举例说明麦克风阵列波束形成提取所需的语音信号在干扰主导，噪声环境。这样的操作有助于提高语音信号的质量，以便进行感知或进一步处理。例如，嘈杂的环境可以是交易室，麦克风阵列可以安装在交易计算机的显示器上。如果交易计算机必须接受来自交易者的语音指令，波束形成操作对于提高接收到的语音质量和达到设计的语音识别精度是至关重要的。

基于波束形成的点对点MIMO-OFDM系统建模。多输入多输出(MIMO)和正交频分复用(OFDM)技术的结合已经被广泛应用于最近的无线标准中，如802.11x系列，以提供更高的数据速率。由于MIMO采用了天线阵列，可以采用波束形成来提高接收信噪比，从而降低误码率(BER)。

举例说明如何将数字波束形成应用于天线阵接收的窄带信号。阐述了三种波束形成算法:相移波束形成器(PhaseShift)、最小方差无失真响应(MVDR)波束形成器和线性约束最小方差(LCMV)波束形成器。

举例说明使用波束扫描，MVDR和MUSIC估计到达方向(DOA)。波束扫描是一种技术，它形成一个常规的波束，并在感兴趣的方向上扫描，以获得空间光谱。最小方差失真响应(MVDR)类似于波束扫描，但使用的是MVDR波束。多信号分类(MUSIC)是一种提供高分辨率DOA估计的子空间方法。对于这三种方法，输出空间频谱的峰值表示接收信号的doa。在这个例子中，我们举例说明使用波束扫描、MVDR和MUSIC来估计均匀线性阵列(ULA)的宽边角和均匀矩形阵列(URA)的方位角和仰角。

说明了几种高分辨率到达方向(DOA)估计技术。介绍了MUSIC算法、root-MUSIC算法、ESPRIT算法和root-WSF算法的不同版本，并讨论了它们在均匀线性阵列(ULA)天线接收远场窄带信号源时各自的优点。

介绍了如何在MIMO雷达中形成虚拟阵列来帮助提高角分辨率。它展示了如何使用相控阵系统工具箱™模拟相干MIMO雷达信号处理链。

简要介绍了空时自适应处理(STAP)技术，并说明了如何使用相控阵系统工具箱™将STAP算法应用于接收脉冲。STAP是机载雷达系统中用来抑制杂波和干扰的一种技术。

利用广义互相关(GCC)和三角测量确定宽带信号源的位置。为简单起见，这个例子局限于由一个源和两个接收传感器阵列组成的二维场景。您可以将此方法扩展到两个以上的传感器或传感器阵列以及三维空间。

一组麦克风接收到的波束信号，在嘈杂的环境中提取所需的语音信号。这个Sim万博1manbetxulink的例子是基于MATLAB的例子声学波束形成使用麦克风阵列的系统对象。

在Simulink®中对天线阵接收的窄带信号应用常规和自适应波束形成。万博1manbetx信号模型包括噪声和干扰。这个例子是基于传统和自适应波束形成器的例子。

在Simulink®中使用波束扫描和最小方差失真响应(MVDR)技术进行到达方向(DOA)估计。万博1manbetx它是基于MATLAB®的波束扫描方向估计，MVDR和MUSIC的例子。