均匀圆阵

利用RBMUSIC算法实现了均匀圆阵信号的方位角和俯仰角估计。代码采用MATLAB语言编写，能够有效处理阵列接收数据，并精准计算目标信号的二维到达角。

随着技术的进步，16元均匀圆阵在空间中对5个信源的方位估计问题中，采用了高精度的MUSIC方法。这种方法具有谱峰尖锐的特点，能够有效提高定位精度。

模拟了基阵接收信号的过程，并使用MATLAB进行了时域波束形成的仿真。

此代码可用于判断一个点是否在圆内或圆外。

这是一个Matlab脚本，用于展示所有三个圆、所有主应力以及与莫尔圆相关的其他信息。

正定阵和半正定阵的定义，其实就是把“正数”和“非负数”的概念扩展到了矩阵上。在多元统计里，常常要判断一个矩阵是不是正定，比如协方差矩阵就要求是半正定的。附.3.3 的小节内容挺不错，举了几个实际的矩阵例子，像 [[5, 2], [2, 1]] 这样的就是正定阵。这种判断在做因子、聚类时经常会用到，别小看了。要是你碰到不正定的矩阵，推荐你用下 nearestSPD 工具，能帮你找出最近的正定矩阵。配合 Matlab 用起来也顺手。另外，文末还贴了不少多元方向的资源，基本都是统计老司机会收藏的那种。如果你刚入门矩阵正定性判断，建议先用 eig 函数看看特征值是不是全正，再慢慢理解定义。哦对了，1

拟合一个圆的最优方法，用 MATLAB 来搞其实还蛮顺手的。点云数据一多，靠眼睛判断肯定不靠谱，用非线性拟合一波，就能搞出一个误差最小的圆。核心思路就是最小化点到圆的距离，lsqcurvefit这种函数在这里简直是利器，用起来还挺简单。 你只要定义个残差函数，给个初始猜测值，交给优化器去跑就完事了。哦对了，初始值别太离谱，不然容易发散。代码的话，function residuals = circleResiduals(...)这块写好了基本就通了，剩下的就是调调参数、清洗下数据。 适合啥场景？比如图像识别里圈物体边缘、机器人识别障碍物轮廓，或者几何建模时候补全边缘，都挺好用的。前最好先把点云去

随着科技的进步，Matlab在仿真领域的应用越来越广泛，稀疏阵的生成在其中扮演着重要角色。以下是一段关于稀疏阵的Matlab仿真代码示例，可供学术研究和工程实践使用。

格子点法生成均匀设计表，利用MATLAB编写了计算机程序，确保设计表具有最小化中心化偏差值的特性。

提供基于 MATLAB 的史密斯圆图绘制源码，并包含详细注释，方便电子通信专业学生及相关领域研究者理解和使用。