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船舶研究中应用的AIS数据处理技术。

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简介：
针对船舶领域的学术研究，开发了一种AIS数据处理方法。 龙晖、齐乐等人提出的研究表明，船舶行为以及船舶交通的分析是该领域内最为精确和可靠的理论基础。 随着AIS技术的广泛应用和日益普及，为船舶领域模型构建提供了极为丰富的数据支撑。 该方法基于原始AIS数据...

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  • 针对船舶领域的AIS数据分析处理方法研究
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    本研究聚焦于船舶领域中的AIS数据，探索其高效分析与处理的新方法，旨在提升海上交通管理的安全性和效率。 在船舶领域的研究中，AIS数据处理方法对于分析船舶行为及交通状况具有重要意义。随着AIS技术的应用与普及，为该领域提供了丰富的数据支持，从而促进了相关模型的研究与发展。对原始的AIS数据进行有效处理是实现这一目标的关键步骤。
     
  • 利用AIS数据的船舶轨迹聚类技术
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    本研究探索了基于AIS数据的船舶轨迹分析与聚类方法，旨在识别海上交通模式和优化港口物流管理。 基于AIS数据的船舶轨迹聚类方法探讨了如何利用自动识别系统（AIS）提供的数据对船舶航行路径进行有效的分类与分析。这种方法对于海洋交通管理、安全监控以及环境影响评估等方面具有重要意义。通过采用先进的数据分析技术，可以更准确地理解海上船只的行为模式和动态趋势，从而为相关决策提供有力支持。
     
  • AIS聚类_DBSCAN算法应用_dbscan在matlab中的实现_基于轨迹的船舶运动分析_matlab船舶数据处理
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    本项目利用DBSCAN算法进行AIS数据聚类分析，并在MATLAB环境中实现了dbscan算法，旨在通过船舶轨迹数据深入解析和预测海上船只动态。 实验目的： 1. 对AIS数据进行分类，分为上行和下行船舶轨迹点。 2. 掌握基于密度聚类方法的原理（以DBSCAN为例）。 3. 熟悉处理AIS数据的基本方法。 4. 了解并掌握船舶运动模式辨识的基本原理和方法。 实验环境：Matlab
     
  • AIS船舶_DATA_STAT_ANALYSE.zip_AIS数据_AIS数据解码_ais数据
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    本资源包包含AIS（自动识别系统）数据及其解码分析，适用于研究海上交通、船舶动态等领域。提供原始数据与处理代码，助力数据分析和统计工作。 对接收到的AIS数据进行解码以获取详细的船舶信息。
     
  • Python中的船舶AIS数据轨迹可视化文件
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    本文件提供详细的指南与代码示例，利用Python对船舶AIS（自动识别系统）数据进行处理和分析，并实现动态轨迹可视化展示。 船舶AIS数据轨迹可视化文件可以通过Python实现。这段文字描述了使用Python来处理和展示从船舶自动识别系统（AIS）获取的数据的路径跟踪信息。
     
  • 021751101231601_船舶模型与船舶运动研究_船舶模型_MMG_
    优质
    本项目船舶模型与船舶运动研究专注于利用先进的计算机模拟和物理模型，深入探索不同环境下船舶的动力性能、稳定性及操纵性。通过MMG（多体数学模型）技术，为船舶设计优化提供科学依据，提升海上航行的安全性和效率。 使用MATLAB编写的船舶运动模型MMG以及完成船舶旋回圈的相关工作。
     
  • AISDecoder 船舶AIS解码软件
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    AISDecoder是一款专业的船舶AIS（自动识别系统）数据解码软件，能够接收、解析和显示全球范围内的船舶动态信息，适用于航海安全监控及海上交通管理。 本软件用于AIS接收解码，包含27条报文，无日期限制。
     
  • 船舶自动识别系统(AIS)
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    船舶自动识别系统（AIS）是一种利用VHF频段进行数据交换的船用设备，能够提供包括船名、位置、航向等在内的信息，增强海上航行安全。 AIS的课件还可以，图文并茂，比较详细，适合参考。
     
  • AIS船舶自动识别系统的基本原理
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    《AIS船舶自动识别系统的基本原理》一文深入浅出地介绍了AIS系统的构成、工作方式及在航海安全中的应用价值。 AIS的基本原理如下： 1. 采用NRZI（非归零倒置）编码。 2. 进行GMSK（高斯滤波最小移相键控法）调制。 3. GMSK调制信号对VHF发射机进行调频。 最终完成的GMSK/FM发射功率为12.5 W / 2 W，当主管机关有特别要求时则使用后者。B类CSTDMA模式下的发射功率为2 W。
     
  • Python代码实现的船舶AIS数据轨迹可视化.rar
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    本资源提供了一种利用Python编程语言处理和展示船舶自动识别系统（AIS）数据的方法，实现了船舶航行轨迹的动态可视化。通过该程序，用户可以直观地分析和理解大量AIS数据背后的船舶运动模式。 船舶AIS数据轨迹可视化的Python代码RAR文件。