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🔥 内容介绍
一、研究背景与主题引入
在现代通信技术高速发展的背景下，有限带宽资源与日益增长的数据传输需求之间的矛盾愈发突出。如何在保证通信质量的前提下，通过优化信源编码与调制技术提升频谱利用效率，成为窄带通信场景中的核心挑战。数字频带通信系统通过调制技术将基带信号转换为频带信号以适应信道传输，而信源编码则通过压缩冗余数据降低传输带宽需求。差分脉冲编码调制（DPCM）作为一种高效的预测编码技术，通过传输样本值与预测值的差值而非原始值，可显著降低数据量；二进制差分相移键控（2DPSK）则通过载波相位的相对变化传输信息，避免了传统PSK调制的相位模糊问题，在无线通信中展现出强抗噪声性能。本研究将DPCM与2DPSK技术结合，构建数字频带通信系统，通过理论分析与仿真验证其带宽效率与误码率性能，为窄带通信场景提供技术解决方案。
二、理论基础与文献综述
2.1 DPCM编码原理与性能优势
DPCM的核心思想是利用信号的时域相关性，通过线性预测器计算当前样本的预测值，仅对预测误差进行量化编码。其数学模型为：
2.2 2DPSK调制原理与抗噪声特性
2DPSK通过相邻码元的载波相位差表示信息，避免了PSK调制中载波恢复的相位模糊问题。其调制公式为：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
fs = 6000; %采样频率
length = 0.5; %时间长度(秒）
% 创建一个录音文件：fs =7000Hz, 16-bit, 单通道
recorderObj = audiorecorder(fs, 16, 2);
recordblocking(recorderObj, length); % 录音0.5秒钟
stop(recorderObj);
y = getaudiodata(recorderObj);
ymax = max(abs(y)); % 归一化
y = y/ymax;
audiowrite('..\system_design\send.wav', y, fs); % 存储录音文件
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
