步进马达音乐 用步进电机和微控制器播放音乐。 二手硬件 Arduino的Elegoo UNO- 马达控制器L298N- 步进电机Nema 17-

信号子空间 使用Fortran，C和Python中的Esprit和RootMusic等方法进行一维和整体信号子空间分析 部分基于 核心子空间代码用Fortran 2008编写，并从其他语言（Python，C）中调用。 由于程序是基于Fortran / Python的，因此它们应该可以在几乎从嵌入式到超级计算机的任何平台上编译和运行。 特别是，该程序（Fortran，可选地由C或C ++调用）可在以下编译器中运行： Gfortran（GCC） 英特尔oneAPI（ifort，icc，icpc） 建造 先决条件： Linux： apt install liblapack-dev g++ gcc gfortran cmake Mac： brew install lapack gcc cmake Windows：针对Linux使用或Windows子系统 ctest -S setup.

在传统声压传感器阵列的求根MUSIC算法的基础上,提出了基于矢量传感器阵列的求根MUSIC算法及其修正形式,通过接收阵列信号的空间谱,选择合适的引导方位,可实现声源的波达方向(DOA)估计。理论推导和仿真实验表明,采用均匀矢量传感器线性阵列的求根MUSIC算法在低信噪比、小快拍数情况下的估计性能要优于传统声压传感器阵列的求根MUSIC算法,同时该算法的计算量远远小于矢量传感器列的MUSIC算法。

%基本MUSIC算法的DOA估计 close all clear all clc j=sqrt(-1); M=16; %M表示天线数目 N=400;%快拍次数 L=3; %入射信号的个数 theta=(-90:1:90); %角度的取值范围 fai =(-90:1:90); %角度的取值范围 f=10e6; lamda=3e8/f; d=lamda/2; k=2*pi/lamda; %均匀线阵各天线初始权重

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。