music算法原理

1. music鏄浠涔堟剰镐

music镄勬剰镐濇槸阔充箰锛涗箰镟诧绂涔愭洸鍒涗綔锛堟垨婕斿忥级镩烘湳锛涗箰璋便

阔充箰镄勫畾涔夛细

music鍙浠ユ寚锛 涓鏂囬喷涔夛细阔充箰锛屼竴绉嶅緢鎶借薄镄勮压链褰㈠纺銆 阃氢俊涓甯哥敤镄刴usic绠楁硶锛氢篃灏辨槸鑻辨枃Multiple Signal Classification镄勭亩绉帮纴澶氢俊鍙峰垎绫荤畻娉曘 涓鏂囩殑瑙ｉ喷灏辨槸阔充箰镄勬剰镐濓纴鍏跺疄鏄涓涓寰堟娊璞＄殑姒傚康銆

骞夸箟镄勮诧纴阔充箰灏辨槸浠讳綍涓绉嶈压链镄勚佷护浜烘剦蹇镄勚佸℃厧镄勬垨鍏朵粬浠涔堟柟寮忔帓鍒楄捣𨱒ョ殑澹伴煶銆傛墍璋撶殑阔充箰镄勫畾涔変粛瀛桦湪镌婵鐑堢殑浜夎锛屼絾阃氩父鍙浠ヨВ閲娄负涓绯诲垪瀵逛簬链夊０銆佹棤澹板叿链夋椂闂存х殑缁勭粐锛屽苟钖链変笉钖岄煶阒剁殑鑺傚忋佹棆寰嫔强鍜屽０銆

鍦ㄦ墍链夌殑镩烘湳绫诲瀷涓锛屾瘆杈冭岃█锛岄煶涔愭槸链鎶借薄镄勮压链銆

阔充箰浣挞獙锛

阔充箰鍙浠ラ氲繃鍑犵嶉斿缎𨱒ヤ綋楠岋纴链浼犵粺镄勪竴绉嶆槸鍒扮幇鍦哄惉阔充箰瀹剁殑琛ㄦ紨銆傜幇鍦洪煶涔愪篃鑳藉熺敱镞犵嚎鐢靛拰鐢佃嗘潵鎾鏀撅纴杩欑嶆柟寮忔帴杩戜簬钖褰曢煶甯︽垨鐪嬮煶涔愬綍镀忋

链変簺镞跺欑幇鍦鸿〃婕斾篃浼氭贩钖堜竴浜涗簨鍏埚仛濂界殑褰曢煶锛屽侱J鐢ㄥ敱鐗囧仛鍑虹殑鎽╂摝澹般傚綋铹讹纴涔熷彲浠ュ埗浣滆嚜宸辩殑阔充箰锛岄氲繃姝屽敱锛岀帺涔愬櫒鎴栦笉澶涓ュ瘑镄勪綔镟层

鐢氲呖钥宠亱镄勪汉涔熻兘澶熼氲繃镒熻夎嚜宸辫韩浣撶殑闇囧姩𨱒ヤ綋楠岄煶涔愶纴链镢楀悕镵嬮煶涔愬剁殑渚嫔瓙渚挎槸璐濆氲姮锛屽叾缁濆ぇ閮ㄥ垎镢楀悕镄勪綔鍝侀兘鏄鍦ㄤ粬瀹屽叏涓уけ钖锷涘悗鍒涗綔镄勚

浜轰滑𨱍冲︿範阔充箰镄勬椂鍊欎细铡讳笂阔充箰璇俱傞煶涔愬︽槸涓涓铡嗗彶镄勭戝︾殑镰旂┒阔充箰镄勫箍阒旈嗗烟锛屽叾涓鍖呮嫭阔充箰鐞呜哄拰阔充箰鍙层

阔充箰浣滀负涓闂ㄥ彜钥佺殑镩烘湳锛屽悇鏂囧寲涔熼兘链夊叾镫鐗圭殑阔充箰绯荤粺锛屾皯镞忛煶涔愬︽槸涓闂ㄤ互璇ラ嗗烟涓鸿ㄨ哄硅薄镄勫︾戙

镓揿紑涓栫晫鍦板浘锛屽彜宸村彧鏄锷犲嫆姣旀捣涓婄殑钑炲皵灏忓浗锛涜拷婧阔充箰婧愬ご锛屽彜宸撮煶涔愬嵈镟剧嫭棰嗛庨独鍏ㄤ笘鐣屻

鍦1959骞村彜宸撮潻锻戒互鍓嶏纴阔充箰鍙浠ヨ存槸鍙ゅ反链澶у畻镄勫嚭鍙ｄ骇鍝侊纴钖屾椂甯﹀姩浜嗛傦纸Son锛夈佽惃灏旇惃锛圫alsa锛夈佹伆鎭版伆锛圕hachacha锛夈佷鸡宸淬佹浖娉㈢瓑鑸炴洸鑺傚忕殑鍙戝𪾢锛岄殢镌钄楃硸鍜岄洩锣勫嚭鍙ｅ埌涓栫晫涓婄殑姣忎竴涓瑙掕惤銆

濡傛灉涓嶆槸闱╁懡钖庯纴缇庡浗瀵瑰彜宸撮噰鍙栫粡娴庡埗瑁侊纴鍙ゅ反镩轰汉涓庣编锲藉ぇ鍨嫔敱鐗囧叕鍙哥殑璺ㄥ浗钖堜綔涓嶅啀锛屽彜宸撮煶涔愪笉浼氩氨姝ゆ贰鍑轰汉浠镄勮板繂锛岄殣阃浜庢祦琛屼箰鍧涖

杩桦ソ锛屽悗𨱒ユ湁浜嗐屼笘鐣岄煶涔愩嶏纸World Music锛夋傚康镄勬彁鍑猴纴瀛桦湪𨰾変竵绉绘皯闂存殚娼姹规秾镄勫彜宸撮煶涔愶纴缁堜簬镓惧埌浜嗘尔韬涔嫔湴锛屼簬涔濆崄骞翠唬澶嶅嚭銆

锷犱笂镢涜幈缇庡栫殑鎺ㄦ尝锷╂缏锛岃繛缁鍑犲勾鍙ゅ反阔充箰灞″叆锲村薄寰楀栵纴鍙婃ф床涔愯瘎浜虹殑涓镊存帹钻愶纴鐢氲呖𨰾嶈繃銆婃叉湜涔嬬考銆嬨併婂反榛庡痉宸炪嬬殑鐭ュ悕寰峰浗瀵兼紨鏂囨俯寰锋柉锛岄兘鍙楀埌1997骞磋忆銮辩编链浣虫媺涓侀煶涔愪笓杈戙婅板繂鍝堢摝闾ｃ嬬殑镒熷姩銆

浠ヤ笓杈戠殑钥佽压浜轰负涓昏掞纴寮𨰾崭简涓閮ㄥ悓钖岖殑鍙ゅ反阔充箰绾褰旷墖锛屽湪娆х编钖勫ぇ褰卞𪾢杩鍒涗匠缁┿傝法鍏21涓栫邯镄勫彜宸撮煶涔愶纴鏄剧劧宸茬粡鍦ㄤ笘鐣岄煶涔愮殑涔愬潧涓婄珯绋充简鑴氭ワ纴濡备粖姝ｅ嗳澶囦竴涓鍏夊嶉偅浜涗粬浠鍦ㄩ潻锻藉悗澶卞幓镄勯煶涔愮増锲俱

2. 网易云音乐每日歌曲推荐的原理是什么

我也曾经在思考 为什么有时候网易推送的歌曲这么沁入心脾 正好是我想听的或者正好是我红心的调调 后来我理性的统计了下 其实日推到后面很多时候是不准的 一次日推可能只有1-2个红心 当然除非你听歌不是杂食 比如你只爱听古典 那推送的红心几率就很大 比如你只听雷鬼音乐 那推送的风格正好符合你的爱好 那对于杂食的人来说 其实这种推送也就是在“猜闷”那到底准不准呢 因人而异吧 只能说网易这方面做的工作相对其他软件提前了一些 什么员工筛选 我是打死也不信的。

3. 问一个信号中MUSIC算法的问题：

随机信号的功率谱，描述了信号的功率在频域的分布情况。
如果是实功率谱，那么它应该完整描述了功率所分布的频率范围，以及在不同频率处的功率的相对强度。
而MUSIC作为一种高分辨率的子空间方法，首先其主要应用于离散谱的估计，比如混叠在一起的单频信号；其频谱峰值反映了这些主要信号成分所在的频率位置，但是其并不能反映各信号成分之间的幅度比值（相对强度），也反映不出信噪比水平，所以MUSIC算法所得到的“谱”被称为伪谱。

4. 请问MUSIC算法和LMS算法到底是怎么回事,都是用来干吗的啊

这是两种不同的算法,MUSIC算法是多重信号分类算法,是经典的空间谱估计算法,通过将接受信号分成噪声子空间和信号子空间(这两子空间正交)达到超分辨谱估计.MUSIC算法可以完成DOA(波达方向)估计和频率估计.其实质是基于一维搜索的噪声子空间算法.
LMS算法是最小均方算法，是自适应技术的基础．LMS算法是达到输入信号与期望信号有最小的均方误差的一种算法．

5. 阔充箰RL鏄浠涔堟剰镐濓纻

阔充箰RL鏄阔充箰鎺ㄨ崘绯荤粺锛圡usic Recommendation System锛夌殑缂╁啓銆傝ョ郴缁熼氲繃绠楁硶鍒嗘瀽鐢ㄦ埛镄勯煶涔愬枩濂斤纴缁椤嚭涓镐у寲镄勯煶涔愭帹钻愩傞煶涔怰L鍙浠ユ彁楂樼敤鎴蜂綋楠岋纴甯锷╃敤鎴峰彂鐜版柊镄勯煶涔愶纴涔熷彲浠ュ府锷╅煶涔愬钩鍙版彁楂樼敤鎴风暀瀛樼巼鍜屾祦閲忋

阔充箰RL镄勭畻娉曞师鐞嗘秹鍙婂埌链哄櫒瀛︿範銆佹暟鎹鎸栨帢绛夋妧链銆傝ョ郴缁熼氲繃鍒嗘瀽鐢ㄦ埛琛屼负鏁版嵁锛屾瘆濡傛挱鏀惧巻鍙层佹敹钘忓垪琛ㄣ佽瘎鍒嗙瓑锛岀劧钖庡皢鏁版嵁杞鍖栦负鐢ㄦ埛镄勯煶涔愬叴瓒ｅ悜閲忋傛帴镌锛岀郴缁熶细姣旇缉鐢ㄦ埛鍏磋叮钖戦噺鍜岄煶涔愬簱涓阔充箰镄勭壒寰佸悜閲忥纴浠庤岀粰鍑烘帹钻愮粨鏋溿

阔充箰RL宸茬粡琚骞挎硾搴旂敤浜庡悇澶ч煶涔愬钩鍙般备緥濡傦纴Spotify鍒╃敤RL绠楁硶涓虹敤鎴锋彁渚涗釜镐у寲镄勯煶涔愭帹钻愶纴阃氲繃鍒嗘瀽鐢ㄦ埛镄勮屼负鏁版嵁锛屾彁楂樼敤鎴风殑婊℃剰搴︺傞櫎姝や箣澶栵纴阒块噷阔充箰銆丄pple Music銆丵Q阔充箰绛夊钩鍙颁篃鍦ㄨ繍鐢≧L绠楁硶杩涜岄煶涔愭帹钻愶纴涓虹敤鎴锋彁渚涙洿濂界殑浣挞獙銆

6. music算法的详细内容

MUSIC算法是空间谱估计测向理论的重要基石。算法原理 如下：
（1） 不管测向天线阵列形状如何，也不管入射来波入射角的维数如何，假定阵列由M个阵元组成，则阵列输出模型的矩阵形式都可以表示为：Y(t)=AX(t)+N(t)
其中，Y是观测到的阵列输出数据复向量；X是未知的空间信号复向量；N是阵列输出向量中的加性噪声；A是阵列的方向矩阵；此处，A矩阵表达式由图册表示。
MUSIC算法的处理任务就是设法估计出入射到阵列的空间信号的个数D以及空间信号源的强度及其来波方向。
（2） 在实际处理中，Y得到的数据是有限时间段内的有限次数的样本（也称快拍或快摄），在这段时间内，假定来波方向不发生变化，且噪声为与信号不相关的白噪声，则定义阵列输出信号的二阶矩：Ry。
（3） MUSIC算法的核心就是对Ry进行特征值分解，利用特征向量构建两个正交的子空间，即信号子空间和噪声子空间。对Ry进行特征分解，即是使得图册中的公式成立。
（4） U是非负定的厄米特矩阵，所以特征分解得到的特征值均为非负实数，有D个大的特征值和M-D个小的特征值，大特征值对应的特征向量组成的空间Us为信号子空间，小特征值对应的特征向量组成的空间Un为噪声子空间。
（5） 将噪声特征向量作为列向量，组成噪声特征矩阵 ，并张成M-D维的噪声子空间Un，噪声子空间与信号子空间正交。而Us的列空间向量恰与信号子空间重合，所以Us的列向量与噪声子空间也是正交的，由此，可以构造空间谱函数。

（6） 在空间谱域求取谱函数最大值，其谱峰对应的角度即是来波方向角的估计值。