基于MATLAB阵列信号处理研究1
利用MATLAB进行信号处理及分析研究
利用MATLAB进行信号处理及分析研究一、前言信号处理及分析是现代应用数学中非常重要的一个方向。
信号处理的目的是在噪声和干扰的环境下，提取出信号中有用的信息，从而最大化信号的传输或者应用。
因此，信号处理被广泛应用于物理、工程、生物、医学等领域。
MATLAB是一种非常流行的数学软件，它可以实现各种信号处理和分析算法。
本文将介绍如何使用MATLAB进行信号处理及分析研究。
二、MATLAB基础MATLAB是一种功能强大的数学软件，在开始学习信号处理和分析之前，需要掌握一些MATLAB基础知识。
MATLAB有一个交互式界面，用户可以在其中输入和执行各种命令。
例如，我们可以像这样输入一个向量：>> x = [1 2 3 4 5]x =1 2 3 4 5这个向量包含了几个数字。
我们可以对这个向量执行各种操作，比如计算它的平均值：>> mean(x)ans =3MATLAB也可以用来画图。
例如，我们可以画出sin函数的图像：>> x = linspace(0, 2*pi, 100);>> y = sin(x);>> plot(x, y);这个代码会画出一个sin函数的图像。
三、信号处理信号处理是一种对信号进行数字处理的技术，它可以用来提取信号中的信息。
在MATLAB中，我们可以使用各种信号处理工具箱来实现信号处理。
下面是一些信号处理工具：1.预处理信号预处理是信号处理的第一步。
它的目的是降低噪声并增加信号的分辨率。
MATLAB中有很多预处理工具，例如滤波器和去噪算法。
2.频域分析频域分析是一种对信号进行频谱分析的技术。
它可以用来确定信号中的频率成分，并从中提取出有用的信息。
MATLAB中有很多频域分析工具，例如傅里叶变换和小波变换。
3.时域分析时域分析是一种对信号进行时间分析的技术。
它可以用来确定信号的时间特性，并从中提取出有用的信息。
MATLAB中有很多时域分析工具，例如自相关算法和卷积算法。
数字信号处理 Matlab实验一 Matlab 基本功能和基础知识操作
温州大学物理与电子信息工程学院Matlab 仿真及其应用 实验报告实验一Matlab 基本功能和基础知识操作 [实验目的和要求]1、 熟练掌握Matlab 的启动与退出2、 熟悉Matlab 的命令窗口、常用命令、帮助系统3、 熟悉Matlab 的数据类型、基本矩阵操作、运算符和字符串处理[实验内容]1、 用逻辑表达式球下列分段函数的值 22201112,=0:0.5:2.52123t t y t t t t t t ⎧≤<⎪=-≤<⎨⎪-+≤<⎩其中2、 求[100,999]之间能被32整除的数的个数3、 建立一个字符串向量，删除其中的小写字母。
4、 输入矩阵1234514789A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦，求出此矩阵的行列式，逆和特征根，并找出A 中大于5和小于9的元素，用行列式表示。
5、 不采用循环的形式求出和式63230034ii i i S ===+∑∑6、 给定矩阵E=rand （4，4），计算C+E ，C*E ，C\E实验结果及分析：经过Matlab 软件的程序编辑和测试分析，得出以下实验结果： 详见程序代码、注释及屏幕截图：【题1】程序代码：t=0:0.5:2.5y=t.^2.*((t>=0)&(t<1))+(t.^2-1).*((t>=1)&(t<2))+(t.^2-2*t+1).*((t>=2)&(t<3)) 效果截图：【题2】程序代码：p=rem([100:999],32)==0;sum(p)效果截图：【题3】程序代码：ch='dfghjGUIJKVC',k=find(ch>'a'&ch<='z'),ch(k)=[]效果截图：【题4】程序代码：A=[1 2 3;4 5 14;7 8 9];[i,j]=find(A>5&A<9) %定位for n=1:length(i)m(n)=A(i(n),j(n))endDA=det(A) %行列式IA=inv(A) %逆矩阵EA=eig(A) %特征根效果截图：【题5】程序代码：E=rand(4,4); %产生随机数0~1 C=rand(4,4);B1=C+E;B2=C*E;B3=C/E;B1B2B3效果截图：【题6】程序代码：E=rand(4,4); %产生随机数0~1 C=rand(4,4);B1=C+E;B2=C*E;B3=C/E;B1B2B3效果截图：4、心得：通过本次Matlab课程实验，我已熟练Matlab的命令窗口、常用命令、帮助系统，并掌握Matlab的数据类型、基本矩阵操作、运算符和字符串处理。
基于MATLAB阵列信号处理研究1
基于MATLAB阵列信号处理研究1基于MATLAB阵列信号处理研究1MATLAB是一种广泛应用于科学和工程领域的编程语言和开发环境。
它在信号处理领域有着广泛的应用，可以用于信号的生成、滤波、变换、分析和可视化等方面。
本文将基于MATLAB介绍阵列信号处理的研究内容，包括阵列信号模型、阵列信号参数估计、波束形成和空间谱估计等。
首先，阵列信号模型是研究阵列信号处理的基础。
阵列信号模型描述了信号在阵列中的传播和接收过程。
常见的阵列信号模型有基于阵列几何结构的波达模型和基于信号方向的自相关函数模型。
波达模型假设信号到达阵列的时间差和入射角与信号源之间的关系，自相关函数模型则描述了信号在阵列中的空间相关性。
其次，阵列信号参数估计是研究阵列信号处理的关键环节。
信号参数估计是指在阵列接收到信号之后，通过分析接收到的信号来估计信号的到达角度、入射波的相位和幅度等参数。
常用的信号参数估计方法有基于阵列输出的MUSIC算法、基于最小二乘法的MVDR算法和基于梯度的阵列信号处理算法等。
这些方法可以有效地提取出信号的参数信息并进行分析。
波束形成是阵列信号处理的一个重要任务。
波束形成是指通过对阵列接收到的信号进行加权和相干性处理，实现对特定方向信号的增强，从而抑制其他方向的干扰信号。
常用的波束形成方法有波束形成权向量设计、线性约束波束形成和非线性约束波束形成等。
这些方法可以实现对特定方向的信号进行增强，并提高抗干扰能力和信噪比。
最后，空间谱估计是一种用于估计信号频谱特性的方法。
空间谱估计可以通过阵列接收到的信号的二阶统计特性来计算信号的功率谱密度。
常用的空间谱估计方法有基于传统阵列信号处理方法的峰值检测算法、基于最大似然法的多传感器信号处理算法和基于SVD分解的阵列信号处理算法等。
这些方法可以提供信号的频谱信息，为信号处理和分析提供重要的依据。
总之，基于MATLAB的阵列信号处理研究涉及到阵列信号模型、信号参数估计、波束形成和空间谱估计等多个方面。
基于MATLAB的信号处理类课程实验设计的研究
创新教育科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald215DOI：10.16660/ki.1674-098X.2018.20.215基于MATLAB的信号处理类课程实验设计的研究①赵艳丽(宁夏理工学院 电气信息工程学院 宁夏石嘴山 753000)摘 要：实验教学对理论课程教学有很好的辅助作用，为了进一步提升学生的实践能力和创新能力，文章就应用型本科院校的电类专业信息类课程，结合课程内容相互衔接的特点，根据课程模块设置了不同能力层次的实验内容。
在教学过程中，通过MATLAB平台对整合的实验进行了验证性和综合性设计，并取得了较好的效果。
关键词：MATLAB 信号课程 实验设计中图分类号：G424 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2018)07(b)-0215-02①作者简介：赵艳丽(1986—)，女，汉族，宁夏石嘴山人，硕士，助教，研究方向：无线通信技术。
宁夏理工学校作为应用型本科院校，不仅要求学生掌握相关专业的理论知识，更要求具有较强的工程实践能力和创新精神。
要实现该目标，那么就必须要提升和强化学生的实践操作能力。
以每学期开设的课程为依托，以相应的实验设计为基础，以参加各种大赛为辅助，这样才能有效地将理论知识融入到实践和创新中。
因此，在学习理论知识的同时引入实验将有助于学生更好地理解和掌握课程内容。
1 信号类课程概况目前，宁夏理工学校开设的信号处理类课程主要是“信号与系统”及“数字信号处理”。
这两门课程均作为电类专业的核心课程都有一定的实验学时。
“信号与系统”课程设置了8学时的实验，“数字信号处理”设置了10学时的实验。
“信号与系统”课程主要内容包括时域连续信号与线性系统的分析（零输入响应、零状态响应）、频域分析（傅里叶变换、拉普拉斯变换）及模拟滤波器的设计。
而“数字信号处理”课程的主要内容包括Z 变换、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（DFT）及数字滤波器的设计[1]。
阵列信号omp算法 matlab
阵列信号OMP算法在MATLAB中的实现1. 介绍阵列信号处理是一项重要的技术，它可以对来自不同方向的信号进行分离和重建，广泛应用于雷达、通信和声学等领域。
在阵列信号处理中，OMP（Orthogonal Matching Pursuit）算法是一种常用的信号稀疏表示方法，它可以有效地处理高维信号，并且在MATLAB中有着便利的实现方式。
本文将介绍阵列信号的基本概念，探讨OMP算法在信号处理中的应用，并在MATLAB中进行实现。
2. 阵列信号的基本概念阵列信号是指来自多个传感器或接收器的信号，这些信号由于来自不同方向或位置，具有一定的相关性和差异性。
在信号处理中，我们通常需要对这些信号进行分析和处理，以提取有用的信息或抑制干扰。
阵列信号处理的基本原理是利用传感器之间的差异性，结合信号处理算法，对信号进行分离和重建。
3. OMP算法在信号处理中的应用OMP算法是一种基于稀疏表示的信号处理算法，它可以有效地处理高维信号，并且在一定条件下能够准确地重建原始信号。
在阵列信号处理中，由于信号会受到传感器位置和方向的影响，导致信号具有一定的稀疏性。
可以利用OMP算法对这些信号进行分离和重建，以获得更准确的信息。
4. OMP算法在MATLAB中的实现在MATLAB中，可以利用现有的信号处理工具箱或自定义函数来实现OMP算法。
需要构建信号的稀疏表示模型，然后利用OMP算法进行信号的稀疏重建。
在实现过程中，需要注意算法的参数选择和优化，以获得更好的处理效果。
还可以结合MATLAB的图形界面和数据可视化工具，对处理过程和结果进行展示和分析。
5. 个人观点和理解在阵列信号处理中，OMP算法是一种简单而有效的信号分离和重建方法，它在MATLAB中的实现也相对便利。
然而，在实际应用中需要考虑信噪比、信号模型以及算法的稳定性等因素，以获得更好的处理效果。
对于不同类型的信号和应用场景，可以结合其他信号处理方法和工具，以满足实际需求。
数字信号处理相关MATLAB实验内容--第1章
实验1 离散时间信号的时域分析一、实验目的（1）了解MATLAB 语言的主要特点及作用；（2）熟悉MATLAB 主界面，初步掌握MATLAB 命令窗和编辑窗的操作方法；（3）学习简单的数组赋值、数组运算、绘图的程序编写；（4）了解常用时域离散信号及其特点；（5）掌握MATLAB 产生常用时域离散信号的方法。
二、知识点提示本章节的主要知识点是利用MATLAB 产生数字信号处理的几种常用典型序列、数字序列的基本运算；重点是单位脉冲、单位阶跃、正（余）弦信号的产生；难点是MATLAB 关系运算符“==、>=”的使用。
三、实验内容1. 在MATLAB 中利用逻辑关系式0==n 来实现()0n n -δ序列，显示范围21n n n ≤≤。
（函数命名为impseq(n0,n1,n2)）并利用该函数实现序列：()()()632-+-=n n n y δδ；103≤≤-nn 0212. 在MATLAB 中利用逻辑关系式0>=n 来实现()0n n u -序列，显示范围21n n n ≤≤。
（函数命名为stepseq(n0,n1,n2)）并利用该函数实现序列：()()()20522≤≤--++=n n u n u n y3. 在MATLAB 中利用数组运算符“.^”来实现一个实指数序列。
如： ()()5003.0≤≤=n n x n4. 在MATLAB 中用函数sin 或cos 产生正余弦序列，如：()()2003.0cos 553.0sin 11≤≤+⎪⎭⎫ ⎝⎛+=n n n n x πππ5. 已知()n n x 102cos 3π=，试显示()()()3,3,+-n x n x n x 在200≤≤n 区间的波形。
6. 参加运算的两个序列维数不同，已知()()6421≤≤-+=n n u n x ，()()8542≤≤--=n n u n x ，求()()()n x n x n x 21+=。
基于MATLAB的阵列信号处理模型构建和仿真方法
方法 ， 小功率波束合成器的权值求解算法和基本 系统参数的仿真 。各种复杂的阵列信号 处理仿真都可 以在此基础上 完成 。 最
关键词 ： 阵列 信 号 ； 方 差 矩 阵 ； 达源自方 向 ； 束 合 成 协 波 波
章编号 ：０ ２ ８ ３ （０ ８０ — １８ ０ 文献标识码 ： 中图分类号 ：Ｐ ９ ． １０ — ３ １２ ０ ）９ ０ ６ — ４ Ａ Ｔ ３ １ ９
Ｅ— ｉ： ａ ｚ ｑ ．ｄ ．ｎ ｍａ ｌｈ ｏ ＠ｃ ｕｅ ｕ ｃ
Ｚ ＮＧ ｏ Ｐ ＮＧ Ｙｕ Ｆ ＮＧ Ｗ ｅ ｇ ｊ ｎ ． ｒｙ ｓ ｎ ｌｐ ｏｅｓ ｇ ｍｏ ｅ ａ ｄ ｓ ｌｔ ｎ ｂ ｓｄ ｏ Ｅ Ｈａ ， Ａ ，Ｅ ｎ －ｉ ｇ ａ Ａｒａ ｉ ａ ｒｃｓｉ ｄ ｌ ｎ ｉ ａｉ ａｅ ｎ ＭＡＴ ＡＢ．ｏ ｕｅ ｇ ｎ ｍｕ ｏ Ｌ Ｃ ｍｐ ｔｒ
准期望 ， 同时零陷对准干 。 目前 ， 阵列信号处理研究 ， 主要包
一 １肚 、
括 Ｄ Ａ估计和 自 Ｏ 适应波束合成两个方面口 。不论是各种算法 胡 研究， 还是系统性 能分析 ， 都是在一定数学模 型基础上 ， 利用理 论进行 推演 ， 并通过 仿真技术验证 。 具软件 Ｍ Ｔ Ａ 工 Ａ Ｌ Ｂ由于其
inr10dbinr20dbinr30db10203040504540353025201510inr10dbinr20dbinr30dbarrayelementnumbern阵元数同阵列增益挖掘xml文档中最大频繁路径和最大频繁子树在此基础上本文提出一种凝聚的层次聚类算法xmlcluster分别以最大频繁路径和最大频繁子树作为xml文档的特征对文档进行聚类最后通过实验表明提出的frepathminer和fretreeminer聚类方法与传统的aspminer聚类方法相比其聚类效果具有更大的优越性
基于MATLAB的数字信号处理实验指导书(2008)
基于MATLAB的数字信号处理实验指导书梁华庆编机电工程学院电工与电子信息技术实验教学中心2006年10月目录第一部分MATLAB信号处理工具箱使用介绍 (1)第一章概述 (1)1.1MATLAB简介 (1)1.2MATLAB的基本操作 (1)第二章信号的生成和信号的变换 (4)2.1序列的表示及基本序列的生成 (4)2.2序列的DFT、FFT (7)2.3用FFT法求线性卷积 (8)第三章数字滤波器的结构 (10)3.1直接型——传递函数形式 (10)3.2零极点增益形式 (10)3.3级联型——二阶因子级联形式 (11)3.4并联型——部分分式展开式形式 (11)第四章IIR数字滤波器设计 (13)4.1MATLAB中模拟滤波器设计函数介绍 (13)4.2MATLAB中IIR数字滤波器设计函数 (18)第五章FIR数字滤波器设计 (22)5.1MATLAB中有关FIR DF设计的函数 (22)5.2参考程序 (23)第二部分数字信号处理上机实验 (31)实验一、用DFT进行信号的谱分析 (31)实验二、DFT和DCT的应用 (32)实验三、IIR数字滤波器的设计 (34)实验四、FIR数字滤波器的设计 (35)第一部分MATLAB信号处理工具箱使用介绍第一章概述1.1MATLAB简介在科学研究与工程应用中，往往要进行大量的数学计算，其中包括矩阵运算。
这些运算一般来说难以用手工精确和快速地进行，而要借助计算机编制相应的程序做近似计算。
目前流行用C、FORTRAN等语言编制计算程序，既需要对相关算法有深刻的了解，还需要熟练地掌握所用语言的编程技巧。
对大多数人而言，同时具备这两方面的才能有一定的困难。
即使有，编程也费时费力，影响工作效率。
为克服上述困难，美国Math work公司于1967年推出“Matrix Laboratory”（缩写为MATLAB）软件包，并不断更新和扩充。
MATLAB软件包现已成为国际公认的最优秀的科技界应用软件，是一种面向科学和工程计算的高级语言，它强大的计算功能、计算结果的可视化以及极高的编程效率，是其它语言无与伦比的。
在MATLAB中进行信号处理的方法
在MATLAB中进行信号处理的方法信号处理是一门研究如何从原始数据中提取有用信息的学科，它在许多领域中都有广泛的应用，比如通信、音频处理、图像处理等。
而MATLAB作为一种功能强大且易于使用的编程语言和工具，为信号处理任务提供了丰富的功能和库。
本文将探讨在MATLAB中进行信号处理的方法。
一、导入信号数据在信号处理的开始阶段，首先需要将原始信号数据导入到MATLAB环境中。
在MATLAB中，可以使用多种方式导入信号数据，比如直接从文件中读取、从外部设备采集、生成合成信号等。
例如，我们可以使用`audioread`函数从音频文件中读取数据：```matlab[y, fs] = audioread('audio.wav');```其中，`y`是读取到的音频信号数据，`fs`是采样率。
二、绘制信号波形图在信号处理过程中，常常需要对信号进行可视化分析。
MATLAB提供了丰富的绘图函数，可以方便地绘制信号的波形图、频谱图等。
例如，我们可以使用`plot`函数绘制信号的波形图：```matlabt = (0:length(y)-1)/fs;plot(t, y);xlabel('时间 (秒)');ylabel('幅度');title('音频信号波形图');```这段代码将绘制出音频信号的波形图，并设置横轴标签为时间（秒）、纵轴标签为幅度，并给图像添加一个标题。
三、应用滤波器滤波是信号处理中常用的操作之一，它可以对信号进行去噪、增强等处理。
在MATLAB中，可以使用`filter`函数来应用滤波器。
例如，我们可以使用`filter`函数对音频信号进行低通滤波：```matlabfc = 4000; % 截止频率为4kHz[b, a] = butter(6, fc/(fs/2), 'low');filtered_signal = filter(b, a, y);```这段代码中，首先定义了截止频率`fc`，然后使用`butter`函数设计了一个6阶的低通滤波器，接着使用`filter`函数对音频信号应用该滤波器进行滤波。
基于MATLAB的数字信号处理课程教学研究(1)
基于MATLAB的数字信号处理课程教学研究作者：刘姝延马秋明来源：《科教导刊》2013年第30期摘要针对数字信号处理课程理论性强、概念抽象、公式繁杂、学生不易掌握等特点，在理论课讲授过程中引入MATLAB仿真软件，用仿真图直观地演示出来，使学生加深对相关概念的理解和掌握。
文章中以窗函数法设计FIR数字滤波器为例，说明MATLAB仿真软件在数字信号处理课程教学中的应用。
关键词数字信号处理 MATLAB 窗函数 FIR数字滤波器中图分类号：G424 文献标识码：A0 引言MATLAB①已经成为数字信号处理应用中分析和仿真设计的主要工具。
软件提供了数字信号处理工具箱，为数字信号处理课程及实验的仿真提供了方便。
该软件语句简练、编程简单、使用方便，可以很方便地进行信号分析、处理和设计。
1 基于MATLAB的数字信号处理数字滤波器的设计是数字信号处理课程中的主要内容，利用MATLAB可以方便地对数字信号处课程中的理论、算法进行仿真设计。
下面就利用FIR的窗函数法，设计数字滤波器，以说明MATLAB在数字信号处理课程教学中的应用。
1.1 用窗函数法设计FIR数字滤波器设计步骤窗函数设计法是FIR数字滤波器的主要设计法，该设计法原理简单、运算精度高，广泛应用于FIR工程数字滤波器的设计中。
窗函数法设计FIR数字滤波器的步骤：（1）根据给定的滤波器技术指标，得出理想滤波器的单位抽样响应： = ；（2）根据阻带衰减和过度带宽度选择窗函数及滤波器长度；（3）对加窗确定有限长单位脉冲响应 = ；（4）在频域检查幅频响应∣∣是否满足技术指标的要求，如果不满足，则需要修改设计，使满足所有技术指标要求。
1.2 实例试用凯塞-贝塞尔窗函数法窗函数②设计一个长度M=45的带阻滤波器，其阻带衰减 =60dB，滤波器上下限截止频率为€%i/3和2€%i/3。
由于 = 60dB，则根据经验公式得： = 0.1102（8.7），≥50，是一个可以自由选择的参数，它能够同时调整窗函数的主瓣宽度及旁瓣衰减，值越大，则旁瓣衰减越大，但此时过渡带将变宽。
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本科毕业论文论文题目：基于MATLAB阵列信号处理研究系：物理与电子科学系专业：应用物理学班级：物理10本学号：************学生姓名：***指导教师：***2014年月日六盘水师范学院本科毕业论文六盘水师范学院本科毕业论文诚信责任书本人郑重声明：本人所呈交的毕业论文，是在导师的指导下独立收集资料整理所完成。
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本学位论文的知识产权归属于培养单位。
特此声明。
论文作者签名：日期：目录摘要 ................................................................................................................................................................ I I 关键词 ............................................................................................................................................................ I I Abstract ........................................................................................................................................................... I I Key words .. (III)1 前言 (1)1.1 研究的背景 (1)1.2 阵列信号处理的发展历程 (2)2 DOA估计的基本原理 (3)2.1 DOA估计的基本原理 (3)2.2 DOA估计中的数学模型 (4)2.3 阵列协方差矩阵的特征分解 (7)3 MUSIC算法 (8)3.1 MUSIC算法的提出 (8)3.2 MUSIC算法原理 (9)3.3 MUSIC算法的仿真 (11)3.3.1 MUSIC算法的基本仿真 (11)3.3.2 DOA估计与快拍数的关系 (11)3.3.3 DOA估计与入射角之间的关系 (12)3.3.4 DOA估计与信噪比的关系 (13)3.3.5 DOA估计与阵元数的关系 (14)4 DOA估计的展望 (15)4.1 DOA估计理论 (15)4.2 信号源个数的精确估计 (16)4.3 DOA估计的快速算法研究 (16)4.4 阵列自由度小于信号源数时的DOA估计算法 (16)5 结论 (16)参考文献 (17)致谢 (18)基于MATLAB阵列信号处理研究殷开星( 贵州六盘水六盘水师范学院物理与电子科学系 553004 )摘要阵列信号处理作为信号处理领域的一个重要的分支，在近几十年来获得了快速地发展，在通信、雷达、地震学、声纳、勘探以及医学诊断等领域都获得了非常广泛的应用。
在阵列信号处理过程中，为了能够接收到准确的信号，知道信号源个数时，还必须要掌握信号的来波方向。
本文阐述了阵列信号处理的一些基础知识，并对阵列信号处理中的来波方向（DOA）进行了分析，主要分析多重信号分类（MUSIC）算法的原理及实现过程，同时用Matlab进行实验仿真，使我们更容易在不同的环境下运用MUSIC算法去对阵列信号处理中的来波方向（DOA）进行更好的估计。
关键词：阵列信号，来波方向（DOA），MUSIC算法Based on MATLAB array signal processingAbstractArray signal processing as an important branch in the field of signal processing, obtained the fast development in recent decades, in communications, radar, sonar, seismology, exploration and medical diagnostics, and other fields have been very widely used. In the process of array signal processing, in order to be able to receive accurate signal, you know how many signal source, must also learn to wave direction of the signal.This paper describes some of the basics of array signal processing and array signal processing DOA (DOA) was analyzed, the main principles of the analysis of multiple signal classification (MUSIC) algorithm and implementation process, while experimenting with Matlab simulation, make it easier for us to use MUSIC algorithm in different environments to array signal processingDOA (DOA) for better estimates.Key words:the array signals，DOA，MUSIC algorithm1 前言1.1 研究的背景随着现代科学技术的不断发展，阵列信号处理也得到了一定的发展空间，其应用领域也在不断扩大。
阵列信号处理在近几十年来获得了快速地发展进步，成为了信号处理领域的一个热点问题，同时也是科学研究发展的一个难点问题。
阵列信号处理指的是在一定的空间内的不同位置去设置传感器，组成一个传感器阵列，然后再利用传感器阵列去接收来自空间的信号，并且通过一定的方法去对所接收到的信号进行处理。
阵列信号处理在实际的应用环境中发挥着极其重要的作用，它主要是通过阵列去接收信号，并把接收到的信号加工处理，研究我们需要并对我们有利用价值的有用信号，同时抑制了对我们没用的存在干扰的信号和噪声，通过分析处理从中提取有用信号的特征以及其信号所包含的可利用信息。
经过改进后的传感器阵列同传统的单个定向的传感器相比较，我们不难比较出如今的传感器阵列具有波速控制灵活，信号增益较高，对空间的分辨能力较高以及干扰抑制能力极强等特点。
同时这也成为了近几十年来阵列信号处理得到迅猛发展以及它成为信号处理领域的一个热点问题的基本原因。
如今阵列信号处理的两个重要的研究方向：一个方向是自适应阵列处理，另一个方向就是空间谱估计。
在信号处理的分析过程中，自适应处理作为一个重要研究的问题，在众多领域都有着极广阔的应用。
在技术的产生方面，自适应阵列处理有着更悠久的发展历史，它的发展更早于空间谱估计的产生，同时自适应阵列处理技术时至今日都还得到极广泛的应用，有着广阔的发展空间，其实际的应用系统也已经是数见不鲜。
空间谱估计技术的产生虽然要滞后于其他一些信号处理技术，但它在近几十年来得到了迅速的发展，所涉及的范围也在日益剧增，其领域也在不断扩大，内容也在逐步的得以充实，由于它的研究成果还不是十分成熟导致它在实际的应用系统方面还不多见，也就是说空间谱估计在理论方面已经有了一定的成果，其理论已广泛的应用在各种不同的领域中，但是在实际的实用环境中还没有得到充分合理的广泛应用。
空间谱估计在理论以及技术方面存在的局限性都还有待进一步的研究发展，已将其作为阵列信号处理学科发展的一项主要内容。
空间普估计研究的主要内容是传感器阵列对空间的信号进行正确估计的能力。
其主要的目的是估计出信号的信源位置或者某些参数，以及信号特征，同时这也成为通信、雷达、声纳等领域的重要研究任务之一，因此空间谱估计在很多的领域有着极其广阔的发展前景。
在阵列信号处理中，空间谱作为的一个极其重要的内容，它将表现出信号在空间的每个不同的信号方向上的能量分布状况。
所以如果我们能够分析出信号的空间谱，就能够正确的分析出信号的波达方向（DOA），因此空间谱估计通常也称之为DOA估计。
DOA估计算法研究的主要内容是如何在背景噪声中对信号的方位角进行准确的估计。
目前最需解决的首要问题属基阵的分辨能力的问题，只有解决了基阵的分辨能力的问题，才能更有效地去研究DOA谱估计算法，实现高分辨能力的方位估计技术将会成为研究的一个重点问题。
高分辨技术在发展历程中取得了很多的重大突破，为了得到高分辨力技术而在不断的研究，并且要进行复杂而巨大的数学运算，随着现在科学技术的不断发展，已有可能在比较短的时间内成功的完成高分辨算法中的巨大运算量，从而将这一些算法应用到实际中，使之能够在实际应用系统中得到广泛的应用，给科学带来更大的发展。
本文主要对MUSIC算法进行了研究，MUSIC算法的基本思想是对阵列所接收到的数据的协方差进行特征值分解，求出其特征值和特征向量，利用观测空间的噪声子空间以及由信号和噪声共同组成的信号子空间的正交性，构造空间谱函数，并通过空间谱函数来对DOA 进行估计。
1.2 阵列信号处理的发展历程阵列信号处理在不同的时期所研究的主要问题也不尽相同，其主要研究的问题包括[1]:空间普估计，零点形成技术以及波速形成技术，这三个阶段如下：1、在20世纪60年代，研究的主要问题集中在波束形成技术方面[2]，如自适应波速操控天线、自适应相控天线与自适应聚束天线等，其主要的目的是为了使阵列方向图的主瓣指向所需的方向。
2、在20世纪70年代，研究的主要问题集中在零点形成技术方面[3],如自适应调零技术、自适应置零技术、自适应旁瓣相消与自适应杂波抑制等，其作用是使天线的零点去对准干扰的方向，能够提高信号输出的信噪比（SNR）。
3、在20世纪80年代，研究的主要问题集中在空间谱估计方面[4]，如子空间谱估计、最大熵谱估计、最大似然谱估计等，空间谱估计是自适应阵列技术和现代谱估计理论相结合得出的产物，其主要研究的问题是在一个波速带宽内使用超分辨能力估计出空间信号的波达方向（DOA ），这将成为阵列信号处理领域研究的重大突破。