那么如果想用更高级的滤波算法，应该怎么用，具体的代码是什么

使用更高级的滤波算法可以提高陀螺仪角速度数据的精确性和实时性。其中一种常用的滤波算法是卡尔曼滤波器。下面是一个使用卡尔曼滤波器来处理陀螺仪角速度数据的示例代码：

#include <KalmanFilter.h>

KalmanFilter kalmanFilter; // 创建卡尔曼滤波器对象

void setup() {
  // 初始化卡尔曼滤波器参数
  float initialAngle = 0.0; // 初始角度
  float initialAngleVariance = 0.1; // 初始角度方差
  float angleMeasurementVariance = 0.01; // 角度测量方差
  kalmanFilter.init(initialAngle, initialAngleVariance, angleMeasurementVariance);
}

void loop() {
  // 获取陀螺仪原始角速度数据
  float gyroRate = imu660ra_gyro_z;

  // 使用卡尔曼滤波器进行滤波和估计
  float filteredAngle = kalmanFilter.getAngle(gyroRate, dt);

  // 使用滤波后的角度进行其他操作，如控制、显示等
  
  // 延时等待下一个采样周期
  delay(dt * 1000);
}

在上述示例代码中，使用了一个名为KalmanFilter的类来实现卡尔曼滤波器。您需要根据您的具体需求和硬件环境进行适当的调整和配置。

请注意，卡尔曼滤波器是一种复杂的滤波算法，需要一定的数学和编程知识才能进行正确的实现和调试。如果您对卡尔曼滤波器不熟悉或者希望使用其他滤波算法，建议参考相关文档、教程或者专业的滤波算法库进行学习和使用。

希望以上信息对您有所帮助！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。