基于改进PASTd的MUSIC算法的DSP实现

合集下载

MUSIC声源定位算法的改进及其矩阵分析

摘要 : 对传统的 M USI C 算法时域特征分析方法改进到频域，并将其在 G SM M A 麦克风阵列模型上进行声
源定位仿真计算，获得了良好的定位效果，同时对改进算法进行了矩阵理论分析。
关键字 : 声源定位； GS M MA ； M US IC 改进算法；矩阵分析。
r e s
j
Ms
c
rJ 1
2 πf j
(rJ
1,M
rJ 1 )
e
c
.. .
rM
rJ 1, M
.
rJ K e rJK , M
j 2 πf ( rJ K ,M c
rJK )
以上(1-1)~(1-4)式就是 GSMMA 麦克风阵列数学模型，它对远场和近场声源程序都兼容且适用于任意拓扑结构的麦克风阵列，因此，我们将此模型用于声源定位的场合。 1.2 MUSIC 算法的改进
r
c
, . . ., s e
rM
j 2 π f (rM c
rs )
]T
的声源频率分量对应的方向矢量为 (1-3) 。同理，得出 K 个干扰源的方向矢量为 aJK(ΘJK , f ) ，传输矩阵为：
A( f ) = [a s (Θs , f ), aJ 1( ΘJ 1, f ),..., aJ K (ΘJ K, f )]
Байду номын сангаас
量，是阵列信号处理的新方向。收集语音信号的麦克风阵列
不同算法应用的矩阵模型也会有所不同，下面采用任意拓扑
结构的麦克风阵列模型[1]（GSMMA）进行声源定位算法学

基于MUSIC及其改进算法的空间信号到达方向估计方法研究

基于MUSIC及其改进算法的空间信号到达方向估计方法研究同非;郭磊;连豪【摘要】本文首先介绍了多重信号分类(MUSIC)算法的原理和步骤,给出了不同快拍数和不同信噪比条件下基于MUSIC算法的空间信号到达方向(DOA)估计的仿真和分析,提出了DOA估计系统在工程设计中需要注意的问题和解决办法.随后,针对实际工程中复杂电磁环境下的信号源相干问题,研究了一种基于空间平滑的改进MUSIC算法的原理和步骤,并对传统MUSIC算法与改进MUSIC算法对相干信源的DOA估计性能进行了仿真对比和分析.仿真结果表明,与传统MUSIC算法相比,基于空间平滑改进的MUSIC算法能有效改善对相干信号源的测量性能,得到正确的DOA估计结果.【期刊名称】《火控雷达技术》【年(卷),期】2018(047)002【总页数】5页(P58-62)【关键词】DOA估计;多重信号分类;空间平滑【作者】同非;郭磊;连豪【作者单位】西安电子工程研究所西安710100;西安电子工程研究所西安710100;西安电子工程研究所西安710100【正文语种】中文【中图分类】TN957.520 引言空间信号到达方向(Direction of Arrival, DOA)估计[1]是阵列信号处理面临的基本问题，也是雷达、声纳与电子对抗等领域的重要任务之一，在实际工程中具有十分现实的意义。

DOA估计的任务是测量处在某个区域内多个具有威胁的辐射源的空间位置，即各个辐射源到达阵列天线的方位和俯仰角，简称波达方向角。

传统DOA估计的分辨力取决于阵列长度，阵列长度确定后，其分辨力也随之确定，称之为瑞利限[2]。

超瑞利限的方法称为超分辨方法，最经典的超分辨DOA估计方法是多重信号分类(MUSIC)[3]方法，该方法本质上是一种基于特征结构的子空间方法，即若传感器的个数比信源个数多，则阵列数据的信号分量一定位于一个低秩的子空间，在一定条件下，该子空间将唯一确定信号的波达方向，并可以使用奇异值分解精确地确定波达方向。

MUSIC及其改进算法的研究与实现

MUSIC及其改进算法的研究与实现黄丽薇;陈慧琴;陈玉林【摘要】研究了用于阵列信号处理领域的重要分支,即信号到达角估计的几种MUSIC算法.阐述了经典MUSIC算法、前后向空间平滑MUSIC算法、改进MUSIC算法的原理.采用Matlab进行的仿真表明,经典MUSIC算法对于非相干信源的到达角估计具有良好的性能,但不能用于相干信源的到达角估计;前后向空间平滑MUSIC算法使可估计信源数减小、计算复杂度较高;改进MUSIC算法性能最好,不影响非相关信源的估计,也无明显计算量增加.几种算法在到达角估计中有各自的优缺点.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2015(028)003【总页数】4页(P55-57,75)【关键词】MUSIC;空间平滑MUSIC;改进MUSIC;到达角估计【作者】黄丽薇;陈慧琴;陈玉林【作者单位】东南大学成贤学院,江苏南京 210088;东南大学成贤学院,江苏南京210088;东南大学成贤学院,江苏南京 210088【正文语种】中文【中图分类】TN957阵列信号处理是信号处理的重要分支，信号到达角(DOA)估计是阵列信号的重要部分［1－2］。

经典MUSIC算法［3］基于接收信号的协方差矩阵分解，对于非相干信源的到达角估计具有良好的性能。

前/后向空间平滑算法［4］和改进MUSIC(MMUSIC)算法［5］可以实现相干信源的到达角估计。

1 经典MUSIC算法1.1 经典MUSIC原理考虑M元均匀线阵，有N个窄带信源平面波入射，信源方向为θ1，θ2，…，θN。

S(k)=［s1(k)，…，sN(k)］T，si(k)为第i个信源的复振幅。

阵列的导向矢量a(θi)=［1，e－jωi，…，e－j(M－1)ωi］T，i=1，…，N，A=，d 为阵元间距，λ 为载波波长。

n(k)=［n1(k)，…，nM(k)］T，ni(k)为零均值、方差σ2的白噪声，与信源不相关。

第k次快拍，得到的数据为X(k)=AS(k)+n(k)，k=1，2，…，K，K 为快拍次数。

music算法的dsp实现技术研究

华中科技大学硕士学位论文MUSIC算法的DSP实现技术研究姓名：***申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：***2011-02-21华中科技大学硕士学位论文摘要本论文的主要工作是基于DSP系统实现无线信号到达方位角（DOA，Direction of Arrival）解算。

本课题采用实数化多重信号分类（MUSIC，Multiple Signal Classical）算法作为测向理论，并提出低复杂度、低运算量的实数化谱峰搜索过程。

算法仿真结果表明实数化MUSIC算法测向准确，计算量、实现复杂度低，适合工程实现。

DSP系统硬件平台采用DSP (Digital Signal Processor) 为主处理器，FPGA (Field Programmable Gate Array) 为协处理器，DDR2、FLASH为辅助功能芯片的设计。

DSP选用德州仪器公司的TMS320C6454芯片作为运算核心，完成算法的主要计算；FPGA采用 Altera公司的EP2S60F1020芯片作为主要逻辑核心，完成芯片功能调度。

DDR2主要实现算法数据的存取，FLASH作为程序固化、加电/复位自引导专用芯片。

对系统数字信号处理核心DSP的设计还包括以下底层驱动设计：HPI 接口、程序永久固化、DSP加电/复位自引导、看门狗自动复位等。

软件系统中的数据调度以HPI接口为基础。

程序永久固化解决DSP掉电无法保存可执行程序问题。

DSP掉电、复位时，加电/复位自引导驱动完成可执行程序的自动加载、运行。

看门狗自动复位驱动实时监测DSP系统内部运行正确性，当出现错误时，该驱动将会使DSP系统自动复位，保证软件正确运行。

DSP系统软件设计的主要工作是实现实数化MUSIC算法移植，其主要内容包括MUSIC算法程序设计、程序定点化、HPI数据调度策略设计、程序优化。

实数化MUSIC程序设计分为3大模块：协方差矩阵计算、特征值分解、谱峰搜索。

一种改进MUSIC算法的FPGA实现

MUSIC 算法的基本思想是将阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解 ,从而得到与信号分量相对应的信号子空间和与信号分量相正交的噪声子空间 ,利用 2 个子空间的正交特性构造出“针状”空间谱峰来估计信号的 DOA 。该算法具有高分辨特性及较小的估计方差 ,但采样协方差矩阵的特征分解涉及大量不规则矩阵运算 ,需要利用 DSP 实现 ,在实时性要求高的场合性能难以满足要求。因此大量文献致力于降低该算法复杂度。文献 [ 4 ]提出了一种改进的 MUSIC 算法 ,该方法利用采样协方差矩阵的子矩阵构造信号子空间 ,无需特征分解 ,从而大大
图 1 估计成功概率与信噪比关系
图 2 估计方差与信噪比关系
2 改进算法的 FPGA 实现
改进算法可以分 3 步实现 :计算采样协方差矩阵的子阵 Rsub 、对 Rsub的列矢量进行施密特正交化得到信号子空间、谱峰搜索。实现框图如图 3 和图 4所示。本文选用的 FPGA 是 ALTERA 公司的大容量高速处理芯片 2C70 , 对于阵元为 4 的均匀线阵 ,1 个入射信号 ,在估计精度要求为的情况下 ,通过 MATLAB 仿真确定 ,14 位以下字长难以满足精度要求 ,而 16 位字长能较好地完成设计。
一种改进 MUSIC 算法的 FPGA 实现
宋树田 , 秦建存
( 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 河北石家庄 050081)
摘要 MUSIC[1] 算法具有很高的分辨力、估计精度及稳定性 , 但是由于需要对采样协方差矩阵进行特征分解 , 运算量巨大 , 难以利用 FPGA 实时实现。通过对等距线阵特点及 MUSIC 算法的研究 , 发现可以利用局部协方差矩阵构造信号子空间 , 进一步得到噪声子空间进行谱峰搜索 , 从而大大降低了算法的复杂度 , 计算机仿真验证了该算法的有效性。利用 FPGA 对该算法进行了硬件实现 , 测试的估计精度和实时性良好 , 对工程应用具有重要的指导意义。

基于修正MUSIC算法的信号DOA估计的开题报告

基于修正MUSIC算法的信号DOA估计的开题报告一、研究背景在无线通信中，多个发射机向一个接收机发送信号，需要准确地知道信号到达的方向，这个问题就被称为信号的方向（DOA）估计问题。

信号DOA估计在雷达定位、无线通信等领域普遍存在。

传统的信号DOA估计算法包括MUSIC、ESPRIT、ROOT-MUSIC等，但这些算法都存在着一定的局限性，例如对信号频率的限制、基于阵列空间采样的器件复杂和精度低等问题。

为了克服这些局限性，修正MUSIC算法应运而生。

修正MUSIC算法是基于自相关函数的高分辨率频谱分析技术，在信号DOA估计中具有较高的精度和抗噪声能力。

该算法在阵列信号处理领域得到广泛应用，并在实际应用中取得了良好的效果。

二、研究内容本研究将基于修正MUSIC算法，研究信号DOA估计的问题。

研究内容包括以下几个方面：1. 修正MUSIC算法的理论研究：探究修正MUSIC算法的理论基础、分析算法的优缺点，为后续的实验研究提供理论依据。

2. 信号DOA估计的算法设计：根据修正MUSIC算法的原理，设计可靠高效的信号DOA估计算法。

3. 仿真实验的设计与实现：通过对不同条件下的仿真实验，验证所设计的算法的准确性和鲁棒性，在实验中验证算法的可靠性和实用性。

4. 实际测试的验证：基于硬件平台，对所设计的信号DOA估计算法进行实际测试验证。

三、研究意义本研究将基于修正MUSIC算法，研究信号DOA估计的问题，将会具有以下的研究意义：1. 提高信号DOA估计的准确性和鲁棒性，满足实际应用中对信号DOA估计的实时性和高精度的需求。

2. 对修正MUSIC算法和信号DOA估计问题进行深入的研究，提高学术研究水平和阵列信号处理领域技术水平。

3. 为实际应用场景中对信号DOA估计的要求提供解决方案，提升我国在阵列信号处理领域的研究和应用水平。

四、研究方法本研究将采用以下研究方法：1. 文献调研方法：对修正MUSIC算法和信号DOA估计问题进行深入的文献调研，为后续的研究提供理论基础。

MUSICAM算法仿真及DSP实现

64
上
海
交
通
大
学
学
报
1997 年
第1期
子带样值, 最后经合成滤波器输出音乐信号采样值的解码 . 复杂度仅为编码的 1/ 3, 特别适合廉价的 VCD 和 DAB 接收机的需要. 流程图如图 3 所示. 合成子带滤波器即是多相正交镜像滤波器的逆过程, 它将频域的子带样值变成时域的 PCM 样值 .
比特率
[ 4]
量级系数计算
掩蔽阈值及比特分配
确定无需传送的子带量级系数编码调整比特分配
( 2) 每一子带的声压值 ( Sound Pressure Level) 由下式得到: L sb [ n ] = max ( X [ k ] , 20 # log 10 ( SCF max [ n ] ∃ 32768 ) - 10) dB ( 1)
陈
健等 : M U SICA M 算法仿真及 DSP 实现
65
图5
信号波形比较
图6
功率谱函数比较
附表
编解码器各子功能块运算量及所占存储器容量
编码其他 4. 5 420 3 770 合计 30. 0 1 290 17 100 合成子带滤波 8. 3 110 4 860 解码解包 1. 1 320 1 800 合计 10. 0 570 7 560
图1 收稿日期 : 1996 04 25 第一作者 : 男 , 1935 年生 , 教授 . 上海 , 200030.
编码器和解码器方框图
陈
健等 : M U SICA M 算法仿真及 DSP 实现
63
输入音频数据流通过一组滤波器在频域上分成多个子带 . 该数据流同时又加到声学心理模块求出每个子带信号能量与掩蔽阈值之比值( SMR) . 比特分配方框根据 SM R 决定各子带信号的码位数, 使可闻的量化噪声最小. 最后一个是对音频数据和编码信息等按规定的帧格式排列, 也可加入附加数据 . 解码器则进行数据流的分解 , 恢复出多个子带的量化值, 最后通过合成滤波器重建音频信号 . 1. 2 编码编码过程的流程图见图 2. 以帧为单位进行处理 , 1152( 32 # 12 # 3) 个采样值为一帧. 下面按流程图的顺序加以说明 .

基于多DSP并行结构实现MUSIC算法的设计_刘晶

在上式中，ＵＳ＝［ｕ１，ｕ２，…，ｕｐ］是大特征值对应的特征向量构成的向量块，这部分特征向量张成的是信号子空间，ＵＮ＝［Ｕｐ＋１，ｕｐ＋２， …，ｕＭ］是小特征值对应的特征向量构成的向量块，这部分特征向量张成噪声子空间，也就是谱峰搜索空间。Σ Ｓ是由ｐ个大特征值构成的对角阵， δ２是Ｒ的Ｍ－ｐ个重复的小特征值。在谱峰搜索空间中利用谱估计ＭＵＳＩＣ算法的空间谱估计公式搜索谱峰，谱峰对应的角度θ就是所要测定的来波方向。ＭＵＳＩＣ算法的空间谱估计公式［２］： 1 PMUSIC = H H a ( è)U U a ( è （４） n n
a(è) = [1, e
d − j 2π λ sin(θ)
,e
d − j 2 2π λ sin(θ)
,..., e
d − j ( M −1) 2π λ sin(θ) T
]
４ MUSIC 算法的硬件系统
４．１硬件选择方案
主流的数字信号处理硬件分为ＤＳＰ、ＦＰＧＡ和ＡＳＩＣ三种，它们有各自的特点和适用领域。ＤＳＰ类似于微处理器ＭＰＵ，它采用哈佛结构，程序和数据分开存储，能保证数字信号的处理速度；ＦＰＧＡ称为现场可编程门阵列，可将其看作是一个由若干与非门所构成的阵列，各与非门之间通过一定的方式相连接，实现特定功能；ＡＳＩＣ称为专用集成电路，是为实现某种特定算法而定制的集成电路芯片。针对ＭＵＳＩＣ算法的实现而言，ＡＳＩＣ硬件结构固定，不具备通用性，灵活性差，成本较高，实
Abstract: MUSIC algorithm is an algorithm in the DOA estimation, it requires intensively real-time estimation, fast calculation and high putation of the algorithm mainly concentrated on the covariance matrix, matrix eigenvalue decomposition and peaks searching. In order to reduce the computational complexity of calculation, a simplified calculation method is proposed. The system is a parallel structure with multi-pieces of TMS320 C6713, and a new method of assigning duties is proosed to enhance the processing speed and acceleration ratio. Key words: MUSIC; distributed parallel structure; TMS320 C6713

一种对修正MUSIC算法的改进测向方法

一种对修正MUSIC算法的改进测向方法洪伟【期刊名称】《舰船电子对抗》【年(卷),期】2011(034)003【摘要】在相干信号存在的情况下,MUSIC算法失效,修正MUSIC算法却适用。

但是,在角度间隔很小的情况下,修正MUSIC算法的测向性能会下降甚至失效。

对修正MUSIC算法作出改进,通过利用接收信号的互相关矩阵信息,提高整个数据自相关矩阵的信息利用率。

在角度间隔很近的情况下,该方法比修正MUSIC方法有更好的测向性能。

最后,给出了计算机仿真结果和性能分析,验证了该方法的有效性。

%When the correlative signals exist,the modified MUSIC algorithm works but the MUSIC algorithm doesn＇t.However,with very small angle interval,the direction-finding performance of modified MUSIC algorithm will fall even false.This paper improves the modifie【总页数】3页(P71-73)【作者】洪伟【作者单位】船舶重工集团公司723所,扬州225001【正文语种】中文【中图分类】TN971.1【相关文献】1.一种测向准确度的修正方法 [J], 芦伟东2.一种短波固定监测站测向误差修正方法 [J], 赵延安;俱莹3.一种短波固定监测站测向误差修正方法 [J], 赵延安;俱莹;4.一种阵列测向模型修正方法 [J], 马坤涛; 钟都都; 胡泽华; 郑伟; 欧迎春5.一种相关干涉仪与MUSIC算法相结合的改进测向算法 [J], 李彦龙; 杨博盛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于DSP的音频信号处理算法实现研究

基于DSP的音频信号处理算法实现研究近年来，随着人们生活水平的提高，音频设备逐渐普及，如何将音频信号处理得更好是一个备受关注的问题。

目前，基于DSP（数字信号处理器）的音频信号处理算法已经成为音频行业的研究热点之一，它可以使音频设备更具专业性和实用性。

一、 DSP技术简介DSP（数字信号处理器）是一种数字信号的处理器，是应用于数字信号处理中的专门处理器，也称为数字信号处理芯片（DSP芯片）。

它的运算速度比普通的单片机和微处理器要快很多，这是因为其拥有更强大的运算能力、更快的时钟速度和更高的片上缓存，同时，DSP主要用于数字信号的处理，具有高精度、低噪声等特点。

二、DSP在音频信号处理中的应用基于DSP的音频信号处理算法主要应用于音频设备的相关领域，比如：音响设备、噪音消除、音频压缩、音频混响、声音增强等等。

1. 噪音消除在音频信号处理过程中，噪音是一个非常严重的问题。

当我们使用麦克风录制声音时，有些时候可能会受到环境噪声的影响，这会导致录制得到的声音非常杂乱无章。

然而，使用基于DSP的音频信号处理算法可以很好地解决这一问题，例如，降噪系统采用ADSP21367进行信号处理来消除噪音。

2. 音频压缩另一个基于DSP的应用是音频压缩。

当我们通过互联网进行音频传输时，其带宽非常有限，使用较高的比特率来传输会导致卡顿，缓慢甚至中断。

为了克服这个问题，我们可以使用基于DSP的音频压缩算法，如MP3、AAC等，将原始音频信号压缩以减少其大小，从而更好的满足文件传输的需求。

3. 音频混响音频混响是指将干声与混响声合成的一种音效处理技术，可以让人们更好地体验音乐和声音，例如，在管弦乐曲中，适当的混响能够让音乐更加动人如春风，这样可以增加演出者和观众的艺术感受。

基于DSP的混响处理算法可以模拟各种不同的音效环境，从而让混响处理成为一种艺术。

三、基于DSP的音频信号处理实现研究在音频信号处理的研究中，DSP的发展是非常重要的一环。

基于MUSIC算法的相干信号DOA估计改进及应用_

，上述入射信号的复包络形式表示为式中，()i u t为接收的第i个信源信号的幅度值为接收的第i个信源信号的相位值的第i个信源信号的频率值。

在远场窄带情况下有如下(2)结合式(1)和式图1 均匀线阵上远场窄带信号入射(3)则信号在第l个阵元上的值为(4)在式(4)中，li g为在阵元l上第i个信号的增益大小()ln i为阵元l在t时刻的噪声值，相对于第一个阵元为第i个信号到达阵列上第l个阵元的时间延迟值(5)由式(5)可得如下的矢量等式：()()()t t t=+X AS N (6)式(6)中，X(t)为入射到阵列阵元上的信源信号的(7)其中，导向矢量为：(8)式(8)中，，c为电磁波的速度的波长源信号进行方向估计。

由于实际的工程环境里人为设置的干扰信号，或者由于多径效应导致的信号相干等。

在阵列接收的信号中，信号之间的关系可能是不相关或相干。

如果存在两个平稳信号们的相关系数可以表示为：(9)由施瓦兹不等式可知，此，对于不同信号的关系可以做出如下定义(10)因此，当两个信号相干时个常复数。

假设有n个相干信号干信号源的模型：图3 雷达发射信号与回波信号图2 防撞雷达系统实现流程式(11)中，0()s t为生成信源，其他信源信号是通过该信号的响应变换得到的。

为1n×维矢量，它的元素均为常复数。

DOA估计所以，MUSIC算法的谱估计公式为(14)在理想情况下，MUSIC可以实现很好的性能。

但是对于相干的信号法的性能会急速下降。

为了实现对相干信号的解相干或者去相关处理，需要通过对协方差矩阵经过一系列变换按照前后向空间平滑算法的思想，分割天线阵分割后的子阵的数目为m，每个阵元的数目为1p m=+−。

同样也将数据矢量则对于某个子阵k在第i次快拍的数分别对应为前向数据信号矢量()fikX和后向数据信经过协方差计算得到如下公式：(15)(16)3)针对步骤(2)中得到的数据矢量，分别求P个子阵的数据协方差矩阵的平均值：(17)(18)4)按照公式，求得前后向空间平滑方法的协方差矢量矩阵i R:f b+R R(19)图4 角度估计模块实现流程并且对N 次快拍的矩阵求平均值，则可得到：011Nii N==∑R R (20)5)得到维数为p p ×的反向单位矩阵J ，计算可得到具有Hermite 特性的Toeplitz 矩阵r R 。

改进型music算法相干信号

改进型music算法相干信号英文回答：Improving the music algorithm for coherent signals is an interesting challenge. Currently, the music algorithm is widely used for signal processing in various applications, including audio processing, radar systems, and wireless communications. However, there is always room for improvement to enhance its performance and accuracy.One possible improvement to the music algorithm is to incorporate machine learning techniques. By training a machine learning model with a large dataset of coherent signals, the algorithm can learn to better identify and extract relevant features from the signals. This can lead to improved accuracy and robustness in detecting and classifying coherent signals.Another improvement could be the integration of deep learning algorithms. Deep learning models, such asconvolutional neural networks (CNNs) or recurrent neural networks (RNNs), have shown great success in various signal processing tasks. By incorporating deep learning into the music algorithm, it can potentially improve the algorithm's ability to handle complex and non-linear coherent signals.Furthermore, optimizing the parameter selection process can also enhance the music algorithm's performance. The music algorithm relies on selecting the number of signal sources and the signal subspace dimension. By developing more efficient and accurate methods for determining these parameters, the algorithm can better adapt to different signal scenarios and improve its overall performance.To illustrate the potential improvements, let's consider the example of music source separation. Currently, the music algorithm is used to separate different sourcesin an audio signal. However, it may struggle when the sources are highly correlated or when there are overlapping sources. By incorporating machine learning techniques, the algorithm can learn to better distinguish between different sources and separate them more accurately.For instance, let's say we have a music recording with vocals and instruments playing simultaneously. The current music algorithm may have difficulty separating the vocals from the instruments if they are highly correlated. However, by training a machine learning model with a large datasetof vocal and instrumental tracks, the algorithm can learnto differentiate between the two and successfully separate them in the given recording.中文回答：改进相干信号的music算法是一个有趣的挑战。

MUSIC算法的性能分析与改进

ＺｈｅｎｇＪｉｅＺｈａｎｇＬｉａｎｇ
（ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ，ｔｈｅＦｏｕｒｔｅｅｎｔｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００００，Ｃｈｉｎａ）
电
子
测
量
技
术
第４Ｏ卷第１Ｏ期
２０１７年１Ｏ月
ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴＴＥＣＨＮ０Ｌ０ＧＹ
ＭＵＳＩＣ算法的性能分析与改进
张杰张良
（南京电子技术研究所通信与信息系统专业南京２１００００）
ｓｉｇｎａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（ＭＵＳＩＣ），ｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｓｉｇｎａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｖｃｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ（ＥＳＰＲＩＴ），ａｎｄ
中图分类号：ＴＮ９１１．７
文献标识码：Ａ
国家标准学科分类代码：５１０．１０５０
ＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅＭＵＳＩＣａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｎｏｎ－ｓｕｂｓｐａｃｅｍｅｔｈｏｄｍａｘｉｍｕｍ— ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（ＭＬＥ）ｆｏｒｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆａｒｒｉｖａｌ（Ｄ０Ａ）．ＴｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｉｓＤ０ＡｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉＳｂａｓｅｄｏｎｕｎｉｆｏｒｍｌｉｎｅａｒａｒｒａｙ（ＵＬＡ）．ＡｎｕｍｂｅｒｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｗｅｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｕｓｉｎｇＭＡＴＬＡＢａｎｄｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａ１ｏｎｅｓ．ＴｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅＭＵＳＩＣａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅａｎｄｓｔａｂｌｅｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｈｅＥＳＰＲＩＴ，ＭＬＥａｎｄＳＤＷＰＰ — ＭＵＳＣＩａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．

基于改进傅里叶变换的电子音乐信号降噪算法

基于改进傅里叶变换的电子音乐信号降噪算法
传统的降噪算法主要是通过滤波器或者小波变换等方法将信号中的噪声滤除，但这些
方法有时会对信号的频域特征造成损失，从而影响音乐的原有韵味。

因此近年来一些研究
者提出了基于改进傅里叶变换的降噪算法。

傅里叶变换可以将时域信号分解为不同频率的分量，因此可以用于分析信号的频域特征。

但传统的傅里叶变换算法无法很好地处理非周期性信号，并且在处理时会出现频谱泄
露的现象。

针对这些问题，一些改进的傅里叶变换算法被提出，如短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等。

在基于改进傅里叶变换的降噪算法中，通常先对信号进行STFT等变换得到信号的频域表示，然后利用一些滤波器以及统计学方法进行降噪，最后将处理后的频域表示重新合成
成时域信号。

这种方法能够较好地保留信号的频率特征，并且适用于各种类型的非周期性
信号，因而在电子音乐降噪领域取得了较好的应用效果。

但是，基于改进傅里叶变换的降噪算法也存在一些问题。

例如，如果滤波器的参数设
置不当，会导致信号在频域处理后出现明显的失真；而且某些统计学方法会受到信号中突
发性噪声的影响，从而降噪效果受到一定的限制。

因此，在实际应用过程中，需要综合考
虑各种因素，采用合适的方法对电子音乐信号进行降噪。

基于MUSIC算法的目标定位技术研究

基于MUSIC算法的目标定位技术研究随着信息技术的不断发展，目标定位技术也日益得到研究和应用。

目标定位是指通过使用传感器或其他设备，获得目标的位置信息并进行跟踪、定位和确定。

其中，声波定位技术是一项成熟的技术，基于MUSIC算法的声波定位技术也因其高精度和高可靠性而备受瞩目。

一、MUSIC算法原理传统的声波定位技术一般采用基于波束形成的方法，但这种方法对噪声和多路径干扰的抵抗力较差。

相对而言，基于MUSIC算法的声波定位技术不仅具有高精度和高可靠性，而且对噪声和多路径干扰的抵抗力较强。

MUSIC算法是一种经典的频谱估计算法，常被用于从信号的频谱密度估计中找出频率成分的位置。

在基于MUSIC算法的声波定位技术中，通过多个声源以不同的方向发射声波信号，接收器收到信号后进行分析并采用MUSIC算法对信号进行处理，得出目标位置。

二、基于MUSIC算法的目标定位技术的实践应用基于MUSIC算法的声波定位技术被广泛应用于军事和民用领域。

以军事领域为例，通过利用多个传感器构成的阵列，实现对目标位置的精确定位，达到实现战场上对目标打击的目的。

在民用领域，基于MUSIC算法的声波定位技术被应用于无线电波的定位和跟踪，用于警用、消防等行业中的定位和救援。

基于MUSIC算法的目标定位技术在无损检测领域得到广泛应用。

无损检测技术是通过非常规方法检测物体是否有缺陷的一种方法，应用于制造业、建筑等领域。

基于MUSIC算法的声波定位技术可以有效地检测到目标物体的缺陷，如裂纹、气孔等，为无损检测技术的发展提供了有效手段。

三、基于MUSIC算法的目标定位技术的发展趋势随着人工智能技术的不断发展，基于MUSIC算法的声波定位技术也得到了进一步的提高。

通过采用机器学习和深度学习等技术，处理MUSIC算法生成的数据，提高定位精度和可靠性。

未来，基于MUSIC算法的目标定位技术将进一步完善和推广，应用领域将会更加广泛，如物流、家居、汽车等领域。

基于改进傅里叶变换的电子音乐信号降噪算法

基于改进傅里叶变换的电子音乐信号降噪算法傅里叶变换是一种广泛应用于信号处理领域的数学工具，可以将时域的信号转换到频域进行分析。

在实际应用中，由于采样率等限制，得到的信号往往存在一定的噪声。

针对电子音乐信号的降噪问题，本文提出了一种基于改进傅里叶变换的算法。

该算法主要分为三个步骤：预处理、降噪和后处理。

在预处理阶段，首先对电子音乐信号进行采样和量化，将时域的信号转换为数字信号。

然后，对获取的数字信号进行预处理，包括去除直流分量、低通滤波和时域分割。

去除直流分量可以保证信号的零均值性质；低通滤波可以去除高频噪声；时域分割可以将信号切割成若干段进行分析。

在降噪阶段，采用改进后的傅里叶变换进行频域分析。

传统的傅里叶变换存在辨识能力差、频谱泄露等问题，为了克服这些问题，本文采用了希尔伯特变换和维纳滤波的改进傅里叶变换算法。

希尔伯特变换可以将信号的实部和虚部分离，可以更准确地提取频域信息；维纳滤波可以进一步减小频谱泄露的影响，提高信号的辨识能力。

在后处理阶段，对降噪后的信号进行重构和平滑处理。

重构可以将频域分析得到的信号转换为时域信号，实现信号的还原；平滑处理可以进一步减小噪声的影响，提高音质。

实验结果表明，本文提出的基于改进傅里叶变换的电子音乐信号降噪算法在降噪效果上有明显的提升。

与传统的傅里叶变换算法相比，改进算法能够更准确地提取信号的频域信息，有效减少噪声的影响。

本文算法还能够保持原始信号的特征和音质，在降噪的同时保持了信号的完整性。

本文提出了一种基于改进傅里叶变换的电子音乐信号降噪算法，该算法克服了传统傅里叶变换算法的问题，并且在降噪效果上有明显的提升。

未来可以进一步研究该算法在其他领域的应用，并进行更多的实验验证。

基于信号变换的改进MUSIC算法

基于信号变换的改进MUSIC算法黄芳;吕志勇【摘要】MUSIC algorithm and its modified algorithms have the common problems that their performance degrades as the number of sources increases and the SNR decreases; and that they lose effectiveness whenthe number of sensors M is greater than that of sources D. A modified MUSIC algorithm based on the idea of Euler's formula for reconstructing the received signals is proposed, thus to estimate the real signals in low SNR and fairly large number of sources. Simulation results indicate that the proposed algorithm could outperform the traditional algorithms in the case of D≥M and fairly low SNR, that the modified MUSIC algorithm is able to estimate the number of sensors up to 2(M-1).%针对多重信号分类（MUSIC）算法及其改进算法存在的问题，如估计性能随信号信源数增加而恶化，特别是在信号低信噪比下性能更加糟糕，无法估计信源数大于阵元数时的信号波达方向（DOA）等，提出了一种基于信号变换的改进MUSIC算法。

基于硬件系统实现改进MUSIC算法的方法的研究的开题报告

基于硬件系统实现改进MUSIC算法的方法的研究的开题报告一、研究背景随着通信技术的快速发展，信号处理技术也得到了广泛的应用，而鉴别不同信号所在的位置成为了一项关键的技术。

多个接收器的信号处理旨在确定源信号的方向和距离。

然而，通过对多个接收器接收到的信号进行分析来获取源信号的方向和距离是非常困难的，因此需要使用先进的信号处理算法来实现。

此时，MUSIC算法是一种有效的信号处理算法，它认为空间过滤器的本质是信号的方向选择器，从而能够分析多个接收器接收到的信号并判断信号所在的位置。

然而，当前的MUSIC算法存在一些缺陷，主要体现在计算复杂度方面。

在大规模多维信号处理中，计算速度往往成为瓶颈问题。

因此，基于硬件系统实现改进MUSIC算法已成为一项研究热点，有望解决当前MUSIC算法的计算速度不足的问题。

二、研究目的和意义本研究旨在基于硬件系统实现改进MUSIC算法，以提高信号处理算法的效率和精度，解决计算速度缓慢的问题。

通过硬件系统的实现，可以实现MUSIC算法在大规模多维信号处理中的快速处理，同时提高处理结果的准确性和稳定性。

因此，本研究的意义在于：1. 提高MUSIC算法的计算速度和精度，缩短信号处理时间。

2. 基于硬件系统的实现方法可以帮助实现大规模多维信号处理，提高处理效率。

3. 本研究可以为信号处理领域的进一步研究提供新的思路和方法。

三、研究方法本研究的主要研究方法是基于硬件系统实现改进MUSIC算法。

研究过程包括以下几个步骤：1.对MUSIC算法进行理论研究，深入了解算法的特点和性能。

2.通过FPGA、DSP等硬件平台实现MUSIC算法的硬件加速器，扩展其计算能力。

3.集成处理器和硬件系统，使它们并行协作，实现系统的高速运行和计算结果的准确性。

4.进行实验验证，对比基于硬件系统实现改进MUSIC算法的计算速度和处理效果与传统实现方式的不同，分析算法的优缺点。

四、预期研究成果本研究预期将通过基于硬件系统实现改进MUSIC算法的研究，实现对多个接收器接收到的信号进行分析以确定信号的方向和距离的功能。

基于改进PASTd的MUSIC算法的DSP实现

MUSIC声源定位算法的改进及其矩阵分析

基于MUSIC及其改进算法的空间信号到达方向估计方法研究

MUSIC及其改进算法的研究与实现

music算法的dsp实现技术研究

一种改进MUSIC算法的FPGA实现

基于修正MUSIC算法的信号DOA估计的开题报告

MUSICAM算法仿真及DSP实现

基于多DSP并行结构实现MUSIC算法的设计_刘晶

一种对修正MUSIC算法的改进测向方法

基于DSP的音频信号处理算法实现研究

基于MUSIC算法的相干信号DOA估计改进及应用_

改进型music算法 相干信号

MUSIC算法的性能分析与改进

基于改进傅里叶变换的电子音乐信号降噪算法

基于MUSIC算法的目标定位技术研究

基于改进傅里叶变换的电子音乐信号降噪算法

基于信号变换的改进MUSIC算法

基于硬件系统实现改进MUSIC算法的方法的研究的开题报告

改进型music算法相干信号