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STM32F1对mpu6050（IIC1）9250（IIC2）读取数据，卡尔曼滤波得到pitch，roll，yaw角度，以及指南针角度

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fastF0Nls-基本频率的快速非线性最小二乘估计（又称音高） 在许多实际应用中会遇到周期性信号，例如音乐处理，语音处理，声纳，顺序分析和心电图（ECG）。 可以将此类信号建模为正弦曲线的加权总和，这些正弦曲线的频率是公共基频的整数倍，在音频和语音应用中，该基频通常称为音高。 因此，上述应用中的一个重要且基本的问题是从观察到的（通常是嘈杂的）数据集中估算该基本频率。 从简单的基于相关的方法（例如PRAAT，RAPT，YIN和Kaldi）到参数方法（例如子空间方法，滤波方法，谐波求和和NLS），科学文献中已经提出了多种估计方法。 尽管一般而言，参数化方法比基于相关性的方法更准确，对噪声更强

MATLAB中的音高检测算法 实施的方法： 音估算器-音和音乐的基本频率估算器音-la原秀夫（Alain deCheveigné），河原秀树（Hideki Kawahara）-美国声学学会杂志，2002年。 倒谱倒谱音高测定-AMNoll-美国声学学会杂志，1967年。 最大似然- Maxmium似然估计沥青-詹姆斯D.Wise，詹姆斯R.Caprio，托马斯W.Parks -声学，语音和信号处理，1976年IEEE交易。 扩展卡尔曼滤波器- 使用扩展的复杂卡尔曼滤波器对音频信号进行实时音高跟踪-Orchisama Das，Julius O.Smith，Chris Chafe-数字音频效果国际会议，DAFx2017 。（）。 使用扩展的复杂卡尔曼滤波器改进的实时单音音高跟踪-Orchisama Das，Julius O.Smith，Chris Chafe-音频工程学会杂志，第6

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音高比较 基于由 Daniel Kazez、Peiqian Li 和 Crispin Prebys 创建的 iOS 应用程序 。 最初创建音高比较是因为我想看看如果两个音符被和声演奏会是什么样子。 听起来很可怕。 未来功能列表 高分 随机起始音高

输入一个wav文件，可对其pitch mfcc特征进行提取