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MUSIC算法仿真例题3.6代码Main.mclearall;clc;N=256;M=4;K=3;SNR1=30;SNR2=30;SNR3=27;%设定信噪比；A1=getAk(SNR1);A2=getAk(SNR2);A3=getAk(SNR3);%求得信号的幅度；f1=0.1;f2=0.25;f3=0.27;%设定频率值s1=zeros(1,N);s2=zeros(1,N);s3=zeros(1,N);%初始化sks1=getsk(A1,f1,N);%求sks2=getsk(A2,f2,N);s3=getsk(A3,f3,N);v=randn(1,N);%构建高斯白噪声；x=s1+s2+s3+v;%构建了时域上的信号N3=2048;%设定画图时描点的数目。R=getR(x,N,M);[G,D]=getG(R,M,K);d=1/(N3-1);%求画图用的横坐标的间隔。h=zeros(1,N3);fori=1:N3h(i)=-0.5+(i-1)*d;endy=zeros(1,N3);forj=1:N3w=h(j)*2*pi;aw=getaw(w,M);MinValue=min(y(j));y(j)=10*log10(abs(1/((aw')*G*(G')*aw)));endplot(h,y);getAk.mfunctionAK=getAk(SNR)%定义信号幅度AK=((10^(SNR/10))*2)^0.5;Getaw.m%求awfunctionaw=getaw(w,M)aw=zeros(M,1);forj=1:Maw(j)=exp(-w*(j-1)*i);endgetR.m%求自相关矩阵RfunctionR=getR(x,N,M)L=N-M+1;tempx=zeros(M,1);R=zeros(M,M);forn=M:Nforj=1:Mtempx(j)=x(n-(j-1));endR=R+tempx*tempx';endR=R/L;getG.m%求G矩阵function[G,D]=getG(R,M,K)[V,D]=eig(R);G=zeros(M,M-K);z=zeros(M,1);forj=1:Mz(j)=D(j,j);%将特征值放入了z里面end[z,y]=sort(z);%对z进行了排序目的是，找到最小的M-K个特征值多对应的特征向量。fori=1:Mforj=1:(M-K)G(i,j)=V((y(j)-1)*M+i);%第j小的特征值，对应的特征向量，是原来V中的第y(j)个列向量。endendgetsk.m%定义信号skfunctionsk=getsk(Ak,fk,N)qk=zeros(1,N);%temp=rand(1,N);%qk=temp*6.28*0.01;%设定随机相位的值forn=1:Nsk(n)=Ak*exp(6.28*fk*n*i+qk(n));end仿真图：M=4改变M：M=8时M=16时由图可得M取值越大，得到的

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