music演算法原理

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2. 網易雲音樂每日歌曲推薦的原理是什麼

我也曾經在思考 為什麼有時候網易推送的歌曲這么沁入心脾 正好是我想聽的或者正好是我紅心的調調 後來我理性的統計了下 其實日推到後面很多時候是不準的 一次日推可能只有1-2個紅心 當然除非你聽歌不是雜食 比如你只愛聽古典 那推送的紅心幾率就很大 比如你只聽雷鬼音樂 那推送的風格正好符合你的愛好 那對於雜食的人來說 其實這種推送也就是在「猜悶」那到底准不準呢 因人而異吧 只能說網易這方面做的工作相對其他軟體提前了一些 什麼員工篩選 我是打死也不信的。

3. 問一個信號中MUSIC演算法的問題：

隨機信號的功率譜，描述了信號的功率在頻域的分布情況。
如果是實功率譜，那麼它應該完整描述了功率所分布的頻率范圍，以及在不同頻率處的功率的相對強度。
而MUSIC作為一種高解析度的子空間方法，首先其主要應用於離散譜的估計，比如混疊在一起的單頻信號；其頻譜峰值反映了這些主要信號成分所在的頻率位置，但是其並不能反映各信號成分之間的幅度比值（相對強度），也反映不出信噪比水平，所以MUSIC演算法所得到的「譜」被稱為偽譜。

4. 請問MUSIC演算法和LMS演算法到底是怎麼回事,都是用來干嗎的啊

這是兩種不同的演算法,MUSIC演算法是多重信號分類演算法,是經典的空間譜估計演算法,通過將接受信號分成雜訊子空間和信號子空間(這兩子空間正交)達到超分辨譜估計.MUSIC演算法可以完成DOA(波達方向)估計和頻率估計.其實質是基於一維搜索的雜訊子空間演算法.
LMS演算法是最小均方演算法，是自適應技術的基礎．LMS演算法是達到輸入信號與期望信號有最小的均方誤差的一種演算法．

5. 闊充箰RL鏄浠涔堟剰鎬濓紵

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6. music演算法的詳細內容

MUSIC演算法是空間譜估計測向理論的重要基石。演算法原理 如下：
（1） 不管測向天線陣列形狀如何，也不管入射來波入射角的維數如何，假定陣列由M個陣元組成，則陣列輸出模型的矩陣形式都可以表示為：Y(t)=AX(t)+N(t)
其中，Y是觀測到的陣列輸出數據復向量；X是未知的空間信號復向量；N是陣列輸出向量中的加性雜訊；A是陣列的方向矩陣；此處，A矩陣表達式由圖冊表示。
MUSIC演算法的處理任務就是設法估計出入射到陣列的空間信號的個數D以及空間信號源的強度及其來波方向。
（2） 在實際處理中，Y得到的數據是有限時間段內的有限次數的樣本（也稱快拍或快攝），在這段時間內，假定來波方向不發生變化，且雜訊為與信號不相關的白雜訊，則定義陣列輸出信號的二階矩：Ry。
（3） MUSIC演算法的核心就是對Ry進行特徵值分解，利用特徵向量構建兩個正交的子空間，即信號子空間和雜訊子空間。對Ry進行特徵分解，即是使得圖冊中的公式成立。
（4） U是非負定的厄米特矩陣，所以特徵分解得到的特徵值均為非負實數，有D個大的特徵值和M-D個小的特徵值，大特徵值對應的特徵向量組成的空間Us為信號子空間，小特徵值對應的特徵向量組成的空間Un為雜訊子空間。
（5） 將雜訊特徵向量作為列向量，組成雜訊特徵矩陣 ，並張成M-D維的雜訊子空間Un，雜訊子空間與信號子空間正交。而Us的列空間向量恰與信號子空間重合，所以Us的列向量與雜訊子空間也是正交的，由此，可以構造空間譜函數。

（6） 在空間譜域求取譜函數最大值，其譜峰對應的角度即是來波方向角的估計值。