text: MUSIC是一種用於頻率估計和無線電測向的演算法。發展歷史.現實生活中有許多根據測量結果估計接收訊號所依賴的一組常數引數訊號處理問題。已經有幾種解決這些問題的方法，包括Capon。Pisarenko並且已被廣泛研究。在基於數千次模擬的詳細評估中，麻省理工學院的林肯實驗室得出結論，在目前公認的高解析度演算法中，MUSIC是最有前途的，也是進一步研究和實際硬體實現的主要候選者。然而，雖然MUSIC的效能優勢很大，但它們是以計算為代價的。頻率估算的應用.MUSIC使用特徵值和特徵向量方法估計訊號或Autocorrelation matrix的頻率內容。該方法假設訊號formula_1由存在高斯白噪聲的 formula_2複指陣列成。給定formula_3次M自相關矩陣，formula_4，如果特徵值按降序排序，對應於 formula_2個最大特徵值的特徵向量跨越訊號子空間。其餘的 formula_6 特徵向量跨越正交空間，其中只有噪聲。注意，對於 formula_7，MUSIC與Pisarenko harmonic decomposition相同。一般的想法是使用平均來改善Pisarenko估計的效能。MUSIC的頻率估算功能是formula_8其中， formula_9 是噪聲的特徵向量，formula_10被稱為導向向量，在這種情況下表示為均勻陣列。估計函式的 formula_2個最大峰值的位置給出了 formula_2訊號分量的頻率估計。MUSIC是Pisarenko harmonic decomposition的推廣和計算。在該方法中，僅使用單個特徵向量並將其視為一組自回歸係數，其零值可以透過分析或多項式根尋找演算法找到。相比之下，MUSIC假設已將幾個此類函式新增在一起，因此可能不存在零。相反地，存在可利用計算，搜尋估計函式的區域性最小值。與其他方法比較.當預先知道元件的數量時，MUSIC優於簡單的方法，例如:存在噪聲的情況下選取DFT譜的峰值，因為它利用該數字的知識來忽略其最終報告中的噪聲。與DFT不同，它能夠以高於一個樣本的精度估計頻率，因為可以針對任何頻率評估其估計函式，而不僅僅是DFT頻段的頻率。這是一種超解析度成像的形式。它的主要缺點是它需要事先知道元件的數量，因此原始方法不能用於更一般的情況。存在用於僅從自相關矩陣的統計特性估計源分量的數量的方法。例如， 此外，MUSIC假設共存源不相關，這限制了其實際應用。最近的迭代半引數方法提供了強大的超解析度成像，儘管有高度相關的例如:SAMV (algorithm)其他應用.MUSIC的修改版本，表示為"時間反轉-MUSIC" - libmusic 。
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metadata: MUSIC演演算法
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