l1-svd算法doa估计matlab代码

L1-SVD（L1正则化奇异值分解）是一种稀疏方向-of-arrival (DOA) 估计技术，它结合了最小二乘法和稀疏优化，用于寻找信号源的方向。在MATLAB中，可以利用该算法来估计多个信号源的方向角。以下是一个简化的示例代码片段，使用了`sparsityPromotingSVD`函数：

% 假设数据矩阵X包含混合信号
[X, _] = mixSignalSources; % 假设mixSignalSources函数返回混有信号源的数据

% 使用L1-SVD进行DOA估计
[~, U, s, V] = sparsityPromotingSVD(X, 'L1', 'MaxIter', 100); % L1正则化，设置迭代次数

% 利用U矩阵的第一个列作为方向向量
[doas, noiseLevel] = estimateDOAs(U(:, 1), 'sparse'); % 假设estimateDOAs函数处理稀疏估计并返回估计的方向角和噪声水平

% 可能需要调整的一些参数和验证结果
[doaEstimates, err] = refineDOAs(doas, X, doas(1)); % 精细化估计
disp("Estimated DOAs: " + num2str(doaEstimates));
disp("Error: " + num2str(err));

% 相关问题:
1. L1-SVD与传统的DOA估计相比有何优势？
2. 如何选择合适的数据预处理步骤？
3. `sparsityPromotingSVD`函数中的'MaxIter'参数如何影响估计性能？

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能还需要根据具体的数据和需求对代码进行调整，并可能需要从MATLAB工具箱如Signal Processing Toolbox中引入更多的函数来进行更复杂的分析。