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DOA经典算法系列之MUSIC
MUSIC算法的深入研究改进算法众多,这里提供Music系列一:信号子空间法-DOA series of classical algorithm MUSIC MUSIC - depth study of the many improved algorithm, Music here for a series : signal-space law
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music算法是利用空间阵列实现空间信号参数估计的一项专门技术,-music algorithm is the use of space spatial signal array parameter estimation of a specialized technology,
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《空间谱估计原理与算法》多重信号分类法估计matlab源代码-" Space Spectrum Estimation Principle and Algorithm" multiple signal classification method estimates matlab source code
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阵列信号处理的MUSIC算法：经典MUSIC源程序，求根MUSIC算法源程序，波束空间MUSIC算法源程序，基于解相干的MUSIC源程序，基于四阶累积量的MUSIC算法。-MUSIC algorithm array signal processing: classical MUSIC source, Roots MUSIC algorithm source, beam-space MUSIC algorithm source code, source code based on decohere
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阵列信号处理中，能够识别空间多信号源的方向-Array signal processing, multiple sources to identify the direction of space
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MUSIC(Multiple Signal Classification)算法是Schmidt在1979年首先提出的，是早期经典的超分辨率DOA估计方法(即超瑞利限的方法)，属特征结构的子空间方法。-MUSIC (Multiple Signal Classification) algorithm is Schmidt first proposed in 1979, is an early classic super-resolution DOA estimation methods (ie, s
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基于模式空间的均匀圆阵方位估计性能研究，在建立了均匀圆阵数学模型的基础上，将模式空间与经典高分辨方位估计算法———多重信号分类法（MUSIC）
应用到均匀圆阵方位估计（DOA）中-Based on the pattern space DOA estimation with uniform circular arrays properties, in the establishment of a uniform circular array based on the mathematical
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MUSIC算法是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成-MUSIC algorithm is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of view, the o
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1979年美国人R.O.Schmidt提出著名的MUSIC（Multiple Signal Classification多信号分类）算法，标志着空间谱估计测向进入了繁荣发展的阶段，经过三十年的发展，可以说其理论已经比较成熟 -1979 americans R.O.S chmidt put forward the famous MUSIC (Multiple Signal Classification more Signal Classification) algorithm, marked th
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music算法的空间平滑法程序，对协方差平滑后看到对相关信号的空间谱估计准确-music algorithm, spatial smoothing procedures, see the relevant signal space spectrum estimation accurate smoothed covariance
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运用music方法对空间不同方向的信号来波到达角进行DOA估计，-Use of the music signal of the different directions of space wave angle of arrival DOA estimation
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特征空间方法是现代谱估计的重要方法之一。针对噪声中的复正弦信号的模型，通过特征矢量的方法进行信号空间的分解。通过将信号空间分解为谐波信号空间和噪声信号空间这两个相互正交的空间的方法进行谱估计。Pisarenko,Music,ESPRIT算法都是这一类方法的重要算法。我们通过对不同算法进行比较分析不同算法在各种状况下的表现性能。并针对ESPRIT算法的各种改性和提升进行对比和测试。-Feature space is one of the modern spectral estimation met
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此代码属于music基础算法的matlab仿真源码，对于空间任意方向上的信号通过music测算出其方向的方法。-This code belongs to the music-based algorithm matlab simulation source code, measure the direction signal through space in any direction on the music.
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经典的music算法程序，进行波达方向估计，利用空间谱函数进行谱峰搜索，对信号源的波达方向估计-Classical music algorithm for direction of arrival estimation, the use of space spectral function spectral peak searching, the signal source DOA estimation
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MUSIC算法是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。MUSIC算法就是利用这两个互补空间之间的正交特性来估计空间信号的方位。噪声子空间的所有向量被用来构造谱，所有空间方位谱中的峰值位置对应信号的来波方位。MUSIC算法大大提高了测向分辨率，同时适应于任意形状的天线阵列，但是原
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用空间平滑music算法对波达方向（DOA）信号进行DOA估计的matlab程序。-Music by spatial smoothing algorithm for direction of arrival (DOA) signal DOA estimation matlab program.
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MUSIC estimates the frequency content of a signal or autocorrelation matrix using an eigenspace method. This method assumes that a signal, x(n), consists of p complex exponentials in the presence of Gaussian white noise. Given an M \times M autocorre
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MUSIC算法在单极子交叉环上的空间估角应用 主要用于多重信号检测与估计-MUSIC algorithm estimates the angle of space by cross ring monopole.It is mainly used for multiple signal detection and estimation.
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包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，空间目标识别，采用PM算法，主同步信号PSS在时域上的相关仿真。- Including the MUSIC algorithm, ESPRIT algorithm ROOT-MUSIC algorithm, Space target recognition algorithm using PM, PSS primary synchronization signal in the time domain simulation rel
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阵列信号处理的理论与应用书籍代码：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(Theory an
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