721标准是ADPCM的一个应用实例，特别适用于电话通信。在MATLAB中实现ADPCM编码，涉及到信号的采样、量化、差分预测和自适应步长调整。下面是一个简化的MATLAB代码示例，用于展示如何根据G.721标准对音频信号进行ADPCM编码和解码处理。

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)

首先，我们定义一个主函数`adpcm.m`，该函数负责整个编码和解码的流程：

function [编码后的数据, 解码后的数据] = adpcm(原始音频数据)
    % 初始化ADPCM编码所需参数
    Yk_pre = 0; % 上一预测样本值
    Sek_pre = 0; % 上一量化误差
    Ik_pre = 0; % 上一索引值
    
    % 预处理原始音频数据，例如去除直流分量等
    % ...

    % 循环对每一帧音频进行ADPCM编码
    for i = 1:length(原始音频数据)
        % 进行自适应预测
        [预测值, 新的量化误差] = Sek_com(原始音频数据(i), Yk_pre, Sek_pre, Ik_pre);
        
        % 计算差分值
        Dk = 原始音频数据(i) - 预测值;
        
        % 量化差分值
        [量化后的差分值, 更新的索引值] = quantize(Dk, Ik_pre);
        
        % 更新状态变量
        Yk_pre = 预测值;
        Sek_pre = 新的量化误差;
        Ik_pre = 更新的索引值;
        
        % 将量化后的差分值存储在数组中，作为编码后的数据
        % ...
    end

    % 解码处理（逆ADPCM过程）
    % ...
    
    % 返回编码和解码后的音频数据
end

function [预测值, 新的量化误差] = Sek_com(current_sample, Yk_pre, Sek_pre, Ik_pre)
    % 根据ADPCM算法计算预测值和新的量化误差
    % ...
end

function [量化后的差分值, 更新的索引值] = quantize(Dk, Ik_pre)
    % 对差分值进行量化，并更新索引值
    % ...
end

以上代码仅为ADPCM编码的框架，具体的量化器实现和量化步长的更新策略需要根据G.721标准的详细定义来完成。在MATLAB中，你可以使用内置的量化函数如`quantize`来实现差分值的量化，使用数组来存储编码后的数据。

通过这个简化的代码示例，你可以看到ADPCM编码的基本流程，包括自适应预测、差分计算、量化编码和状态更新。解码过程实际上是编码过程的逆过程，通过读取编码数据和之前保存的状态变量，逐步恢复原始音频信号。

建议阅读《MATLAB实现ADPCM语音编码标准及G.721应用示例》来深入了解这一过程，并获取完整的MATLAB实现代码。这份资料不仅详细讲解了算法的各个组成部分，还提供了实际的MATLAB代码，是学习和实践ADPCM编码不可多得的资源。

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)