1. DPCM (Differential Pulse Code Modulation)
ㅇ 원래 파형 샘플이 아닌, 그 잔차(예측 오류) 만을 양자화하여, 정보량을 감소시키는 부호화 방식
- 샘플값에 직접 양자화/부호화하여, 이에 직접 비트를 할당하지 않고,
- 샘플값과 예측값 간의 잔차 값 만을 양자화/부호화하여, 비트 할당
2. DPCM의 동작 방식
ㅇ 입력 s
- 원 신호에 대한 샘플값
ㅇ 예측 오류/잔차/차분 (e = s - s')
- 샘플값 s와 예측값 s' 간의 차이
ㅇ 양자화기
- 잔차에 대해서 만 양자화하여 비트 절약 및 양자화 잡음 등 감소
ㅇ 예측기 (주로, 선형 예측기를 사용)
- 단지 인접 샘플들 만이 아니라,
- 과거의 n개 양자화된 잔차값들을 기초로 통계적 선형 예측을 함
. 즉, 약간의 과거 신호치를 기억하고, 그들의 값에서 현 신호치의 선형 예측치를 만듬
- 여기서, 선형 예측(Linear Predication) 이란?
. 이전의 샘플값들로부터 선형 모델에 의해 계산하며 다음 샘플값의 변화를 예측
ㅇ 부호화기
- 비트 할당
ㅇ 채널을 통해 PCM 전송
- 잔차(예측값과 현재 샘플값 차이)를 양자화하여 PCM 전송
ㅇ 복호화
- 수신측에서는 차례대로 전송되어 온 차이 신호를 적분하여 원래의 신호를 재현
3. DPCM의 특징/응용
ㅇ PCM(Pulse Code Modulation) 전송방식의 전송효율을 높이기위해 사용
ㅇ 주로, 음성 또는 영상 예측 부호화(Predicative Coding)에 활용되는 압축 기법
ㅇ 보다 개선된 방식으로는,
- `적응형` 차동 PCM 방식 ☞ ADPCM 참조
- 신호 샘플값의 변동폭이 큰 경우에,
. 변동폭이 심한 구간과 적은 구간을 구분하여
. 양자화 스텝 크기를 적응적으로 변동시키는 기법
- 예측기가 시간 변화에 따라 입력 샘플값의 통계적 특성에 적응적으로 맞추어 줌
ㅇ 보다 구현이 용이한 방식 ☞ DM(Delta Modulation)