包含阵列信号处理的理论和应用（张小飞）课本的电子文档，以及matlab程序 MATLAB程序 1：MUSIC 算法MATLAB程序 2：ESPRIT 算法MATLAB程序 3：Root-MUSIC算法MATLAB程序 4：面阵中二维角度估计 Unitary -ESPRIT算法MATLAB程序 5：空间平滑MUSIC算法的MATLAB程序 6：角度和时延联合估计（JADE）算法MATLAB程序 7：传播算子DOA估计算法MATLAB程序 8：基于增广矩阵束的L型阵列的二维DOA估计MATLAB程序

MUSIC算法介绍

MATLAB程序 1：MUSIC 算法MATLAB程序 2：ESPRIT 算法MATLAB程序 3：Root-MUSIC算法MATLAB程序 4：面阵中二维角度估计 Unitary -ESPRIT算法MATLAB程序 5：空间平滑MUSIC算法的MATLAB程序 6：角度和时延联合估计（JADE）算法MATLAB程序 7：传播算子DOA估计算法MATLAB程序 8：基于增广矩阵束的L型阵列的二维DOA估计MATLAB程序

二维ROOT-MUSIC DOA估计算法的MATLAB实现代码，可以参考学习。

空间谱估计是阵列信号处理最主要的两个研究方向之一，在过去三十年得到了蓬勃发现，理论日趋成熟。而MUSIC算法又是空间谱估计中最为经典的算法，为许多工程项目所采用。 本文首先对空间谱估计的基本原理进行了详细的论述，并在此基础上利用MUSIC算法实现了基于圆阵的二维测角。 然后，在算法性能评估方面，本文提出了一套评估方法，并对该方法的无偏性进行了验证。利用这套评估方法，分别讨论了在单目标和双目标两种情况下，幅相误差、信噪比、阵面孔径、阵元数、信源位置及采样点数等参数对于测角结果的影响，并重点考察了双目标情况下这些参数对分辨力及分辨精度的影响。 此外，本文还对信号之间的相关性对测角结果的影响程度做了一定的研究。在此基础上，形成了对MUSIC算法的一个比较系统的性能评估。

MUSIC算法的DOA估计的matlab仿真程序，测角精度随信噪比变化的曲线

经典music算法程序的仿真 经测验 可行 能出图

旨在用C语言程序和MATLAB程序通过MUSIC算法对“信号提取”进行实现，结果证明程序运行效果良好，分辨率较高

MUSIC算法前后平滑修正，基于空间平滑的music算法的MATLAB代码

利用music算法(多重信号分类算法)估计信号的波达方向，将多个信号分辨出来.