针对MEMS陀螺仪精度不高、随机噪声复杂的问题，研究了某MEMS陀螺仪的随机漂移模型。
应用时间序列分析方法，采用AR(1)模型对经过预处理的MEMS陀螺仪测量数据噪声进行建模，进而基于该AR模型并采用状态扩增法设计Kalman滤波算法。
速率试验和摇摆试验仿真结果表明在静态和恒定角速率条件下，采用该算法滤波后的MEMS陀螺仪的误差均值和标准差都比滤波前有了明显的降低。
针对摇摆基座下该算法随摆动幅度的增大效果变差的问题，从提高采样率和选择自适应Kalman滤波两个方面对算法进行改进。
仿真结果表明，两种方法都能改善滤波效果，然而考虑到系统采样频率和CPU计算速度的限制，自适应滤波有更高的实用性。

STM32AD7606控制方法代码主要涉及了嵌入式系统中微控制器STM32与高精度模数转换器AD7606的交互技术。
STM32是基于ARMCortex-M内核的微控制器，广泛应用于各种嵌入式硬件设计中，而AD7606是一款16位、8通道同步采样模拟到数字转换器，常用于工业自动化、医疗设备和测试测量系统等需要高精度信号采集的场合。
在STM32与AD7606的通信中，一般采用SPI（SerialPeripheralInterface）或I2C接口。
SPI是一种高速、全双工、同步串行通信协议，适合短距离高速数据传输；
I2C则是一种多主机、双向两线制的总线协议，适合连接低速外设，但数据速率较低。
由于AD7606支持这两种通信模式，开发人员可以根据实际需求选择合适的接口。
1.**SPI配置**：需要在STM32的HAL库或LL库中初始化SPI接口，包括设置时钟源、时钟频率、数据帧格式、极性和相位等参数。
例如，可以配置SPI工作在主模式，数据从MISO引脚接收，MOSI引脚发送，通过NSS引脚实现片选。
2.**AD7606配置**：在初始化过程中，需要设置AD7606的工作模式，如单端或差分输入、增益、采样率等。
这些配置通常通过SPI或I2C发送特定的命令字节来完成。
3.**读写操作**：STM32通过SPI或I2C向AD7606发送读/写命令。
写操作可能涉及设置转换器的寄存器，比如配置采样率、启动转换等。
读操作则会获取转换后的数字结果。
在SPI中，通常需要在读写操作之间插入一个空时钟周期（dummybit）来正确同步数据的传输。
4.**中断处理**：在连续转换模式下，AD7606可能会生成中断请求，通知STM32新的转换结果已准备好。
STM32需要设置中断服务函数，处理中断请求并读取转换结果。
5.**数据处理**：读取的转换结果通常为二进制码，需要进行相应的转换，如左对齐或右对齐，然后根据AD7606的参考电压计算实际的模拟电压值。
6.**电源管理**：AD7606可能有低功耗模式，可以通过控制命令进入或退出。
在不需要转换时，关闭ADC以节省能源。
7.**错误检测**：程序中应包含错误检测机制，例如检查CRC校验或超时，以确保数据的完整性和系统的稳定性。
8.**代码实现**：在实际的代码实现中，可以使用HAL或LL库提供的函数进行硬件抽象，简化编程。
例如，`HAL_SPI_TransmitReceive()`函数可用于发送和接收SPI数据，`HAL_Delay()`用于控制延时，以及`HAL_ADC_Start()`和`HAL_ADC_PollForConversion()`用于启动转换和等待转换完成。
在项目中，开发者通常会创建一个AD7606的驱动库，封装上述操作，以方便其他模块调用。
这个驱动库可能包括初始化函数、配置函数、读取转换结果的函数等，使得系统设计更加模块化和易于维护。
通过理解这些知识点，并结合提供的AD7606压缩包中的代码，你可以实现STM32对AD7606的精确控制，从而进行高精度的模拟信号采集和处理。

STM32f103AD采集，DA还原采样率100kHz(可调)都使用DMA传送，不占用CPU

语音识别技术的第一步是将连续的声音切片，这个代码用了最简单粗暴的方法，根据音量的大小，简单切分，前提是要知道这段语音中包含了多少个字。
可以支撑不同采样率，不同位数，不同声道的各种WAV格式。

压缩感知，又称压缩采样，压缩传感。
它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。

这是基于STM32F407的数字语音存储回放，采样率为8K，ADC接口是GPIOA(5),DAC接口是GPIOA(4),开始键是GPIOA(0),,暂停键是GPIOE(1),开始DAC输出键是GPIOE(4),存储时间是40S左右。

本文对数字调制中的2FSK采用matlab进行了仿真实验，代码中没有加入噪声，采用相干解调的解调方式。
（一）、代码的流程如下：（1）、设置载波频率，码元频率（本文中即比特率）和采样率；
（2）、产生2FSK信号；
（3）、信号分别经过两个带通滤波器后得到band_passed_sig1和band_passed_sig2；
（4）、对band_passed_sig1和band_passed_sig2分别进行相干解调，再分别进行低通滤波得到lower_sig1和lower_sig2；
（5）、对lower_sig1和lower_sig2进行抽样判决得到输出信号；
（6）、统计无码率；
（二）、2FSK进行matlab仿真的疑难点：（1）、相干解调采用的“同频同相的载波”的获取。
由于信号经过带通滤波器之后（本文采用的是FIR线性相位数字滤波器）会出现相移，所以不能直接用调制时候的载波信号与此时的band_passed_sig1信号相乘来相干解调，此时用来相干解调的载波应该与经过滤波器之后出现相移的“载波”信号同频同相，本文代码中直接采用band_passed_sig1.*band_passed_sig1的方式进行相干解调，这点需要读者细心斟酌一下（其实不难理解的）。
（2）、抽样判决的判决时刻选择。
据笔者观察，经过低通滤波器之后得到的信号会出现时移（延时）的情况，建议读者可以先设置10个码元个数，观察一下低通滤波器的输出波形，然后再选择波形峰值时刻作为抽样判决时刻。
本文的代码中是采用每一个码元的结束时刻作为抽样判决时刻，这是笔者通过观察低通滤波器的输出波形后得到的，不具有通用性。
时移的原因，笔者觉得是因为FIR数字滤波器的线性相位所导致的，但是怎么个时移法，笔者目前还没有弄明白（数字信号处理学的不够好），还有待探究。

2.2修正一个显示文字错误，功能没有影响。
//2.1对2.0版本的改进：1、幅度超过32767时，超过部分限幅，此特性可以生成梯形波2、双声道下，可设声道间相位差总功能：生成正弦波形的音频文件，格式是wav，精度16bit。
可设置采样率,正弦频率,幅度,声道，声道间相位差，添加1bit随机噪声。
详细用法见：https://blog.csdn.net/mubo814/article/details/90815909

一个不错的串口波形显示软件，[_setup_]port=COM3//这个是返回数据的端口号baudrate=19200//比特率和你设备实际速率必须匹配,否则接到的都是乱码width=1000//绘图区域的宽度,数据多的还是适当加宽,或者改变采样率height=200//绘图区域高度建议不要太高background_color=white//背景色grid_h_origin=100grid_h_step=10grid_h_color=#EEE//格子颜色grid_h_origin_color=#CCC//起始颜色grid_v_origin=12grid_v_step=10grid_v_color=#1EEgrid_v_origin_color=greem[_default_]//这个里面是整体的全局参数,如在子字段不做另外定义,都按照这个来min=0//数据最小值;max=1024//数据最大值[Field1]//字段1color=gray//线条颜色[Field2]color=blue[Field3]color=red

积分设置最少了，可以放心下载了，之前被系统搞成30了，G711alaw格式录音文件，数数1到30，采样率8000，16位，单声道，给有需要的朋友，自己网上找半天，效果不好，都是歌曲或者电影，杂音太多，不适合测试，这个是自己录制的，有什么问题可以留言咨询，谢谢！

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。