μ-law PCM 시스템 설계

소개글

μ-law PCM 시스템 설계 관련 자료입니다..

목차

과제 :
1. 배경 이론
2. 설계 과정 및 결과
3. 비고 및 토의

본문내용

과제 :
8kHz 16비트 선형 양자화기로 양자화 된 음성신호가 주어질 때, n-비트 μ-law PCM으로 전송하는 시스템을 설계하고, 파형과 확률밀도함수를 관찰한다.
(1) 8비트 μ-law PCM으로 전송할 때 신호대잡음비를 구하시오.
(2) 4비트 μ-law PCM으로 전송할 때 신호대잡음비를 구하시오.
(3) 음성신호의 파형 및 확률밀도함수를 그리시오.
(4) 양자화 잡음 신호의 파형 및 확률밀도함수를 그리시오.
(5) 음성신호의 확률밀도함수와 μ-law 함수의 관계에 대하여 토의하시오.

>> 균일 양자화와 비균일 양자화
1) 균일 양자화 : 입력 신호에 비례해서 양자화 단계를 균등 할당
2) 비균일 양자화 : 보통의 경우 입력 신호가 작은 부분을 더욱 세분하여 양자화 단계를 비균등하게 할당
-- 적은 비트를 사용해 넓은 범위의 레벨 값을 표현
3) 스캐너(Scanner)에서의 비균일 양자화 : 8비트 정도의 적은 비트로 화질을 높이려면 어두운 부분에서 반사되는 CCD 출력전압이 낮다
-- 대부분의 정보가 몰려 있는 어두운 부분의 분해능력을 높이기 위해 전압 레벨이 낮은 부분을 더 욱 세밀하게 구분

2) 확률밀도함수
이번 설게 과정에서 확률 밀도 그래프를 통해 많은 정보를 알 수 있었다. 우선 수업 시간에 배운 내용을 눈으로 확인해 볼 수 있었다. 우선 양자화 잡음을 줄이기 위한 첫 번째 방법은 bit수를 늘려 양자화 level 값을 늘리는 것이다. 우리는 이런 방식을 통해 무한대에 가까운 level들을 만들어 낼 수 있었다. 하지만 이런 방식으로 level값을 늘리면 양자화 잡음은 0에 가깝게 줄일 수 있었지만 하나의 신호를 표현하기 위해 사용되는 bit수가 엄청나게 필요하다는 불합리성을 발견해 낼 수 있었다. 그렇기 때문에 찾아낸 방법이 바로 μ-law방식이다. 이 방식은 위에서 언급한 것처럼 사람 음성 신호의 특성을 이용한 것으로, 이를 통해 bit수를 건드리지 않고도 보다 효과적으로 양자화 잡음을 줄일 수 있었다.
또한 확률 밀도 분포는 양자화 잡음의 경우는 가우시안 분포를 보일 때가 보다 안정적이었고, 양자화 된 신호에서는 이와 다른 양상을 보였다.

참고 자료

없음