在IT领域，脉冲编码调制（Pulse Code Modulation, PCM）是一种广泛使用的数字信号表示方法，尤其在通信和数据传输中。本项目聚焦于几种特定的PCM变种，包括非归零（Non-Return-to-Zero, NRZ）、反相非归零（Return-to-Zero, RZ）以及曼彻斯特编码，并使用MATLAB进行开发和分析。MATLAB是一款强大的数学计算软件，特别适合用于信号处理和通信系统模拟。
1. **非归零（NRZ）调制**：
NRZ是最简单的数字脉冲编码形式，其中高电平代表逻辑“1”，低电平代表逻辑“0”。这种编码方式简单，但无法自同步，因为没有明显的边沿来帮助接收端确定位的开始和结束。
2. **反相非归零（RZ）调制**：
RZ与NRZ类似，但它在每个比特周期内都返回到零电平，即在每个比特间隔内至少有一次电平变化。这提供了内在的同步信息，但增加了带宽需求。
3. **曼彻斯特编码**：
曼彻斯特编码是一种时分复用的编码技术，它在每个比特时间内都有电平翻转，使得数据边沿可以作为同步信号。这种编码方式的上半周期代表原NRZ信号的反码，下半周期代表原NRZ信号，因此在每个比特的中间有电平翻转，提高了同步性能，但同样增加了带宽消耗。
在MATLAB中，你可以创建这些波形的函数，使用`plot`函数进行可视化，以了解它们在时间域上的表现。为了分析频谱，可以使用`fft`函数进行快速傅里叶变换，从而理解它们的频率特性。
4. **噪声添加与去除**：
在实际通信环境中，信号通常会受到噪声的影响。MATLAB提供了模拟加性高斯白噪声（AWGN）的功能，通过`awgn`函数可以向信号中添加不同信噪比（SNR）级别的噪声。然后，你可以通过图形化显示这些噪声污染的波形，观察其对原始信号的破坏程度。
5. **相关和卷积**：
相关和卷积是信号处理中的基本操作，用于检测相似性或提取特征。在去除噪声方面，可以使用相关滤波器（如匹配滤波器）或者卷积滤波器（如低通滤波器）来减小噪声影响。MATLAB的`conv`和`corrcoef`函数可以帮助完成这些操作。
6. **误差计算**：
通过比较原始信号与经过噪声和滤波后的信号，可以计算误码率（BER），这是衡量通信系统性能的关键指标。MATLAB提供了`biterr`函数来计算这个值。
在8.zip压缩包中，可能包含了一系列MATLAB脚本，用于实现上述功能，如创建和可视化波形、添加噪声、滤波以及计算误差。通过研究这些脚本，可以深入理解这些调制技术的实现细节，并掌握MATLAB在通信系统模拟中的应用。
36846-pulse-code-modulation.zip （1个子文件） 
8.zip 1KB
