Advertisement

IMA 基础的 ADPCM 编码器与解码器 - MATLAB 实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目实现了一种基于IMA标准的基础ADPCM编码器和解码器，并使用MATLAB进行仿真验证。适合于音频信号压缩研究。 用于执行 ADPCM 编码和解码的 M 文件。该算法基于 IMA ADPCM。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • IMA 基础的 ADPCM 编码器与解码器 - MATLAB 实现
    优质
    本项目实现了一种基于IMA标准的基础ADPCM编码器和解码器，并使用MATLAB进行仿真验证。适合于音频信号压缩研究。 用于执行 ADPCM 编码和解码的 M 文件。该算法基于 IMA ADPCM。
     
  • C语言实现的IMA ADPCM/PCM编码与解码程序
    优质
    本项目提供了一套用C语言编写的IMA ADPCM和PCM音频编码及解码工具，适用于进行声音数据压缩处理或回放。 IMA ADPCM PCM 编码和解码的C语言程序可以用于音频处理领域，实现对不同编码格式之间的转换。这种类型的程序通常包括读取原始音频数据、执行相应的编码算法以及输出结果等功能模块。对于开发这类工具而言，理解每种编码机制的工作原理是至关重要的，这样才能有效地编写出准确且高效的代码。
     
  • VS1063带AEC的全双工IMA ADPCM编解码.rar
    优质
    本资源包含VS1063芯片的全双工IMA ADPCM编解码库及回声消除(AEC)功能，适用于音频处理和传输，支持高质量语音通信。 VS1063的IMA ADPCM带AEC的全双工编解码例程是自己编码自己解码的。此外还包含IMA ADPCM转PCM的解码与压缩函数，但这些功能在该例程中未使用到，如果需要可以自行研究。其他相关资料可以在官网查找。
     
  • 基于STM32的ADPCM编码与解码实现
    优质
    本项目介绍了一种基于STM32微控制器的自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）算法的设计和实现。通过软件编程实现了音频信号的有效压缩与高质量解码，验证了其在低比特率下的高效性能及应用潜力。 使用STM32实现音频的编码与解码功能，并采用ADPCM算法进行处理。
     
  • ADPCM：为语音波形编码设计的MATLAB ADPCM编码器
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB实现的ADPCM（自适应差分脉冲编码调制）编码器，专为高效压缩和传输语音信号而设计。 语音处理任务由一个团队负责执行，该团队包括罗格斯大学与加州大学圣巴巴拉分校的Lawrence Rabiner教授、斯坦福大学的Ronald Schafer教授以及来自罗格斯大学的Kirty Vedula 和 Siva Yedithi。这项练习是多个针对数字语音信号处理的一系列练习之一，旨在支持LR Rabiner和RW Schafer合著的《理论与应用中的数字语音处理》一书的内容。此次MATLAB练习实现了一种自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）编码器，用于对语音信号进行波形编码。
     
  • ADPCM编码与解码的Matlab程序
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的ADPCM（自适应差分脉冲编码调制）算法，包括编码和解码两个部分。通过该程序可以有效地对音频信号进行压缩处理，并在接收端准确地恢复原始信号。适合于通信工程和数字信号处理课程的教学与研究使用。 ADPCM音频编解码的Matlab程序很简单，适合初学者入门学习。
     
  • ADPCM编码与解码
    优质
    ADPCM编码与解码是一种高效的音频压缩技术，通过差分脉冲编码调制方法减少数据量，广泛应用于语音通信和多媒体文件中。 用MATLAB实现ADPCM编解码可以用于音频的压缩与解压，这是一种相对简单的实现方法。
     
  • ADPCM编码与解码
    优质
    ADPCM编码与解码是一种高效的音频压缩技术，通过差分脉冲编码调制方法减少数据量，广泛应用于语音通信和早期多媒体文件中。 ADPCM（自适应差分脉冲编码调制）是一种广泛应用在音频编码中的技术，在语音通信与数据压缩领域尤为突出。它通过利用信号的连续性来减少需要传输或存储的信息量，从而实现高效的数据压缩。 一、ADPCM的基本原理 1. 差分编码：ADPCM的核心在于差分编码，即将相邻采样值之间的差异进行编码而不是直接对每个样本值进行编码。这减少了所需的位数，因为连续的样本通常变化不大。 2. 自适应性：ADPCM通过动态调整其预测系数来实现“自适应”特性。根据当前和前一个样本之间的差分不断更新这些系数以更准确地表示实际信号，从而提高效率。 3. 非线性量化：非线性的量化方法用于确保不同的差异值使用不同大小的步长进行编码，这样可以更加均匀地分配量化噪声，并提升信噪比。 二、ADPCM的工作流程 1. 预测：对当前采样做出预测，通常基于前一个样本的线性估计。 2. 计算差分：计算实际值与预测值之间的差异。 3. 量化：通过非线性的转换函数将这些差异映射到有限数量的等级上。 4. 编码：对量化的结果进行编码生成字节流。 5. 更新预测系数：依据最新的误差信息调整模型参数，以便于下一阶段更准确地做出预测。 6. 解码：在接收端执行相反的操作来恢复原始数据。首先解码比特流，然后反量化并加上预测值以重建音频样本。 三、ADPCM与VOX格式 VOX是诺基亚公司开发的一种用于语音记录及游戏音效的文件类型，它使用简单的ADPCM编码来减少存储需求同时保持良好的音质。该格式支持多种采样率和位深度，但最常见的配置为8位单声道ADPCM。 1. 4位ADPCM：VOX中的每个样本通常用一个四比特值表示两个原始音频样本的差异，极大地减少了数据量。 2. 帧结构：VOX文件由一系列帧构成，每一帧包含头部信息和编码后的数据。头部定义了类型、采样率等参数，而主体则包含了压缩的数据。 3. 兼容性：尽管相对古老，但由于其高效的ADPCM方案以及简单的格式设计，在许多软件系统中仍被广泛支持解析。 总结而言，ADPCM技术在音频处理领域扮演着重要角色。通过自适应差分编码和非线性的量化步骤实现了高效的信息压缩效果。VOX文件就是这一方法的具体应用实例之一，在保证音质的前提下显著降低了存储需求。理解其工作原理及其在VOX格式中的作用对实际的音频处理与数据压缩操作具有重要意义。
     
  • CRC编码与解码-MATLAB实现: CRC编码器和解码器
    优质
    本文介绍了如何使用MATLAB来设计和实现CRC（循环冗余校验）编码器及解码器。通过具体步骤演示了数据传输中的错误检测机制，适用于通信系统中确保数据完整性的应用研究。 CRC编码代码包括MATLAB中的CRC编码器与解码器的第一部分——实现12个标记的CRC校验。生成多项式g（x）为 x^5 + x^3 + 1，其中 (n, k) = (20, 15)。请使用MATLAB、Python或其他语言编写以下两个函数： - crc_encode(x): 使用给定的生成多项式 g(x)，此函数对输入参数向量x（长度为15的{0,1}位矢量）进行编码，返回一个长度为20的CRC码字。 - crc_decode(b): 给定生成器多项式g(x)和一个长度为20的b (由{0, 1}组成的位向量)，此函数判断该向量是否通过了CRC校验。如果b没有错误，则返回值为1，否则返回值为0。 第二部分——CRC检验模拟（4个标记）。利用第一部分中的功能编写两个仿真脚本： - sim_single(p,x): 以长度为15的位矢量x作为输入参数并使用第一步中创建的CRC编码器对它进行处理。然后根据概率p执行比特翻转操作，运行CRC解码器来确定是否有错误被检测到。最后该函数将结果打印在屏幕上。