matlab显示峰值点横坐标,怎么求出峰值对应横坐标问题，急

程序

doas=[-30 -5 40]*pi/180; %DOA’s of signals in rad.

P=[1 1 1]; %Power of incoming signals

N=10; %Number of array elements

K=1024; %Number of data snapshots

d=0.5; %Distance between elements in wavelengths

noise_var=1; %Variance of noise

r=length(doas); %Total number of signals

% Steering vector matrix. Columns will contain the steering vectors

% of the r signals

A=exp(-i*2*pi*d*(0:N-1)'*sin([doas(:).']));

% Signal and noise generation

sig=round(rand(r,K))*2-1; % Generate random BPSK symbols for each of the

% r signals

noise=sqrt(noise_var/2)*(randn(N,K)+i*randn(N,K)); %Uncorrelated noise

X=A*diag(sqrt(P))*sig+noise; %Generate data matrix

R=X*X'/K; %Spatial covariance matrix

[Q ,D]=eig(R); %Compute eigendecomposition of covariance matrix

[D,I]=sort(diag(D),1,'descend'); %Find r largest eigenvalues

Q=Q (:,I); %Sort the eigenvectors to put signal eigenvectors first

Qs=Q(:,1:r); %Get the signal eigenvectors

Qn=Q(:,r+1:N); %Get the noise eigenvectors

% MUSIC algorithm

% Define angles at which MUSIC “spectrum” will be computed

angles=(-90:0.1:90);

%Compute steering vectors corresponding values in angles

a1=exp(-i*2*pi*d*(0:N-1)'*sin([angles(:).']*pi/180));

for k=1:length(angles)

%Compute MUSIC “spectrum”

music_spectrum(k)=(a1(:,k)'*a1(:,k))/(a1(:,k)'*Qn*Qn'*a1(:,k));

end

figure(1)

plot(angles,abs(music_spectrum))

title('MUSIC Spectrum')

xlabel('Angle in degrees')

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