2は第2の部分群の素子を選択する。この段階で式(11)により方程式系を設定できる。×dは、方程式系のための最小誤差自乗法等の公知の解法を用いて近似的に得ることができる。部分群素子の数mが主要な信号ベクトルの数dと一致する場合には一義的な解を求めることができる。部分群素子の数がより大きい場合には方程式系は過度に決められており、その都度に選択された解法に対して最適な解が求められる。固有値行列Ωを解行列Yから求めることは、式(12)による固有値分解を介して行われる。-1は固有値ベクトルの列行列又はその逆の形を表す。固有値はシューア分解を介しても求めることができる。kをそれらの特性に関して試験する。kは信頼性を有すると見なされる。共役複素解が発生した場合には信頼性は与えられず、大きな数Mのセンサ素子又は大きな数Nの標本値による本発明の方法の繰返しが必要である。つの試験の実行は、信頼性を有する結果をもたらさなかった、すなわち共役複素解が得られた、従ってこの方法は、改善されたデータベースを用いて再び実行されなければならない。これに比して図4aは、標準ESPRIT法を適用した場合の大幅に低い精度で求められた位相ファクタを示す。13)を介して求められる。波長λはすべての信号又は信号成分に対して等しい。より求めることができる。式(16)を介して計算される。15)の形を有する(M=6、d=4)。式は次式(16)である。式(14)は次の場合には次式(17)に簡単化される。sが直交列のみを有する場合である。×dは次元d×dの任意に選択された対角行列を表す。評価装置AEによる受信の場合から得られた推定されたシステム行列は、送信の場合と受信の場合とで同一である。2は受信機において電力の見地から見て互いに重畳されている。2次元評価のためには、いくつかの方法のステップを2つの評価次元のために互いに並列に実行しなければならない。)の形を満足しなければならない。sを求めるために信号部分群を推定することとは、1次元の方法に類似に実行される。ν2を定めることとは、センサ群の2つの次元x,yに対して別個に行われる。インデックスμが次元xに割当てられ、インデックスνが次元yに割当てられる。xはそれぞれx方向又はy方向での部分群素子の数)。2つの方程式系が設定される。νも同様に例えば最小自乗法により定められる。νの固有値を求めることが行われる。kとの自動的な対形成を意味する。kとに従って評価される。それぞれ2つの角度はそれぞれの信号又は信号成分の入射方向を表している。これに関して図3bを参照。チャネルの測定、又は地震学的又は医学的信号処理のその他の問題の処理に適用できる。受信信号の方向検出評価の方法、すなわち空間的フィルタリングは電磁的、音響的及びその他のタイプの波形の受信に適用できる。本発明の方法は、受信信号の中の周波数成分を推定する、すなわちスペクトル解析にも利用できる。センサ群の次元は周波数推定の場合には自由に選択できる。センサ素子の配置は何等の制限を課せられていない。従ってセンサ素子の次元及び等間隔の標本値は変化しなければならない。部分群形成は例えば時間軸に沿って標本値を細分することにより行われる。高分解能評価は1次元又は2次元で行われ、主に実数計算を基礎にしている。非減衰振動のみが評価可能である。kは、方向推定のために説明された方法のステップに相応して求められる。図5aには、左側には受信信号s(t)の略線図が示され、右側には周波数推定のための周波数分解の結果(調波分析結果)の略線図が示されている。信頼性試験は1次元評価に対して可能である。センサ素子の数は1つの素子にまで低減可能である。レーダー及び天文学的用途はスペクトル解析を利用する。2次元周波数推定に対しては画像処理(図5b)が挙げられ、画像は水平方向及び垂直方向に主要周波数に従って評価され、センサ素子を例えば個々の画素に割当てることが可能である。単一の標本値は静止画像を検出し、複数の標本値は動画像を検出する。