Modulação por Codificação Diferencial de Pulso(DPCM)

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Introdução

Para outra forma de modulação digital de pulso, observamos que quando um sinal de voz ou vídeo é amostrado a uma taxa um pouco mais alta do que a taxa de Nyquist, o sinal amostrado resultante exibe um alto grau de correlação entre amostras adjacentes. O significado desta alta correlação é que, na média, o sinal não varia rapidamente de uma amostra para a próxima. Quando estas amostras altamente correlacionadas são codificadas como um sistema PCM padrão, o sinal codificado resultante possui informação redundante. A redundância significa que símbolos que não são absolutamente essenciais à transmissão de informação são gerados como resultado do processo de codificação. Removendo esta redundância antes da codificação obtemos um sinal codificado mais eficiente, comparado ao PCM. Agora, se conhecermos uma parte suficiente de um sinal redundante, podemos inferir o resto ou, ao menos, fazer uma estimativa altamente provável. Em particular, se soubermos o comportamento passado de um sinal até um certo ponto no tempo, é possível fazer alguma inferência sobre seus valores futuros, este processo é chamado de predição. O fato de ser possível predizer os valores futuros do sinal de entrada é a motivação par ao esquema de quantização diferencial.

Modelo em Simulink

Dpcm simulink.png

Primeiramente baixe o arquivo a seguir Sistema.zip. Descompacte e certifique-se que no Matlab você esteja no diretório onde descompactou o arquivo. Digite no terminal do Matlab:

open_system('dpcm')

ou

dpcm

Toolbox e blocos necessários

Para realização da simulação, é necessário o DSP System Toolbox™ html, pdf fornecido pelo próprio Simulink. A seguir temos os blocos utilizados no modelo de simulação:

Simulink
DSP System Toolbox

Para uma melhor visualização dos blocos e subsistemas usar [Tools>Model Explorer]

Descrição do Modelo

O modelo simula o processo de modulação por Codificação Diferencial de Pulso(DPCM) de um sinal senoidal e um sinal de áudio. Neste esquema, o sinal de entrada do quantizador é definido pela diferença entre a amostra de entrada e a sua predição. Este valor predito é produzido por um filtro de predição, cuja entrada, consiste da versão quantizada das amostras de entrada. O sinal de saída do comparador é chamado de erro de predição, pois ele é o total pelo qual o filtro de predição falha em predizer exatamente o sinal de mensagem de entrada. Uma abordagem simples, mas eficaz, para a implementação do filtro de predição é utilizar um filtro de atraso de linha ou um filtro em tempo discreto, com o atraso básico igual ao período de amostragem. Codificando a saída do quantizador, obtemos a variação do PCM chamada de modulação por codificação diferencial de pulso (DPCM, do inglês differential pulse-code modulation). Este é o sinal codificado utilizado na transmissão. No receptor a versão quantizada da entrada original é reconstruída utilizando o mesmo filtro de predição do transmissor. Finalmente, uma estimativa do sinal de mensagem original é obtida passando a versão quantizado através de um filtro de reconstrução passa-baixa.

Parâmetros e Seleção das Configurações do Modelo

Neste modelo é possível controlar através das variáveis do bloco "Parâmetros do modelo", os parâmetros para realização do mesmo bem como eventual testes. Os parâmetros fornecidos por este bloco são:

Parâmetros do modelo
  • amp -> Amplitude do sinal de informação;
  • fm -> Frequência do sinal de informação (Hz);
  • fs -> Frequência de amostragem (Hz);
  • niveis -> Número de níveis de quantização;
Outras possibilidades de configuração
  • Configuração dos parâmetros dos filtros pelo próprio bloco do mesmo;
  • Chaveamento escolhendo o tipo de sinal de mensagem que deseja simular.
  • Chaveamento escolhendo um ou vários sinais para analise espectral;
Ver também
Dicas para o uso e configuração do Analisador de Espectros do Simulink

Testes que podem ser feitos

Os testes foram realizados nas versões 2014a e 2015a do software Matlab, funcionando perfeitamente nas mesmas.A seguir alguns testes que podem ser feitos com este modelo.

  • Visualizar o processo de conversão de um sinal analógico em digital;
  • Analisar as diferenças entre o DPCM e o DM;
  • Alteração de outros parâmetros para fins de comparação de resultados.
  • Analisar o ruído de quantização;