说明：非负矩阵分解法，这一种新型的子空间分解方法，增加了非负性约束，比PCA、ICA更有效

约束ica 非负矩阵分解 nmf-matlab ica--matlab NON-NEGATIVE-ica

说明：主要内容包括波束形成、DOA估计、相干信号的DOA估计、二维DOA估计、宽带阵列信号处理、阵列多参数估计等

波束形成 波束形成、DOA估计 相干信号 二维DOA 宽带阵列信号 阵列

说明：典型的块自适应处理算法为采样矩阵求逆(SMI)算法。仿真了采样矩阵求逆法(SMI)的波束形成方向图旁瓣的高低受信号快拍数的影响。对于理解MVDR波束形成很有帮助。

说明：平面阵列的波束形成的相关图像及代码，包括等高线，极坐标三维图等。

平面阵列 波束形成 相关图像

说明：NMFs算法（带稀疏度约束的非负稀疏矩阵分解）用于实现基于人脸局部特征的人脸识别，通过近似的矩阵分解进行空间降维。

矩阵降维 局部特征分解 recognition-faces 降维 face-features-matlab

说明：本文档包含在多路麦克风阵列进行语音增强的GSC算法集合，即广泛使用的广义旁瓣抵消结构。包括上通道的波束形成，下通道的阻塞矩阵及自适应噪声抵消部分，增强效果显著。 如有额外需要还可在ANC部分添加VAD算法（语音活动检测）程序，进行更为精确的噪声估计，从而达到更好的消噪效果。程序中有详细的中文注释，只...

麦克风阵列 语音增强 GSC算法 广义旁瓣抵消 自适应噪声 ANC VAD算法 语音活动检测

说明：在空间DOA估计中，需要面型的阵元排布才可以，此程序设为8+8的麦克风L型分布，利用几何关系也可以恢复出DOA估计

说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，多抽样率信号处理，考虑雨衰 阴影 和多径影响，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，到达过程是的泊松过程，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

一个 例子 波束 形成 宽带

说明：最优波束形成算法（标准矩形阵列的波束方向图的幅度、切面极坐标、切面图、幅度等高线图等）。

阵列 matlab切面 波束形成算法 切面极坐标 切面图

说明：首先引述来自维基百科的定义：假设我们有一个3D空间中的点，他被位于不同位置的多个摄像机看到，那么所谓的光束法平差（Bundle Adjustment），就是能够从这些多视角信息中提取出3D点的坐标以及各个摄像机的相对位置和光学信息的过程。  可能这么说有点不够具体，我们用比较通俗的数学公式来描述这...