% FV sur les données recueillies

if exist('R','var')
    clear R
end;
if exist('S','var')
    clear S
end;

M=50;   % Nombre de capteurs
minD=-15; stepD=1; maxD=50;
minH=0; stepH=1; maxH=55;
Nb_snap=500;


%
% Spectre pour la FV
m=0;
% Construction de la matrice de corrélation
R=zeros(M,M);
for k=1:Nb_snap
    x=2*randn(1)*vect_dir_circ(8*d,35*d,d,M,lambda)+2*randn(1)*vect_dir_circ(3*d,40*d,d,M,lambda)+randn(1)*vect_dir_circ(-4*d,14*d,d,M,lambda);
    x=x+0.01*(randn(M,1)+j*randn(M,1));
    R=R+x*x';
end;

% Représentation
for D=minD*d:d*stepD:maxD*d
    n=0;
    m=m+1;
    for H=minH*d:d*stepH:maxH*d
        n=n+1;
        a=vect_dir_circ(D,H,d,M,lambda);
        w= a/sqrt(a'*a);    % FV : vecteur de norme 1
        %w=                  % Capon ?
        S(m,n)=w'*R*w;
        %w=                  % Capon ?        
        
    end;
end;

figure(1); contour([minD:stepD:maxD], [minH:stepH:maxH],  abs(S'),80)
xlabel('D'); ylabel('H') ; title('Spectre en sortie de formation de voies')
