music算法
❶ 帮我这个Matlab的MUSIC算法程序怎么改才能运行
clear
m=sqrt(-1);
delta=0.101043;
a1=-0.850848;
sample=32; %number of sample spot
p=10; %number of sample spot in coef method;
f1=0.05; f2=0.40; f3=0.42;
fstep=0.01;
fstart=-0.5;
fend=0.5;
f=fstart:fstep:fend;
nfft=(fend-fstart)/fstep+1;
%un=urn+juin
urn= normrnd(0,delta/2,1,sample);
uin= normrnd(0,delta/2,1,sample);
un=urn+m*uin;
%计算 zn
for n=1:sample-1
zn(1)=un(1);
zn(n+1)=-a1*zn(n)+un(n+1);
end
%计算 xn
for n=1:sample
xn(n)=2*cos(2*pi*f1*(n-1))+2*cos(2*pi*f2*(n-1))+2*cos(2*pi*f3*(n-1))+sqrt(2)*real(zn(n));
end
x=xn';
for k=0:1:sample-1
s=0;
for n=1:sample-k,
s=s+conj(x(1,n))*x(1,n+k); %calculate the value of rxx
end
rxx(1,k+1)=(1/sample)*s;
end
Rx=zeros(sample,sample);
Rx=toeplitz(rxx(1,1:32));
[U,S,V]=svd(Rx);
Pmusicf=zeros(1,1/fstep+1);
ei=zeros(1,sample);
for i=1:length(f)
for j=1:sample
ei(1,j)=exp(-2*pi*(j-1)*f(i)*m);
end;
sum=0;
for k=7:sample
sum=sum+abs(ei*V(:,k))^2;
end
Pmusicf(1,i)=10*log10(1/sum);
end
figure
plot(f,Pmusicf);
title('人工计算music算法');
pp=6;
x=xn';
M=length(x);
rxx=xcorr(x,'biased');
rxx=[rxx(M:end),0];
R=toeplitz(rxx,rxx);
Rxx=R(1:M,1:M);
Rxy=R(1:M,2:end);
[U,S,V]=svd(Rxx);
U1=U(:,1:pp);
S1=S(1:pp,1:pp);
V1=V';
V1=V1(1:pp,:);
A=U1.'*Rxy*V1.';
d=eig(S1,A);
y=angle(d)/2/pi;
figure
stem(y,ones(1,length(y)));
title('人工计算esprit算法');
f=-0.5:0.001:0.5;
j=sqrt(-1);
for n=1:1001
ff(n)=0;
for k=1:length(xn)
ff(n)=xn(k)*exp(-j*2*pi*n*k/1001)+ ff(n);
end
ff(n)=abs( ff(n)).^2/(length(xn));
end
ff=10*log10(ff);
figure
plot(f,ff)
❷ 请问用matlab做数据处理，需要数据加窗函数的music算法怎么做，出图是功率谱的
n=0:0.1:200;%设定信号时间长度为0到200秒，采样间隔0.1，则采内样频率为10HZ，点数2001
y=sin(2*pi*0.2*n)+sin(2*0.213*n);
Y=fft(y);%FFTPyy=Y.*conj(Y)/2000;%信号功率谱f=10*(0:1000)/2000;%计算横容轴频率值figure(1)subplot(2,1,1),plot(n,y),title('信号'),xlabel('时间(S)')subplot(2,1,2),plot(f,Pyy(1:1001)),title('信号功率谱'),xlabel('频率(Hz)')
❸ 请问MUSIC算法和LMS算法到底是怎么回事,都是用来干吗的啊
这是两种不同的算法,MUSIC算法是多重信号分类算法,是经典的空间谱估计算法,通过将接受信号分成噪声子空间和信号子空间(这两子空间正交)达到超分辨谱估计.MUSIC算法可以完成DOA(波达方向)估计和频率估计.其实质是基于一维搜索的噪声子空间算法.
LMS算法是最小均方算法，是自适应技术的基础．LMS算法是达到输入信号与期望信号有最小的均方误差的一种算法．
❹ 各个方面有关 music算法 的东西
关于Music 算法
http://www.hellovenus.com/?p=97
仿真了几段程序，关于波达方向(DOA，Direction of Arrival)，采用的是音乐MUSIC,Multiple Signal Classification)算法，基本思想是将任意阵列输出数据的协方差进行奇异值分解，求出特征值和特征向量，利用信号子空间和噪声子空间的正交性，构造空间谱函数，通过谱峰搜索，检测信号的DOA。因为此算法很经典，参考书和源程序在网上都可以搜到。给个地址，欢迎讨论。
1:Steve Kogon在《统计与自适应信号处理》中的程序，
中文版，英文版， 源程序．
2：高星辉的硕士论文，修正MUSIC算法对信号DOA的估计
论文,无修正的线阵算法, 修正的线阵算法．
3：圆阵算法
❺ 最近在做music算法，需要用到奇异值分解，求复数矩阵的奇异值算法C++源程序
数学上讲：特征向量是不唯一的，也许不是不对。毕竟特征值都求对了呢。如果可以的话，题主举一个具体的例子？让大家看看怎么不对。
程序上讲：这种算法都有现成的库，尽量别自己写，很容易搞出错的。。
❻ music算法的理论发展及应用
MUSIC（Multiple Signal Classification多信号分类）算法是1979年由美国人R.O.Schmidt提出的，它标志着空间谱估计测向进入了繁荣发展的阶段。它将“向量空间”的概念引入了空间谱估计领域，经过三十年的发展，可以说其理论已经比较成熟。
自80年代以来，人们对基于特征分解的超分辨率空间谱估计算法进行了广泛深入的研究，并提出了一系列高效的处理方法，其中最经典的是多信号分类（MUSIC）算法，这种算法要经过一维搜索才能求出信源的来向，而相对最大似然（ML）和加权子空间拟合（WSF）等多维搜索算法的运算量已经减少了很多。以MUSIC为代表的算法存在一个缺点，即对相干信号处理的不理想。在针对相干信号源的一系列处理方案中，比较经典的是空间平滑技术，如空间平滑（SS）和修正的空间平滑（MSS）算法。然而，空间平滑技术是以损失阵列有效孔径为代价的，而且只适用于等距均匀线阵（ULA）。
事实上空间谱估计算法都是在已知信号源数目下计算的，而在实际应用中这是不可能的，只能根据观测数据对源数目进行估计。R.O.Schmidt在他的经典之作中提出了依据阵列协方差矩阵特征值的分布来估计信号源的方法。这种方法在理论上是完美的，至少对独立源和部分相关源是正确的，但实际上由于数据长度有限，很大程度上只能依靠主观判断来确定源数。
❼ 波束形成和music有什么关系
为了提高频域波束形成的宽带波达方向估计性能,提出了类MUSIC波束形成算法(MBM,MUSIC-likeBeamforming Method).在频域将宽带信号划分为若干窄带信号,叠加各窄带的MBM算法的空间谱后其峰值对应角度即为宽带波达方向估计结果.MBM算法的主瓣宽度在不同分析频率下基本保持不变,计算量与常规波束形成(CBF,Con-ventional Beamforming)相当.仿真结果表明,MBM算法的宽带波达方向估计性能和角度分辨能力介于分别叠加各窄带的CBF和MUSIC算法估计结果的ICBF(Incoherent CBF)和IMUSIC(Incoherent MUSIC)算法之间.
❽ music算法的介绍
MUSIC算法1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。
❾ 为什么快拍数减少时传统music算法失效
就是全部阵元在时域的一次采样.如果阵元数为M,那么通常用 X(t)来表示一次采样,维数为M*1. 具体可参看王永良 快拍数一般是指时域上的采样点数，也就是snaps
❿ 问一个信号中MUSIC算法的问题：
随机信号的功率谱，描述了信号的功率在频域的分布情况。
如果是实功率谱，那么它应该完整描述了功率所分布的频率范围，以及在不同频率处的功率的相对强度。
而MUSIC作为一种高分辨率的子空间方法，首先其主要应用于离散谱的估计，比如混叠在一起的单频信号；其频谱峰值反映了这些主要信号成分所在的频率位置，但是其并不能反映各信号成分之间的幅度比值（相对强度），也反映不出信噪比水平，所以MUSIC算法所得到的“谱”被称为伪谱。