music算法本质原理

music算法本质原理

Music算法本质上是一种信号频率估计的多重分类算法，利用微弱生命体信号子空间与噪声子空间的正交性构造空间谱函数，通过谱峰搜索，确定心跳和呼吸信号的频率。

MUSIC算法的核心是对阵列输出信号的二阶矩Ry进行特征值分解，利用特征向量构建两个正交的子空间，即信号子空间和噪声子空间。对Ry进行特征分解，即是使得图册中的公式成立。

大特征值对应的特征向量组成的空间Us为信号子空间，小特征值对应的特征向量组成的空间Un为噪声子空间。将噪声特征向量作为列向量，组成噪声特征矩阵，并张成M-D维的噪声子空间Un，噪声子空间与信号子空间正交。而Us的列空间向量恰与信号子空间重合，所以Us的列向量与噪声子空间也是正交的，由此，可以构造空间谱函数。

在空间谱域求取谱函数最大值，其谱峰对应的角度即是来波方向角的估计值。