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　　　　　　。

同时估计非相干和相干信号的修正MUSIC算法.doc

信号检测与估计必备仿真代码，含6种算法，部分由牛逼师哥编写，自己可以该数据，很好用一直留着而且只要1个积分希望可以惠及更多人。THANKS

MUSIC 算法又叫多信号分类算法，用MATLAB对阵列信号进行仿真，测试在干扰的情况下，观察其性能随信噪比，快拍数和空间采样间隔的变化情况，包含三个代码，代码注释详细，直接运行即可

提出了基于FFT变换的空间重采样方法与求根的Music算法( root-music)相结合的宽带信号测向算法。 算法利用了空间重采样算法的优点,利用空间的 FFT变换,根据采样定理反变换得到虚拟阵元的输出,从而达 到聚焦的效果,基于聚焦的思想算法保持了其对相干信号的处理能力,克服了 RSS算法对预估计角度的依赖 性。同时采用了求根的 Music算法,使得在提高测向精度、降低测向均方误差的同时更降低了运算量。仿真实验 通过与 RSS和 Music算法结果进行比较,验证了该算法的有效性。

基于MUSIC的含噪声信号频率估计，频率估计不仅在理论上，而且在实际应中，都有非常重要的研究价值。本文采用空间谱估计的典型代表MUSIC算法，对含高 斯白噪声的信号进行频率估计，同时也通过MATLAB软件对其进行了仿真。仿真结果表明对单、多个含噪声的正弦信号而言，MusIc算法有良好的频率特性，并能达到预期效果。

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