数量时，MUSIC优于简单的方法，例如:存在噪声的情况下选取DFT谱的峰值，因为它利用该数字的知识来忽略其最终报告中的噪声。与DFT不同，它能够以高于一个样本的精度估计频率，因为可以针对任何频率评估其估计函数，而不仅仅是DFT频段的频率。这是一种超解析度成像的形式。它的主要缺点是它需要事先知道组件的数量，因此原始方法不能用于更一般的情况。存在用于仅从自相关矩阵的统计特性估计源分量的数量的方法。例如， 此外，MUSIC假设共存源不相关，这限制了其实际应用。最近的迭代半参数方法提供了强大的超解析度成