LINGOT - 乐器调音器 LINGOT 是一种乐器调音器。 它准确、易于使用且高度可配置。 最初的构想是为电吉他调音，它可用于为其他乐器调音。 它看起来像一个模拟调谐器，带有一个仪表或频闪盘，指示与某个音符的相对偏移，自动确定为最接近估计频率的音符。 主要特点 它是免费软件，在下分发。 快速准确，非常适合实时微调。 易于使用。 只需插入您的仪器并运行它。 LINGOT是一个通用的调谐器。 它可以调音很多乐器，你只需要提供音阶气质。 为此，它支持的。 可通过 GUI 进行配置。 可以在程序运行时更改任何参数，而无需编辑任何文件。 要求 一台运行GNU/Linux 的普通计算机。 带有线路输入或麦克风输入的声卡。 、 、 或支持。 库，版本3.10或更高版本。 安装 如果您正在构建一个版本，只需键入： ./configure make install 如果您正在

对2.5.1.0版本的一个改进。核心功能是采用qmmp框架，支持多种播放格式。支持多云音乐的下载与试听，支持视频播放弹幕，支持歌词的检索下载，支持相似歌曲、艺术家、专辑、歌单的查找，支持音乐频道的收听和音乐识别等等，支持均衡器和音效插件调节，支持K歌模式，总之是非常好的学习交流作品。 更多资源详见我的github https://github.com/Greedysky/TTKMusicplayer

不说明，里面有好几个文件，包括LuckyPatcher GooglePlay.Installer 皮肤

《解卷积的多重信号分类算法方位谱低背景处理方法》文章代码复现 摘要：针对信比较低时，多重信号分类(Multiple Signal Classihication, MUSIC)算法方位谱背景级较高的问题，提出了一种解卷积的 MUSIC 方位估计算法(Deonvolved MUSIC D-MUSIC)该方法用一个类似冲激函数作为 MUSIC 算法输出方位的点散射函数 (Point cattering Function,PSF)然后基于解券图像复原理，利用该点散射丽数和 RichardsonLucy(R-L) 送代算法对 MUSIC 算法的方位谱进行解卷，得 D-MUSIC 算法的方位谱，达到降低方位谱背景级的目的仿真表明，该方法继承了 MUSIC 算法的高分生能，且可以明显降低方位的背景级，具有较好的方位估计性能，对南海上试验的水平阵数据进行处理，分析比较了利用 MUSIC 算法和解卷积 MUSIC 算法获得的方位谐时间历程图，分析结果有效验证了 D-MUSIC 算法性能的优越性

阵列信号处理技术在远场信号DOA的估计方面的研究成为热点。本文就四种经典的DOA估计算法：MUSIC算法、ESPRIT算法、TLS-ESPRIT算法和Toeplitz矩阵重构算法进行对比研究，目的是为工程实现算法的选择提供了一个参考的理论依据。就笔者所知，对这4种算法性能比较分析的公开报道较少。通过MATLAB软件仿真的方法，分析了各算法的优缺点，并总结出各算法适用范围和其理论依据。

刚开始写这个项目的时候是为了自己的毕业设计。 后来慢慢的就想借这个项目来巩固自己的Android编程技能，也可以更好的站在全局来考虑项目的开发，而不只是需求的迭代开发。

Comp.Idiots Music Theory.pdf，乐理入门基础书。其实我还没怎么看过，看到大家都推荐这本，原版书籍又好贵，找到就上传了。

针对二维多重信号分类算法可以估计出系统的到达时间(TOA,time-of-arrival)和波达方向(DOA,direction-of-arrival)参数，但需要复杂度非常高的二维谱峰搜索这一问题，提出了IR-UWB系统中基于求根MUSIC(root-MUSIC)的TOA和DOA联合估计算法，该算法对接收信号的频域形式建模，先估计出TOA，然后由TOA的差值计算出DOA，从而实现TOA和DOA的联合估计。该算法不需谱峰搜索，可直接给出估计参数的闭式解，还可实现参数配对。还推导了参数估计的误差方差。仿真结果表明，该算法的参数估计性能明显优于矩阵束算法、传播算子算法以及基于旋转不变技术估计信号参数算法，并且非常接近于2D-MUSIC算法，但该算法的复杂度却远远低于2D-MUSIC算法。

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对一个16元等距线阵，间距为半个波长，空间5个相互独立信源从不 同方向入射，信噪比分别为30、25、20、15、5dB。采用MUSIC方法估 计其空间入射方向