function [Sqq_diag , W , Nsrc] = OrthogonalBeamforming(Spp , G_map_mic , mic_weight) %Estimates sources through orthogonal beamfoming method (Sarradj 2010) % %Spp : (M x M ) matrix of mic pressures cross spectra %G_map_mic (M x Nmap): Transfert matrix from map points to mic position %mic_weight : (1 x M) weight vector for microphones % %Returns : %Sqq_diag : (Nmap x Nsrc) diagonal terms of Sqq_est, ie source auto spectra, for each source given by the highest eigenvalues of Spp %W : (Nmap x M ) steering vectors % [M Nmap ]=size(G_map_mic); if (~exist('mic_weight')) mic_weight=ones(1,M); else mic_weight=reshape(mic_weight,1,M); end [V Lambda] = eig(Spp); %%sort eigenvalues and eigenvectors [Lambda,ind] = sort(diag(Lambda),'descend'); V = V(:, ind); figure stem(Lambda) title('Eigenvalues of $S_{pp}$') l(1)=Lambda(1); for i=2:M l(i)=l(i-1)+Lambda(i); end sum(Lambda) figure stem(l) ylabel('%') xlabel('N') title('Énergie en % portée par la somme des N premières valeurs propres') Nsrc = input('Number of sources ? '); Lambda = abs(real(Lambda)); Lambda=diag(Lambda); for i=1:Nsrc Spp_i = V(:,i) * Lambda(i ,i ) * V(:,i)'; %figure %imagesc(real(Spp_i)) for n=1:Nmap %%% Calculates weighting vectors (source scaling) L=sum(abs(G_map_mic(:,n)).^2,1).^-1; %%% Calculate sterring vectors W(n,:)=L*G_map_mic(:,n)'.*mic_weight; %%% Estimates sources Sqq_diag(n,i)=W(n,:)*Spp_i(:,:)*W(n,:)'; %save only auto spectra end

这是一个 MATLAB 函数，用于实现正交波束形成方法。下面是函数的详细解释：

输入参数：

- Spp：大小为 M × M 的麦克风压力互谱矩阵
- G_map_mic：大小为 M × Nmap 的传输矩阵，用于将映射点的信号传输到麦克风位置
- mic_weight：大小为 1 × M 的麦克风权重向量

输出参数：

- Sqq_diag：大小为 Nmap × Nsrc 的矩阵，包含每个源的自动谱的对角线项，其中 Nsrc 是源的数量，由用户输入
- W：大小为 Nmap × M 的阵列，包含每个映射点的波束形成权向量
- Nsrc：源的数量，与输入参数中的 Nsrc 相同

函数的实现步骤如下：

- 对输入的麦克风压力互谱矩阵进行特征分解，得到特征值和特征向量
- 将特征值按降序排列，并将对应的特征向量按相同的顺序排序
- 通过用户输入确定源的数量 Nsrc
- 对于每个源：

- 构造估计该源自动谱的矩阵
- 对于每个映射点：

- 计算权重向量（源缩放）
- 计算波束形成权向量
- 估计源的自动谱的对角线项

- 返回所有源的自动谱和波束形成权向量

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rm -rf .git
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这个错误提示表明 Git 仓库已经存在，并且被重新初始化了。可能是因为你在执行 Git 命令时，不小心执行了 `git init` 命令，或者在 Git 仓库目录下删除了 `.git` 目录。

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