music算法的实现　MU S IC 算法是一种子空间分解算法, 它的各种性能已被广泛研究. 在信号波达方向估计领 域, MU S IC 算法的应用, 形成了MU S IC 波达方向估计算法. 实际应用中,MU S IC 波达方向估计算法, 拥有超分辨能力的同时, 也存在原理性缺点——MU S IC 空间谱不能反映目标信号的相对强度. 文中在前人工作的基础上, 对MU S IC 波达方向估计算法进行理论分析, 提出了有效的改进方法, 并通过仿真试验证实了分析的正确性.

该模型是基于实地测量的即以准平坦地形、大城市市区的中值场强或路径损耗作为参考，对其他传播环境和地形条件等因素分别以校正因子的形式进行修正，用来预测地面移动系统信号的强度。其频率适用范围是150MHz到1000MHz的UHF/VHF频带。目前使用的主要频段资源为800~900MHz。这一频段，在相对平坦区域，一般可应用Okumura-Hata传播模型。Hata提供了对这些数据的解析逼近，并捕捉到大部分的主要影响-The model is based on field measurements of

边缘检测算子 图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。由于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。(The image edge infor