本MATLAB项目提供了一套完整的PCM编码和解码方案，并通过NRZ极性编码来表示数据，适用于音频信号处理研究。
PCM（Pulse Code Modulation 脉冲编码调制）是一种广泛应用于数字音频处理中的模拟信号数字化方法。MATLAB是进行这种复杂计算的理想平台，因为它具有强大的功能和易用性。
在这个MATLAB开发项目中，我们将深入探讨 PCM 编码和解码过程以及如何使用 NRZ（Non-Return-to-Zero 非归零）极性编码来表示数据。PCM 编码的基本步骤包括：
1. **采样**：模拟信号被定期采集，这个时间间隔称为采样周期，而采样频率定义为每秒的采样次数。根据奈奎斯特准则（Nyquist Theorem），为了防止信号失真，采样频率至少应是原始信号最高频率的两倍。
2. **量化**：每个采样的值被转换成离散数值，在有限的数量级中选择。更多的数量级可以提高数字化后的信号质量，但也会增加数据量。
3. **编码**：将这些量化值转化为二进制码字完成PCM 编码的核心步骤；每一个量化值对应一个特定的二进制序列，从而模拟信号被转换为一串数字位流。
在MATLAB中实现上述过程时可以使用内置函数或自定义脚本。`Untitled.zip`可能包含用于执行这些操作的MATLAB代码文件。
解码的过程是编码逆向进行：从二进制码字恢复量化值，然后通过反量化和采样重建原始模拟信号。NRZ 极性编码是一种数字信号传输方式，在这种模式下两个状态（通常是高电平与低电平）表示二进制的“1”和“0”。在PCM系统中，可以使用 NRZ 编码来表达经过量化的数值。
然而，由于NRZ编码没有内置定时信息，接收端可能会出现同步问题。为了解决这个问题，在编码过程中可能需要添加额外的同步机制（例如起始位或特殊帧结构）。
MATLAB代码通常包括以下部分：
- 采样和量化函数：用于将模拟信号转换成离散数值。
- PCM 编码函数，以映射量化的值到二进制码字上。
- NRZ编码功能，把PCM编码的结果转化为NRZ信号。
- 解码函数，逆向执行上述过程，并从NRZ信号中恢复出量化后的数据并进行反量化处理。
此外还可能包括可视化工具用于显示原始信号、采样点、量化的值以及NRZ 信号的波形图。通过分析`Untitled.zip`中的代码可以更深入地理解 PCM 编码和 NRZ 极性编码的工作原理，并且能够运用这些知识在实际数字通信及音频处理项目中。
MATLAB 的可读性和灵活性使其成为学习与实现这类技术的理想平台。
5星
