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基于奇异值分解的MVDR算法功率谱估计附Matlab代码

时间:2024-08-30 10:24:53浏览次数:5  
标签:传感器 谱估计 算法 MVDR Matlab 信号

MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)算法是一种常用于信号处理领域的功率谱估计方法,该算法利用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)来实现对信号的空间滤波,从而提高功率谱估计的准确性和可靠性,本文将介绍MVDR算法的原理并提供使用Matlab编写的源代码示例。

MVDR算法基于线性预测模型,通过构建最小方差准则来获取信号的空间滤波权重,该权重使得在给定约束条件下,期望输出信号的方差最小,同时抑制干扰信号,MVDR算法的核心思想是在保持期望输出信号不变的情况下,最小化干扰信号对输出信号的影响。

以下是使用Matlab实现基于奇异值分解的MVDR算法的示例代码:

function [P_est] = mvdr_power_spectrum_estimation(X, sensor_locations, theta, frequency, c)
    % X: 输入信号矩阵,每一列代表一个传感器接收到的信号
    % sensor_locations: 各个传感器的位置坐标,每一行代表一个传感器的坐标
    % 

标签:传感器,谱估计,算法,MVDR,Matlab,信号
From: https://blog.csdn.net/weixin_50547796/article/details/138051213

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