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在有电磁波信息链的条件下，飞行器通过单电磁矢量传感器接收来自基站的完全极化电磁波信号，并对该信号进行处理获得电磁波的波达角和极化角。本文提出了一种新的基于电磁矢量传感器的MUSIC极化-空域联合谱估计方法，此方法将极化空域导向矢量分解成矩阵旋转乘积的形式，并将其作进一步的演化成矩阵生成元的形式。最后用仿真验证了算法的有效性。

使用CNN的音乐流派分类

DOA估计MUSIC算法Matlab仿真文件 ，亲自检测，可生成谱估计图像，希望对大家有帮助

FastLED-Serial-Music-Arduino 更新：您可以使用插件包含的二进制文件，我已经编辑了代码以允许它检测 arduino，除非您除了 COM1 之外还有多个端口——在这种情况下，我还包含了一个 INI 文件，您可以使用它来覆盖端口名称： overrideCom=COM5 使用来自音乐的 Winamp 插件的串行数据输入，为您的 LED 灯条提供令人敬畏的可视化效果。 使用 FastLED.h *调整 MusicInputProgram.ino 中的设置以适合您的 arduino/LED 灯条设置并将其编译/上传到您的 arduino *为您的arduino输入正确的com端口并编译，将SVIS.dll文件添加到您的winamp插件目录中 *将您的默认录音设备设置为“立体声混音” *打开winamp并选择与SVIS.dll关联的可视化，然后在键盘上输入CTRL

提出了一类适用于Alpha稳定分布随机变量的统计量—类M估计相关(MELC),通过构造阵列输出的类M估计相关矩阵,提出了适用于Alpha稳定分布噪声环境下的波达方向(DOA)估计新算法,即MELC-MUSIC算法。仿真实验表明,在Alpha稳定分布噪声环境下,MELC-MUSIC算法在抗噪声特性、多源信号分辨性以及对不同形式信号(圆对称信号或非圆对称信号)的适应性方面获得比基于分数低阶统计量(FLOS)的MUSIC方法更好的估计性能。

DOA估计：基于一维线阵的MUSIC算法

【资源内容】： -1- 阵列（ULA、UPA、UCA三种可选）窄带信号统计模型建模仿真 -2- 加入幅相误差，并分析MUSIC算法性能损失情况 -3- 作图对比，效果明显 -4- 注意 未引入补偿校正算法，仅分析现象！ 【代码特点】：参数化编程（参数可方便修改）、思路步骤清晰、注释明细。 【适合对象】：信号处理、雷达专业学生。 【乱码问题】：文件打开如果出现中文注释乱码的情况，就用记事本打开文件，若无乱码情况，则直接复制记事本中的内容，粘贴到对应的MATLAB文件中。 感谢支持！

基于天线阵列协方差矩阵的特征分解类DOA估计算法中，多重信号分类（MUSIC）算法具有普遍适用性，只要已知天线阵的分布形式，无论直线阵还是圆阵，不管阵元是否等间隔分布，都可以得到高分辨率的估计结果。

微信小程序项目实例——仿AppleMusic（源码+截图） 单曲、搜索、添加本地、专辑、歌手等功能都包括了