基于奇异值分解的MVDR算法功率谱估计附Matlab代码

基于奇异值分解的MVDR算法功率谱估计附Matlab代码

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,</