基于GA-MUSIC的matlab算法代码实现

以下是基于GA-MUSIC的 Matlab 算法代码实现的示例：

clc;
clear;
close all;

% 生成信号矩阵和协方差矩阵
N = 1000; % 信号长度
M = 5; % 信号数量
K = 2; % 信号所在的子空间维数
SNR = 10; % 信噪比
A = randn(N, K) * randn(K, M); % 信号矩阵
X = A * diag(rand(K, 1)) * randn(K, N); % 带噪声信号矩阵
Rn = eye(N); % 噪声协方差矩阵
R = X * X' / N + (10 ^ (-SNR / 10)) * Rn; % 总协方差矩阵

% GA-MUSIC算法
P = 10; % 种群大小
G = 100; % 迭代次数
L = 30; % 染色体长度
pm = 0.01; % 变异概率
pc = 0.7; % 交叉概率
f = @(x) GA_MUSIC_cost(x, R, K, L); % 适应度函数
pop = rand(P, L) < 0.5; % 初始种群
for i = 1:G
    % 评估种群适应度
    cost = zeros(P, 1);
    for j = 1:P
        cost(j) = f(pop(j, :));
    end
    % 找到最优个体
    [~, idx] = max(cost);
    best = pop(idx, :);
    % 选择
    p = roulette(cost);
    % 操作
    if rand < pc % 交叉
        q = roulette(cost);
        [c1, c2] = GA_MUSIC_crossover(pop(p, :), pop(q, :));
        pop = [pop; c1; c2];
    end
    if rand < pm % 变异
        pop(p, :) = GA_MUSIC_mutation(pop(p, :));
    end
    % 筛选
    cost = zeros(size(pop, 1), 1);
    for j = 1:size(pop, 1)
        cost(j) = f(pop(j, :));
    end
    [~, idx] = sort(cost, 'descend');
    pop = pop(idx(1:P), :);
end
% 输出结果
result = best(find(best));
disp(result);

其中，GA_MUSIC_cost 函数是适应度函数，GA_MUSIC_crossover 函数是交叉操作函数，GA_MUSIC_mutation 函数是变异操作函数，roulette 函数是轮盘赌选择函数。这些函数的实现可以根据具体的需求进行编写。