2. 设输入信号x（t）=Acsin2t，对x（t）信号进行抽样、量化和A律PCM编码，经过传输后，接收端进行PCM译码。 用MATLAB编程实现一下内容： ①画出经过PCM编码、译码后的波形与未编码波形； ②假设信道没有误码，画出不同幅度Ac情况下PCM译码后的量化信噪比。

在MATLAB中实现这个过程需要几个步骤，这里我将提供关键的代码片段，首先我们需要设置一些参数，然后生成输入信号、进行抽样、量化、A律PCM编码，最后进行译码和比较。

% 参数设置
fs = 44100;        % 采样率
T = 1/fs;         % 采样周期
nSamples = 1000;   % 抽样点数
A = [10, 100];     % 不同幅度
c = 2*pi;          % 角频率

% 生成输入信号
t = 0:T:(nSamples - 1)*T;
x = A(1) * sin(c * t);

% 抽样
X = x(1:nSamples);

% PCM编码
quantization_levels = 256;      % 量化级数
pcm_data = quantize(X, quantization_levels); % 使用等比例量化

% A律编码 (假设使用Matlab内建的A律编码函数，实际需要查表)
aLaw_table = aLawCode(pcm_data, 'pcm', quantization_levels);
aLaw_encoded = double(aLaw_table(:));

% 模拟理想传输和无误码接收
decoded_pcm = aLawDecode(double(aLaw_encoded), 'pcm', quantization_levels);

% 译码后波形
time_decoded = 0:T:(length(decoded_pcm) - 1)*T;
x_decoded = A(1) * sind(c * time_decoded);

% 画图
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, x, 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(time_decoded, x_decoded, 'r--', 'LineWidth', 2);
title('原始波形与解码后波形');

subplot(2, 1, 2);
plot(t, abs(x - x_decoded), 'g', 'LineWidth', 2);
title('差分波形（量化噪声）');

% 计算量化信噪比（假设量化误差即为噪声）
SNR = 20 * log10(max(abs(x)) / std(abs(x - x_decoded)));
for ac = A
    SNR_ac = SNR + 10 * log10(ac^2);
    fprintf('对于Ac=%d，量化信噪比为SNR_ac = %.2f dB\n', ac, SNR_ac);
end