1. ism方法
ism（incoherent signal method）方法，即非相干訊號子空間方法是最早出現的寬頻doa方法，該方法將寬頻訊號在頻域內分解成j 個窄帶分量，然後再每個子帶上直接進行窄帶處理，即對每個子帶的譜密度矩陣進行特徵分解，根據訊號子空間和雜訊子空間的正交性構造空間譜，對所有子帶的空間譜進行平均，最後得到寬頻訊號空間譜估計。
2. 如何理解寬頻變成窄帶的過程
這個過程確實不好理解。首先要理解時域和頻域兩個概念。
頻域frequency domain是描述訊號在頻率方面特性時用到的一種座標系。
頻域（頻率域）——自變數是頻率，即橫軸是頻率，縱軸是該頻率訊號的幅度，也就是通常說的頻譜圖。頻譜圖描述了訊號的頻率結構及頻率與該頻率訊號幅度的關係。
對訊號進行時域分析時，有時一些訊號的時域引數相同，但並不能說明訊號就完全相同。因為訊號不僅隨時間變化，還與頻率、相位等資訊有關，這就需要進一步分析訊號的頻率結構，並在頻率域中對訊號進行描述。
時域：時域是描述數學函式或物理訊號對時間的關係。例如乙個訊號的時域波形可以表達訊號隨著時間的變化。
若考慮離散時間，時域中的函式或訊號，在各個離散時間點的數值均為已知。若考慮連續時間，則函式或訊號在任意時間的數值均為已知。
現在就根據實際經驗來說說
fft結果的具體物理意義。乙個模擬訊號，經過
adc取樣之後，就變成了數碼訊號。取樣定理告訴我們，取樣頻率要大於訊號頻率的兩倍，這些我就不在此囉嗦了。
取樣得到的數碼訊號，就可以做fft變換了。n個取樣點，經過fft之後，就可以得到n個點的fft結果。為了方便進行fft運算，通常n取2的整數次方。
假設取樣頻率為fs，訊號頻率f，取樣點數為n。那麼fft之後結果就是乙個為n點的複數。每乙個點就對應著乙個頻率點。這個點的模值，就是該頻率值下的幅度特性。第乙個點表示直流分量（即0hz），而最後乙個點n的再下乙個點（實際上這個點是不存在的，這裡是假設的第n+1個點，也可以看做是將第乙個點分做兩半分，另一半移到最後）則表示取樣頻率fs，這中間被n-1個點平均分成n等份，每個點的頻率依次增加。例如某點n所表示的頻率為：fn=(n-1)*fs/n。由上面的公式可以看出，fn所能分辨到頻率為為fs/n，如果取樣頻率fs為1024hz，取樣點數為1024點，則可以分辨到1hz。1024hz的取樣率取樣1024點，剛好是1秒，也就是說，取樣1秒時間的訊號並做fft，則結果可以分析到1hz，如果取樣2秒時間的訊號並做fft，則結果可以分析到0.5hz。如果要提高頻率分辨力，則必須增加取樣點數，也即取樣時間。頻率解析度和取樣時間是倒數關係。
關鍵部分：比如我們現在對麥克風陣列訊號的取樣頻率是fs=64000,傅利葉變換點數是1024，那麼對每個子間隔進行j點的離散傅利葉變換，就得到了寬頻內j個不相重疊的子帶。所以我們得到了寬頻內1024個不重疊的子帶。每個窄帶的頻頻寬度是64000/1024=62.5hz；因為語音頻號頻率主要集中在300～3000hz之間，而且某點n所表示的頻率為：fn=(n-1)*fs/n，所以我們選取的測試資料主要集中在5～49個頻點之間，超過或者小於這個範圍測試的話一般會出現測試偏差，或者出現旁瓣，影響主瓣峰值位置的判斷。
就這樣，
300～
3000hz
之間的寬頻訊號被分解成了
45個窄帶，每個窄帶的寬度是
62.5hz
；考慮到實際接收到的資料矩陣是有限長度的，即資料協方差矩陣的最大似然估計是
其中l是快拍數，快拍數可大可小，當l取很小的時候也可以估計出角度，不過誤差比較大，一般取5～10之間。
基帶訊號 載波訊號和寬頻訊號
基帶訊號 信源 資訊源，也稱發終端 發出的沒有經過調製 進行頻譜搬移和變換 的原始電訊號，其特點是頻率較低，訊號頻譜從零頻附近開始，具有低通形式。根據原始電訊號的特徵，基帶訊號可分為數字基帶訊號和模擬基帶訊號 相應地，信源也分為數字信源和模擬信源。其由信源決定。說的通俗一點，基帶訊號就是發出的直接表...
寬頻訊號二三事
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窄帶訊號和寬頻訊號的區別和聯絡
這個問題首先需要討論 寬頻 訊號與窄帶訊號的定義。然而，沒有文獻或組織對 寬頻 訊號給出的嚴格定義，業內一般認為 寬頻 訊號與窄帶訊號是相對的，不滿足窄帶條件的訊號就稱為 寬頻 訊號。目前，窄帶訊號的定義也不盡相同。若訊號頻寬為b 時寬為t，中心頻率為f0，則窄帶訊號的定義有 定義1 b f 0，即...