MATLAB实现的自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)算法项目

资 源 简 介

本项目提供了一个基于MATLAB的简易ADPCM算法实现，可将16位PCM语音信号高效压缩为4位码流并通过自适应量化技术实现信号重建，适合信号处理学习和语音压缩应用。

详 情 说 明

简易自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)算法的MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了一个简洁易懂的自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)算法，专门用于语音信号的压缩与解压缩。该算法通过差分编码和自适应量化技术，能够将16位PCM音频信号高效压缩为4位ADPCM码流，并在接收端完整重建原始信号。代码结构清晰，注释详细，特别适合初学者学习信号压缩的基本原理和技术实现。

功能特性

• 高效压缩: 将16位PCM信号压缩为4位ADPCM码流，实现4:1的压缩比
• 自适应量化: 采用智能步长调整算法，根据信号特性动态调整量化精度
• 质量保持: 在保证压缩效率的同时，最大限度保持语音信号质量
• 完整评估: 提供压缩比、信噪比(SNR)、均方误差(MSE)等全面性能指标
• 可视化分析: 支持原始信号与重建信号的时域/频域对比分析
• 灵活配置: 支持自定义采样率和初始量化步长参数

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入信号: 支持.wav文件或直接输入16位PCM数据数组
2. 配置参数: 设置采样率（默认8000Hz）和初始量化步长
3. 执行压缩: 运行ADPCM编码过程，生成4位压缩码流
4. 解压缩重建: 对压缩数据进行解码，恢复原始信号
5. 性能评估: 获取压缩比、信噪比等质量指标，查看可视化对比结果

参数配置示例

% 使用默认参数处理音频文件 adpcm_process('audio.wav');

% 自定义参数处理 sampling_rate = 16000; % 设置采样率 initial_step = 8; % 设置初始量化步长 adpcm_process('audio.wav', sampling_rate, initial_step);

系统要求

• MATLAB版本: R2016a或更高版本
• 必需工具箱: 信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)
• 内存要求: 至少2GB可用内存（处理长音频时建议4GB以上）
• 磁盘空间: 50MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了完整的ADPCM编解码系统，包含信号读取与预处理、差分预测计算、自适应量化编码、码流解码重建等核心功能模块。该文件实现了从原始音频输入到压缩数据生成，再到信号重建与质量评估的完整处理流程，同时提供参数配置接口和可视化分析功能，支持用户对算法性能进行全面的测试和验证。