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MUSIC_algorithm
- MUSIC 算法是利用接收数据的协方差矩阵(Rx)分离出信号子空间和噪声子空间，利用信号方向向量与噪声子空间的正交性来构成空间扫描谱，进行全域搜索谱峰，从而实现信号的参数估计。-MUSIC algorithm is used to receive data covariance matrix (Rx) to isolate the signal subspace and noise subspace, using the signal direction vector and noise su
MUSIC1
- 谱分析子空间MUSIC算法的实现以及MUSIC与直接估计的比较-Spectral analysis of subspace MUSIC MUSIC algorithm implementation and comparison with direct estimates
uniform-circular-array-MUSIC
- 16元均匀圆阵对空间5个信源的方位估计，MUSIC方法，定位精度高，谱峰尖锐-localization of 5 sources using a 16 elements UCA,MUSIC method,high accuracy, well spectrum to localize
Esprit_try
- DOA估计的又一经典算法，和MUSIC相比，不需要谱峰搜索，相对更快捷！是利用空间旋转不变性求得波大方向。-DOA estimation is a classical algorithm, and compared to MUSIC, without spectral peak searching, relatively more efficient! Is the use of space rotation invariance to obtain the wave direction.
MUSIC_pufeng
- MUSIC算法源程序,阵列信号处理DOA估计子空间MUSIC算法谱峰搜索程序-MUSIC for DOA estimation
MUSIC
- 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
music
- 三维子空间music 方位角定义为与x轴的夹角，俯仰角定义为与z轴之间的夹角,俯仰角在0—90度，方位角0-180. 分辨不相关的两个角成功概率/估计偏差与SNR 最后进行谱峰搜索-Dimensional subspace music is defined as the angle and azimuth angle, pitch angle is defined as the x-axis and z-axis between the pitch angle of 0-9
CHENGXU
- 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。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
pmusic_for_DOA_estimation
- spectrum.music对象和pmusic函数提供Schmidt提出的MUSIC算法。该算法基于对自相关矩阵的特征分析，用于对频谱的估计。这种谱分析将数据相关矩阵的信息分为信号子空间和噪声子空间。-spectrum.music objects and functions provide MUSIC algorithm pmusic Schmidt raised. The algorithm is based on the correlation matrix of the feature a
RF3D_v1p00
- 一个共同的视频被空间相关去噪的框架随机噪声和空间相关的固定模式噪声。首先，在每一卷的空间和时间上的相关性，利用sparsify数据在三维时空的变换域，然后3D体积的频谱系数的自适应阈值萎缩三维阵列。这样的阵列取决于特定的运动轨迹的体积，单个功率谱密度的随机和固定的模式噪声，以及噪声方差，自适应地估计在变换域。-The video was a common fixed pattern noise spatial correlation denoising framework random nois
code-to-Fulfill
- 视频原始图像中存在着大量的信息冗余，如时间冗余、空间冗余、信息熵冗余、谱间冗 余、几何结构冗余、视觉冗余和知识冗余等等。运动估计是视频压缩编码中的核心技术之一， 采用运动估计和运动补偿技术可以消除视频信号的时间冗余以提高编码效率。如何提高运动 估计的效率，使运动估计算法的搜索过程更健壮、更快速、更高效成为目前研究的热点。
CLASSICALMUSIC1
- 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。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
ittchyxz
- 调试通过可以使用，uwDkegB参数是小学期课程设计的题目，是路径规划的实用方法，正确率可以达到98％，obvjgzy条件基于互功率谱的时延估计，数学方法是部分子空间法。- Debugging can be used, uwDkegB parameter Is the topic of the elementary school stage curriculum design, Is a practical method of path planning, Accuracy can reach
sdcyggzv
- 关于神经网络控制，jgoQmpv参数应用小区域方差对比，程序简单，基于互功率谱的时延估计，数学方法是部分子空间法，EtDWrNi条件包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，本程序的性能已经达到较高水平。- On neural network control, jgoQmpv parameter Application of small area variance comparison, simple procedures, Based on the time delay estim
wxjwbziy
- 一种流形学习算法（很好用），hJfFYpH参数本科毕设要求参见标准测试模型，基于互功率谱的时延估计，包括广义互相关函数GCC时延估计，VxqzoSg条件数学方法是部分子空间法，利用matlab GUI实现的串口编程例子。- A fluid manifold learning algorithm (good use), hJfFYpH parameter Undergraduate complete set requirements refer to the standard test mode
suan
- 圆阵幅相自校正算法。包含了DOA估计以及空间谱搜索。-Self calibration algorithm for amplitude and phase of circular array. Including DOA estimation and spatial spectral search.
P2
- 时序信号的现代谱估计，利用信号子空间法、线性预测——最大熵法估计信号频率- The current spectrum estimation of the timing signal is estimated by the signal subspace method and the linear prediction-maximum entropy method.
MVDR
- 波束形成技术和信号空间波数谱估计是自由空间信号阵列处理的两个主要研究方面.MVDR是一种基于最大信干噪比（SINR）准则的自适应波束形成算法。MVDR 算法可以自适应的使阵列输出在期望方向上功率最小同时信干噪比最大。 将其应用于空间波数谱估计上可以在很大程度上提高分辨率和噪声抑制性能。本文将在深入分析MVDR算法原理的基础上，通过计算机仿真和海上试验数据处理的结果， 分析了MVDR算法在高分辨率空间波数谱估计应用中的性能。同时通过比较对角加载前后的数据处理结果，分析对角加载对MVDR的改进
Design Explorer 99 SE
- 波达方向（DOA）估计的基本问题就是确定同时处在空间某一区域内多个感兴趣的信号的空间位置（即多个信号到达阵列参考阵元的方向角）。最早的也是最经典的超分辨DOA估计方法是著名的MUSIC方法，MUSIC是多重信号分类（Multiple Signal Classification）的英文缩写。它是由R．O． Schmidt于1979年提出来的，由1986年重新发表的。MUSIC算法利用了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．(The basic proble
阵列信号处理 DOA估计
- 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：谱峰搜索传播算子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 9: 均匀圆阵下基于UCA-ESPRIT的二