DOA算法MATLAB实现-经典、MUSIC、最小范数、MVDR

MUSIC DOA，是电子、通信、雷达、声呐等研究领域常用的术语，通过处理接收到的回波信号，获取目标的距离和方位信息。

在MUSIC的实现中，采用了S.Unnikrishna Pillai和Byung Kwon提出的前向/后向空间平滑技术。该实现分为三个步骤：1. 单信号应用：使用MUSIC来估计单个信号的DoA。2. 多路径实现：处理多个信号的DoA估计。3. 前向/后向空间平滑：增强MUSIC性能的技术。

这是一个经典SVM算法的Matlab程序，适用于各种利用Matlab进行数据SVM仿真的实验。

Matlab开发：最小平方英尺2范数约束。目标是通过最小化a*x-b^2来实现x=CTE。

在进行到第十步时，识别参数基本稳定，系统输出与模型误差也趋于稳定。由于只有3个参数需识别，递推校正算法显示出良好的收敛性。

绝对可在matlab中运行，无线传感器网络中经典的分簇算法Leach已被实现。作者亲自验证过。

最小生成树算法中，克鲁斯卡尔算法是一种经典选择。详细解释了算法原理，并结合《算法导论》第二版的示例进行了实际演示，结果与书中一致。

图论里的最小生成树，用得多但不少人觉得挺绕。Prim 算法就是个比较好上手的解法，尤其你要用MATLAB写的话，这套代码结构清晰，逻辑也顺。Prim 的做法挺像“修路”那种，一点点扩展边，保证连通的同时尽量省成本。你只要维护两个列表：一个是树里已经加进来的点EV，另一个是边E。每轮找条最小的边，接上新点，搞定！MATLAB 实现里循环逻辑清楚，用while控制边数，还带了最小边查找的判断。写法不花哨，但看着舒服，适合拿来改改应用在你自己图上。要注意的是：图要是非连通的，Prim 跑不通，这里是默认图是连通无向图的情况。如果不确定，得先做下连通性检测。如果你对类似实现感兴趣，还可以看看Prim

以下文章详细介绍了由约翰·赖特（John Wright）、阿文德·甘内什（Arvind Ganesh）和马毅（Ya Ma）开发的基于稀疏表示的鲁棒人脸识别算法。该技术利用L1范数最小化分类器来识别人脸。研究使用了MIT-CBCL和YaleB数据库，这些数据库可以从相关网址获取：http://cbcl.mit.edu/software-datasets/heisele/facerecognition-database.html 和 http://cvc.yale.edu/projects/yalefacesB/yalefacesB.html。