就包含原连续的全部信息。抽样定理在实际应用中应注意在抽样前后模拟信号进
行滤波，把高于二分之一抽样频率的频率滤掉。这是抽样中必不可少的步骤。
2量化
从数学上来看，量化就是把一个连续幅度值的无限数集合映射成一个离散幅
度值的有限数集合。如图2所示，量化器Q输出L个量化值yk，k123L。
yk常称为重建电平或量化电平。当量化器输入信号幅度x落在xk与xk1之间时，
量化器输出电平为yk。这个量化过程可以表达为：
yQxQxkxxk1ykk123L
（1）
这里xk称为分层电平。通常：
kxk1xk
（2）
其中k称为量化间隔。
模拟信号的量化分为均匀量化和非均匀量化。由于均匀量化存在的主要缺点
是：无论抽样值大小如何，量化噪声的均方根值都固定不变。因此，当信号mt
较小时，则信号量化噪声功率比也就很小，这样，对于弱信号时的量化信噪比就
难以达到给定的要求。通常，把满足信噪比要求的输入信号取值范围定义为动态
范围，可见，均匀量化时的信号动态范围将受到较大的限制。为了克服这个缺点，
实际中，往往采用非均匀量化。
非均匀量化是根据信号的不同区间来确定量化间隔的。对于信号取值小的区
间，其量化间隔v也小；反之，量化间隔就大。它与均匀量化相比，有两个突
出的优点。首先，当输入量化器的信号具有非均匀分布的概率密度（实际中常常
是这样）时，非均匀量化器的输出端可以得到较高的平均信号量化噪声功率比；
其次，非均匀量化时，量化噪声功率的均方根值基本上与信号抽样值成比例。因
此量化噪声对大、小信号的影响大致相同，即改善了小信号时的量化信噪比。
实际中，非均匀量化的实际方法通常是将抽样值通过压缩再进行均匀量化。
通常使用的压缩器中，大多采用对数式压缩。广泛采用的两种对数压缩律是压
缩律和A压缩律。美国采用压缩律，我国和欧洲各国均采用A压缩律，因此，
PCM编码方式采用的也是A压缩律。模拟信号的量化过程如图2所示
x
模拟入
量化器
y
量化值
图2模拟信号的量化
f3编码
所谓编码就是把量化后的信号变换成代码，其相反的过程称为译码。当然，
这里的编码和译码与差错控制编码和译码是完全不同的，前者是属于信源编码的
范畴。
在现有的编码方法中，若按编码的速度来分，大致可分为两大类：低速编码
和高速编码。通信中一般都采用第二类。编码器的种类大体上可以归结为三类：
逐次比较型、折叠级联型、混合型。在逐次比较型编码方式中，无论采用几位码，
一般均按极性码、r