【资源内容介绍】： 【1】构建多目标相干信源阵列信号模型（一维ULA阵列）； 【2】经典MUSIC估计算法； 【3】MEVD+MUSIC估计算法； 【适应对象】： 雷达专业、阵列信号处理专业学生； 【资源特点】： 编程规范，注释明细； 【使用建议】： 此资源为较基础的空域信号处理算法，建议结合算法的理论知识，了解代码实现的技巧和过程。 【关于售后】： 如果对代码有不理解的地方，可以在CSDN平台私信我，有时间都会回复。 【购买前建议】： 此算法主要参考文献： [1]张薇. 基于矩阵重构的相干信源波达方向估计算法研究[D].哈尔滨工业大学,2021. 的3.2小节；可提前了解算法本身，确认是否有此需求。 感谢支持！

【资源内容介绍】： 【1】构建多目标相干信源阵列信号模型（一维ULA阵列）； 【2】经典MUSIC超分辨谱估计算法； 【3】前向平滑技术+MUSIC； 【4】后向平滑技术+MUSIC； 【5】前后双向平滑技术+MUSIC； 【适应对象】： 雷达专业、阵列信号处理专业学生； 【资源特点】： 编程规范，注释明细； 【使用建议】： 此资源为较基础的空域信号处理算法，建议结合算法的理论知识，了解代码实现的技巧和过程。 【关于售后】： 如果对代码有不理解的地方，可以在CSDN平台私信我，有时间都会回复。 感谢支持！

采用Music法进行7阵元ULA线阵波达方向估计时，已知：中心波长为λ ，阵元间距为 λ/2，两对不同的波达角分别为3° ，两个等幅信源信号为 ，不相关， ，噪声方差σ=0.1 。用MATLAB进行计算

对原始的music算法只能对不相关的信号的博大方向进行估计，对于相关信号就会出现误差，在此基础上提出了改进的music算法

MUSIC算法是一种基于子空间分解的算法，它利用信号子空间和噪声子空间的正交性，构建空间谱函数，通过谱峰搜索，估计信号的参数。对于声源定位来说，需要估计信号的DOA。MUSIC算法对DOA的估计有很高的分辨率，且对麦克风阵列的形状没有特殊要求，因此应用十分广泛。雷达系统课大作业，经典MUSIC算法MATLAB仿真，带详细注释。可以直接使用。MATLAB阵列信号处理，DOA估计，MATLAB信号处理，信息工程专业，通信专业等学科学习的例程，经典仿真案例，学习入门必备。

MUSIC算法.doc

matlab加噪声代码来源数量未知的PCA和MUSIC算法的贝叶斯推断 给定Y = VA + Z，如何在不过度拟合的情况下最佳估计V，A的未知维？ 对于流行的PCA模型，这是50年前的挑战（例如，因子分析，降维等） 第一次，我通过贝叶斯方法中的最大后验（MAP）估计（即，估计速度快，且具有线性复杂度）找到了针对该挑战的封闭式解决方案。 为了解决这个问题，我最终在附录中得出了全新的概率分布（即Double-gamma和Double-inverse-gamma分布）。 在仿真中，我们发现SNR = -10（dB）是对独立信号源进行准确估算（即，不过度拟合）的极限。 通过中心极限定理，我们知道三个标准差是所有平均随机变量的极值。 因此，可以通过信号加噪声百分比\ tau（Y）（即SNR> -10（dB）<=> \ tau（Y）<90> -10（dB）<=>“噪声偏差<3 *源的偏差” PS：我们将MAP方法与标准MATLAB软件包（音乐和aictest）进行了比较。 代码中的所有内容都应该清楚。 非常欢迎所有反馈！ 参考： V

【资源内容】：利用MATLAB实现了： 1、（均匀线阵）阵列信号建模； 2、 MUSIC算法及其改进算法的空间谱估计。 【算法涵盖】：1、经典MUSIC谱估计算法；2、改进的噪声子空间投影算法1；3、改进的噪声子空间投影算法2；4、基于谱函数二阶导数的DOA估计算法。 【代码特点】：参数化编程、可方便更改仿真参数；代码思路清晰、注释明细；适合初学者和有一定基础的同学。 【适用对象】：信号处理、雷达专业学生。 【乱码问题】：文件打开如果出现中文注释乱码的情况，就用记事本打开文件，若无乱码情况，则直接复制记事本中的内容，粘贴到对应的MATLAB文件中。 感谢支持！

通过球麦克风阵列采集高阶声场的声压信息,采用球谐函数分解声场并建立信号模型,应用MUSIC算法提取出声源的方位。由于MUSIC算法在信号源相干性比较高,特别是声源比较接近时,其分辨率会严重下降,提出了一种基于空间平滑的瓣分块方法来提高定位的效果。仿真实验采用了一个72元的球阵,实验结果表明:提出的方法能同时有效地确定声场中多个声源的位置,能比较好地对抗噪声的影响。

子空间的性质 性质1：协方差矩阵的大特征值对应的特征矢量张成的空间与入射信号的导向矢量张成的空间是同一个空间，即 性质2：信号子空间　与噪声子空间　正交，且有　　　　，其中　　　　　　。