如何理解矩阵特征值？
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真的太感谢这个帖子了 各位的理解和讲述让我终于理解信号处理里 beamforming部分运用subspace手段进行信号估计的意义了！！
这里如果有P个sensors和M个sources（ M>P）
那么处理的时候首先用这个公式：
计算出特征值\Lambda ，λ1 ≥ λ2 ≥ · · · ≥ λM，它是从大到小rank的
然后以P为界限把他们分开，即大于等于\lambda _{P} 的特征值规定为信号，小于\lambda _{P} 的特征值即为噪声
将自相关分解也即投影在signal 和 noise subspaces以后，还起到了降维度的作用，估计起来更加准确快速！谢谢各位提点！