数码时尚圈

范冰冰代言松下系列产品；国际影后何琳携手HP打造数字生活方式；联想手机快乐大使何炅；aigo MUSIC联手华纳音乐推动网络正版音乐发展；     

CAR ＆ MUSIC——坐你开的车，听你听的歌

这个将拉丁旋风刮到音乐、电视、电影、时尚界的女人，如今已是一个代表着时尚和娱乐的符号。时刻站在时尚潮头的你，车里怎么能没有她的这张全新拉丁唱片？     

CAR ＆ MUSIC 坐你开的车，听你听的歌

混搭一直是时下时尚圈的一根救命稻草，潮流傍经典、古朴吹新风，就连一向讲求四平八稳的家轿领域也不例外。君不见奥迪和帕萨特这种传统官车先后装上了时尚的U型前脸。可要想从里到外感受一下混搭的魅力，恐怕还要将革命进行到底！     

MUSIC算法的FPGA实现

针对多重信号分类（MUSIC）算法计算复杂度高,难以实时实现的特点,给出了适用于均匀线阵的实数化预处理算法和实用的空间谱定义,并选择了适合FPGA硬件实现的特征值分解算法,给出了MUSIC算法FPGA实现的整体架构。仿真实验结果表明,该FPGA实现能够完成MUSIC算法的准确、快速计算。     

基于四阶累积量的波束域MUSIC方法

在非白噪声背景下,基于二阶统计量的高分辨方法性能较差.基于四阶累积量的高分辨方法能较好地抑制空间高斯噪声,但其运算量较大.为了解决这一矛盾,文章提出了一种基于四阶累积量的波束域MUSIC方法.仿真分析和实验结果表明,与阵元域四阶累积量MUSIC方法相比,论文所提方法降低了分辨门限,减小了估计偏差和均方根误差,同时减小了运算量.     

认知无线电中对干扰信号源的定位

当认知用户接入主用户系统时将对主用户产生干扰。确定产生干扰的认知用户的位置能更好地进行基站布署,从而最大限度地避免这种干扰,使频谱得到有效利用。本文主要给出了一种改进的MUSIC算法对相干的干扰认知用户进行定位,即利用前后向空间平滑的修正矩阵进行矩阵的重构,再分解其重构矩阵,最后利用波束空间的MUSIC算法减少谱峰搜索中的计算量。通过计算机仿真证明了此方法的有效性。     

小身材大味道：本田新飞度音响改装案例

今天至上音乐肇庆领业连锁店告诉我们,他们要介绍他们的骄傲,获得了2014年EMMA专家60000组亚军作品给我认识。一台本田新飞度,一款造型另类的小车,小巧的车身却是极致体现“MM”理念的小车型轿车。领业的师傅也自豪的说他们也是推崇“MM”理念,特别强调此“MM”不同彼“MM”,MUSIC MAX才是对他们最好的诠释。那么,这个娇小身躯蕴藏有多大魅力呢？各位不妨洗耳恭听。     

基于压缩思想的低运算近场信号估计算法

针对近场源参数估计计算复杂度大的问题,提出了一种基于对称阵列结构的快速估计算法。首先通过对称阵列结构构造多项式,通过求解多项式的根得到近场源的角度信息;在距离估计的时候,结合压缩多重信号分类算法(Compressed multiple signal classification,C-MUSIC)的思想,将菲涅尔区域分为若干个子区域,通过构造噪声子空间簇的交集,得到新的谱函数,将原来整个区域搜索变换成小区域搜索,可节省运算时间。通过仿真试验验证了算法的有效性,证明该算法的运算复杂度与传统估计算法相比得到了很大改善。     

一种均匀线阵的信号分离方法研究

为了进一步改善阵列信号处理中盲源分离算法的分离性能,本文提出了一种基于DOA估计的阵列信号分离方法。该方法的基本思想是利用MUSIC算法实现对阵列信号DOA的预先估计,构建一预估计方向加载矩阵W,使加载后的混合信号在该预估计DOA上的信号能量最大化,最后利用传统的盲源分离算法分离接收到的混合信号,得到原始信号波形。仿真结果表明,该方法分离效果优于直接的盲分离算法,原始信号与分离信号相关系数接近于1,但同时牺牲较大运算量。     

基于四元数MUSIC算法的声矢量传感器阵列二维波达角估计

利用声矢量传感器导向矢量和四元数之间的相似性,推导并建立了以四元数形式表示的导向矢量,给出了声矢量传感器阵的四元数模型,理论分析了导向矢量与噪声子空间的正交性,在此基础上提出了基于四元数MUSIC空间谱的二维波达角估计方法。仿真实验表明,四元数MUSIC算法的分辨力要优于矢量MUSIC算法,在低信噪比下具有较高的DOA估计精度,验证了四元数的正交性优势,同时本文方法不局限于L线阵和面阵,对其他阵型也具有普遍适用性。