我将把 1 号和 3 号分组为相关。

1. 有关 MUSIC 的高级描述，您可以在此处查看 MATLAB 的概述。该算法的主要步骤之一是找到相关矩阵的特征向量，这可以通过奇异值分解或其他方法来完成。MATLAB 有这方面的函数，因此您可能希望在 C/C++ 中找到等效函数，或者实现自己的函数。算法中的其他步骤与实现无关：主要是数据收集和简单的向量操作。

2. 使用 N 元素数组，MUSIC 最多可以解析 N - 1 个源。这些可以是真实的来源或它们的图像，必须进行相应的处理。

对于一些更具体的实现细节，我在这里有一个答案，我们在这里完成了在 MATLAB 中收集数据和执行 MUSIC 的过程。

有一个名为 armadillo 的库 - 用于 C/C++。使用它，您可以实现几乎所有内容，如 matlab 中的无八度模拟。Matlab 有特殊的模块（分阶段），我认为可以高度简化工作，但我还没有找到这些模块的 C 类似物。 http://www2.ee.unsw.edu.au/~elias/Theses/Gu2016.pdf - MUSIC 有多种算法，您可以使用八度音阶测试所有算法，然后使用犰狳实现。它们对 DOA 很有效。问题之一 - 你必须找到合适的距离，并且在那里你必须计算 DOA。有 2D 音乐 - 适用于范围和角度，但到目前为止我还没有成功。