信号子空间 使用Fortran，C和Python中的Esprit和RootMusic等方法进行一维和整体信号子空间分析 部分基于 核心子空间代码用Fortran 2008编写，并从其他语言（Python，C）中调用。 由于程序是基于Fortran / Python的，因此它们应该可以在几乎从嵌入式到超级计算机的任何平台上编译和运行。 特别是，该程序（Fortran，可选地由C或C ++调用）可在以下编译器中运行： Gfortran（GCC） 英特尔oneAPI（ifort，icc，icpc） 建造 先决条件： Linux： apt install liblapack-dev g++ gcc gfortran cmake Mac： brew install lapack gcc cmake Windows：针对Linux使用或Windows子系统 ctest -S setup.

针对二维多重信号分类算法可以估计出系统的到达时间(TOA,time-of-arrival)和波达方向(DOA,direction-of-arrival)参数，但需要复杂度非常高的二维谱峰搜索这一问题，提出了IR-UWB系统中基于求根MUSIC(root-MUSIC)的TOA和DOA联合估计算法，该算法对接收信号的频域形式建模，先估计出TOA，然后由TOA的差值计算出DOA，从而实现TOA和DOA的联合估计。该算法不需谱峰搜索，可直接给出估计参数的闭式解，还可实现参数配对。还推导了参数估计的误差方差。仿真结果表明，该算法的参数估计性能明显优于矩阵束算法、传播算子算法以及基于旋转不变技术估计信号参数算法，并且非常接近于2D-MUSIC算法，但该算法的复杂度却远远低于2D-MUSIC算法。

二维MUSIC算法的Matlab程序（8阵元均匀圆阵，三维图；方位角、俯仰角）

1.MUSIC算法MATLAB程序 10.L型阵下基于2D-MUSIC的二维DOA估计算法 15 四元数MUSIC的MATLAB程序 3.root-MUSIC算法MATLAB程序 5.空间平滑MUSIC算法的MATLAB程序

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。

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root music算法的matlab仿真代码，从信号生成开始运用该算法进行处理

当误差具有显着的径向分量时，Spectral-MUSIC无法显示两个不同的峰，而Root-MUSIC则不受影响。 Root-MUSIC仅适用于传感器位于统一网格上的ULA和非均匀阵列（NUA）。

求根多重信号分类算法（ROOT-MUSIC）,可估计输入信号到达角、离开角

这是在阵列信号处理doa 技术中一种基础算法，其变形广泛应用，经运行验证。