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去重处理后的NGSIM数据

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简介：
去重处理后的NGSIM数据指的是经过去除重复值处理的Next Generation SIMulation（NGSIM）项目数据集。这些数据主要用于交通流分析与建模研究。 资源包括去重后的NGSIM全部数据，涵盖两条高速公路（US-101、I-80）以及两条城市道路（Peachtree、Lankershim）。此外还包含除Peachtree外其他三条道路的实景图及示意图。

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  • 去重处理后的NGSIM数据
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    去重处理后的NGSIM数据指的是经过去除重复值处理的Next Generation SIMulation（NGSIM）项目数据集。这些数据主要用于交通流分析与建模研究。 资源包括去重后的NGSIM全部数据，涵盖两条高速公路（US-101、I-80）以及两条城市道路（Peachtree、Lankershim）。此外还包含除Peachtree外其他三条道路的实景图及示意图。
     
  • NGSIM数据处理程序（跟随车辆）
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    NGSIM数据处理程序（跟随车辆）是一款专为交通研究设计的应用工具，用于分析和提取复杂交通流中跟随车辆的行为数据，助力智能交通系统开发。 使用Python对NGSIM数据集中车辆跟驰部分的数据进行了筛选和提取，筛选出了连续时间戳下目标车辆对应前车的相关信息并进行整合。本程序仅对跟驰车辆的数据做了初步筛选，并未做平滑和去噪处理，得到的数据后续还需进一步处理才能用于科研。
     
  • NGSIM数据集-跟随行驶数据处理结果
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    本数据集包含经过处理的车辆跟随行驶信息，基于NGSIM项目采集的数据，旨在提供精确的交通流分析和驾驶行为研究所需的关键参数。 利用NGSIM数据处理程序（跟驰车辆）对NGSIM数据集进行处理得到的数据。处理过程是以目标车辆和前车为切入点，获取目标车辆跟随某一辆前车在连续时间戳下跟驰行驶的相关信息，包括目标车的横纵坐标（位置信息）、速度、加减速度、车道编号、前车ID、后车ID以及与前车保持的车头间距和时距。经过处理后的数据会存放在一个以目标车辆ID及其对应的前车ID命名的文件夹中，便于后续的信息获取。
     
  • NGSIM数据.zip
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    NGSIM数据包含美国交通部开发的非机动车车辆轨迹数据集，适用于智能交通系统研究与自动驾驶算法测试。 资源包括NGSIM全部数据，涉及两条高速公路（US-101、I-80）以及两条城市道路（Peachtree、Lankershim）。此外还包括除Peachtree以外其他三条道路的实景图及示意图。
     
  • 数据去重PPT
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    本PPT旨在介绍和演示数据去重技术及其应用。通过讲解数据去重的重要性、方法和技术手段，帮助听众理解如何高效地管理和优化数据资源，提升数据分析准确性与效率。 本段落介绍了数据去重的基础知识、结构以及工作原理，并通过一些实例进行了讲解。
     
  • 【Python】去除Excel表格中的重复行，进行数据预处理
    优质
    本教程介绍如何使用Python编程语言和Pandas库来识别并删除Excel文件中多余的重复行，以优化数据分析前的数据清理过程。 使用Python删除Excel表格中的重复行： 导入pandas包并命名为pd： ```python import pandas as pd ``` 读取Excel文件Sheet1的数据，并将其存储为DataFrame对象data： ```python data = pd.DataFrame(pd.read_excel(test.xls, sheet_name=Sheet1)) ``` 打印数据内容，查看原始数据情况： ```python print(data) ``` 检查是否有重复行并输出结果： ```python re_row = data.duplicated() print(re_row) ``` 去除所有列的重复行，并将处理后的DataFrame对象存储为no_re_row： ```python no_re_row = data.drop_duplicates() print(no_re_row) ``` 基于“物品”这一列来删除重复行，输出最终结果。
     
  • NGSIM数据集.zip
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    NGSIM数据集.zip包含美国交通部开发的车辆轨迹及道路环境数据，适用于交通流分析、自动驾驶算法测试等研究领域。 包括数据集和对应的路段图片。
     
  • NGSIM数据集.zip
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    该文件包含美国交通部开发的NGSIM数据集，内含多个城市主要路段车辆和行人的行为轨迹数据，适用于交通流分析及自动驾驶研究。 论文《UB-LSTM:A trajectory prediction method combined with vehicle behavior recognition》使用了NGSIM轨迹预测的数据。
     
  • HFSS数据的后期处理
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    本课程聚焦HFSS（高频结构仿真软件）数据的后期处理技术，涵盖结果分析、图表制作及报告编写等关键技能，旨在帮助学员深入理解并高效利用HFSS仿真结果。 HFSS仿真结果数据量较大，保存全部结果文件会浪费大量存储空间。可以通过编写脚本提取所需的信息，并以单个偶极子天线为例进行后处理。
     
  • 下一代交通仿真(NGSIM)滤波数据与处理程序
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    本项目提供针对下一代交通仿真（NGSIM）原始数据进行过滤和预处理的一系列程序。经优化的数据有助于交通流分析及模型验证。 在下一代交通仿真研究中，可以使用2005年采集的101道路数据以及相应的滤波程序来处理其他车辆轨迹数据。这对于希望入门学习智能交通系统的朋友来说是一个很好的资源。