IMU

该插件是一个演示，展示了如何使用MATLAB为数字音频工作站(DAW)软件生成VST插件。该插件将来自MIDI设备的MIDI音符消息和基于惯性测量单元（IMU）的低成本头部跟踪器的头部方向数据转换为双耳钢琴信号，其中低音来自左侧，高音来自右侧，就像一架普通的钢琴。我们没有使用记录的钢琴音波形样本库和测量的HRTF数据，而是分别专注于基于适当的钢琴和HRTF模型的合成声音生成。这种方法的优点是一个纤薄的插件演示器，不依赖于庞大的波形库。为了简单起见，将钢琴声音生成简化为基于Karplus-Strong的简单且低复杂度的弦激励模型，并且可以将其切换为纯音风琴声音。HRTF模型以封闭形式给出。VST

本项目包含 Arduino、Processing 和 MATLAB 代码，用于 IMU 数据采集、处理和可视化。 Arduino 固件（.ino）： 负责采集 IMU 传感器数据并将其发送至计算机。 Processing 代码（.pde）： 接收 Arduino 传输的数据，进行预处理后将其保存为文件。 MATLAB 代码（.m）： 读取处理后的数据文件，并绘制相应图表以实现数据可视化。

在matlab中执行IMU校准和方向跟踪的数据融合matlab代码包括两部分：1）使用calibrateddata.m进行原始数据校准，参数由calibratedpara.m计算；2）使用comparison.m比较三种融合算法。数据流程包括原始数据校准、融合算法处理和方向跟踪。代码中的数据结构包括时间、加速度计、陀螺仪和磁力计数据。您可以通过更改filename来适应不同数据集的应用。

该系统利用IMU传感器实时采集运动数据，并将其转化为声效信号。通过分析运动模式的特征，系统能够根据预设的条件触发相应的音频效果，实现运动到声音的映射。 系统功能 使用IMU传感器实时采集运动数据 通过UDP协议将数据传输至处理单元 利用Matlab分析运动数据，提取特征参数 基于Python和Pyaudio库实现音频处理和效果生成 通过Pygame创建用户界面，支持键盘控制音效 根据预设的运动条件触发不同的音频效果，例如： 快速移动触发颤音效果 特定姿态触发机器人音效 技术实现 数据采集与传输: 使用HyperIMU Android应用采集传感器数据，并通过UDP协议传输至计算机

在中，imu_comparison_data 提供了一个关于基于惯性传感器的运动跟踪方法的详细调查，上肢人类运动作为研究的重点。研究探讨了不同惯性传感器技术在上肢运动跟踪中的应用，并对比了其在精度、响应时间和适用场景等方面的性能差异。

招聘信息：大疆创新云台组正在寻找熟悉多源信息融合算法的工程师。工作地点在深圳市，职责包括优化多源融合算法、开发性能评估和自动化测试系统、研发传感器校准、故障诊断与隔离算法及冗余系统仲裁算法。申请者需具备硕士及以上学历，熟悉线性估计、数值计算及凸优化理论，理解IMU等多种传感器的工作原理和标定算法实现经验，具备嵌入式系统的C/C++算法实现优化经验等。