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Dump1090:适用于RTLSDR设备的简单模式S解码器

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简介:
Dump1090是一款专为RTLSDR设备设计的开源软件,能够接收并解码飞机发送的模式S雷达信号,便于用户监控和分析航空交通数据。 Dump1090是一款专为RTLSDR设备设计的S模式解码器。 其主要特点包括: - 对弱信号消息具有较强的解码能力,在与其它流行解码器相比的情况下,很多用户发现使用mode1090后检测范围有所提升。 - 支持网络功能:TCP30003流(MSG5...),原始数据包和HTTP协议。 - 内置的嵌入式HTTP服务器可以将当前探测到的飞机显示在Google地图上。 - 使用24位CRC进行错误校正,以确保信息准确性。 - 能够解码DF11、DF17格式的消息,并能处理诸如DF0、DF4、DF5、DF16、DF20和DF21等格式的信息。通过将检查字段与最近看到的ICAO地址异或来强制校验和,以实现此功能。 - 支持从文件中解码原始IQ样本(使用--ifile命令行开关)。 - 提供交互式的命令行界面模式,在该模式下,当前探测到的飞机列表会随着数据更新而实时刷新显示。 - CPR根据速度协调进行解码和跟踪计算。

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  • Dump1090RTLSDRS
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    Dump1090是一款专为RTLSDR设备设计的开源软件,能够接收并解码飞机发送的模式S雷达信号,便于用户监控和分析航空交通数据。 Dump1090是一款专为RTLSDR设备设计的S模式解码器。 其主要特点包括: - 对弱信号消息具有较强的解码能力,在与其它流行解码器相比的情况下,很多用户发现使用mode1090后检测范围有所提升。 - 支持网络功能:TCP30003流(MSG5...),原始数据包和HTTP协议。 - 内置的嵌入式HTTP服务器可以将当前探测到的飞机显示在Google地图上。 - 使用24位CRC进行错误校正,以确保信息准确性。 - 能够解码DF11、DF17格式的消息,并能处理诸如DF0、DF4、DF5、DF16、DF20和DF21等格式的信息。通过将检查字段与最近看到的ICAO地址异或来强制校验和,以实现此功能。 - 支持从文件中解码原始IQ样本(使用--ifile命令行开关)。 - 提供交互式的命令行界面模式,在该模式下,当前探测到的飞机列表会随着数据更新而实时刷新显示。 - CPR根据速度协调进行解码和跟踪计算。
  • dump1090-tools: 操作dump1090随机脚本
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    dump1090-tools是一系列辅助管理与监控由dump1090生成的航空交通数据的实用脚本,方便用户进行数据分析和系统维护。 在现代航空领域,自动相关监视广播(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast, ADS-B)系统扮演着至关重要的角色,它允许飞机实时地向地面站和其他飞行器发送位置、速度等关键信息。dump1090是一款开源软件,用于接收和解析ADS-B信号,是航空爱好者和研究人员分析飞行数据的常用工具。而dump1090-tools则是一系列基于Python的脚本,用于辅助dump1090进行更高级的数据处理和分析。 首先理解dump1090的基本工作原理:它通过连接到一个SDR(Software Defined Radio,软件定义无线电)设备来捕获ADS-B信号。这些信号是飞机通过调制特定频率发送的,经过dump1090解码后,可以得到飞机的识别信息、经纬度、高度和速度等数据。 dump1090-tools包含多个Python脚本,可能包括但不限于以下功能: 1. 数据清洗与预处理:由于原始数据可能存在噪声或错误,这些脚本会对数据进行过滤和校正以确保后续分析的准确性。例如,去除异常的速度值以及无法解析的数据。 2. 数据可视化:利用Python中的matplotlib或seaborn库将接收到的信息转换为地图、热力图等形式,有助于直观理解空中交通情况。 3. 数据分析:脚本可能包含统计代码来计算平均飞行时间、最繁忙航线和飞机停留时间等信息,从而为航空研究提供依据。 4. 实时监控:结合Web框架如Flask或Django创建一个实时更新的界面展示空域内的飞机信息。这有助于监测特定区域的飞行活动。 5. 存储与导出:将处理后的数据保存为CSV、JSON或其他格式,便于后续离线分析和与其他系统集成。 6. 自动化任务:使用定时任务库如cron或APScheduler定期运行脚本以持续收集并处理ADS-B数据形成历史数据库。 需要注意的是这些工具可能存在bug或不完善之处,在实际应用中需要具备一定的Python编程基础,并做好调试准备来解决潜在的问题。总结来说,dump1090-tools是一个强大的辅助工具,结合Python的灵活性和dump1090的强大接收能力使得用户能够深入挖掘ADS-B数据的价值,无论是对航空爱好者的业余研究还是专业人士的数据分析都有极大帮助。然而,在使用过程中需谨慎对待可能存在的问题,并不断学习优化以获得更准确、丰富的信息。
  • PyModeS:S和ADS-B信号Python工具
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    PyModeS是一款专为处理模式S及ADS-B信号设计的Python库,它能高效地解析航空器广播的数据,适用于航班追踪、空中交通管制等场景。 PyModeS 是一个用 Python 编写的库,专门用于解码 Mode-S(包括 ADS-B)消息。它可以被集成到您的 Python 项目中使用,也可以作为独立工具来查看并保存实时的交通数据。该项目由 Sun Junzi 开发,并得到了来自不同机构的支持。 PyModeS 支持以下类型的消息解码: - DF4 / DF20:海拔代码 - DF5 / DF21:身份代码(squawk 代码) - DF17 / DF18:自动相关监视广播(ADS-B) - TC = 1-4 / BDS 0,8:飞机识别和类别 - TC = 5-8 / BDS 0,6:表面位置 - TC = 9-18 / BDS 0,5:空中位置 - TC = 19 / BDS 0,9:空中速度 - TC = 28 / BDS 6,1:空中状态(待实施) - TC = 29 / BDS 6,2:目标状态和状态
  • 工厂计算程序
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    这是一款采用简单工厂模式开发的计算器应用,通过该设计模式实现类实例化的封装和扩展,简化了代码结构。用户可以轻松进行基本数学运算。 家里真是无聊透了,在假期的第二天我就厌倦了一日三餐的生活节奏。家里的网络还没装好,看来只能把时间花在学习上了。不如就从编写一个小程序开始吧,但写什么呢?还是来个实用点的好,以后也可以向家人炫耀一番。嗯,那就做一个计算器好了。当然啦,这个程序不能太简陋了,封装、继承和多态这些基本的设计原则都得用上。 完成之后却发现这似乎没什么特别之处,界面黑乎乎的,并且内部结构也只是最基础的对象导向设计而已。于是我在《大话设计模式》这本书中学到了第一个模式——简单工厂模式,这样看上去就有趣多了。至于界面上的变化嘛,就是把输出语句给改了:原本简单的`system.out.printl();`变成了使用JOptionPane的输入对话框来获取用户的选择(例如选择运算方法)。 可能大家对这个变化会感到有些陌生又似曾相识——因为在课本中只提到过一次,并且没有特别说明它有什么独特之处,只是说这是一个输出语句。而实际上,在那个计算运费的小程序里使用了类似的界面设计方式:运行时会出现一个个的输入窗口,看起来比传统的bat文件要优雅得多。 附件包含了完成后的代码和jar包,直接双击就能运行这个计算器应用。这段文字写于2013年8月1日。
  • HMMMATLAB代 - HMM_MATLAB_Model: 能量分测试
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    本仓库提供用于执行简单能量分解测试的HMM模型MATLAB代码。HMM_MATLAB_Model项目使用户能够便捷地进行与能量变化相关的数据分析和建模。 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)是一种统计模型,在处理序列数据方面非常有用,如语音识别、自然语言处理以及生物信息学等领域。本项目提供了一个用于简单能量分解测试的MATLAB实现,并探讨了HMM的基本概念、工作原理及其在MATLAB中的具体实施。 1. **基本概念**: - HMM是一种基于状态的随机过程,在每个状态下以一定概率生成一个观测值。 - 该模型由三个主要部分组成:初始状态分布π,状态转移矩阵A和观测输出矩阵B。其中,π表示起始时各状态的概率;A描述了从一状态转移到另一状态的概率;而B定义了在特定状态下观察到某一结果的概率。 2. **HMM的主要任务**: - 学习(Learning):根据给定的观测序列估计模型参数。 - 解码(Decoding):找出生成观测序列最有可能的状态路径,通常使用Viterbi算法实现。 - 预测(Prediction):基于当前状态和历史数据预测未来的观察结果。 - 评估(Evaluation):计算特定状态下某一观察序列出现的概率。 3. **MATLAB中的实现**: - MATLAB提供了`HMM`类来创建、训练及使用模型。此项目可能利用了`hmmtrain`函数进行参数学习,通过`viterbi`或类似算法执行解码任务,并应用其他相关方法。 - 目录中包含源代码文件(.m)、示例数据以及测试脚本等资源。这些代码实现了Baum-Welch算法用于模型训练和前向/后向算法进行概率计算。 4. **能量分解**: - 能量分解是指将总的能源消耗拆分为各个设备的能耗,这通常涉及非侵入式负载监控(NILM)。通过分析总体电流或电压信号来识别家用电器的工作模式。 - 使用HMM执行此任务时,可以利用不同家电运行产生的独特电力特征来进行识别。每种状态代表一种特定类型的电器,而观测序列可能包括电流和电压的测量值。 5. **项目应用**: - 该MATLAB代码库适用于教学用途,帮助学生理解如何将HMM应用于实际问题。 - 研究人员可以用它快速地开发并测试新的能量分解方法。 - 在工程实践中,它可以用于改进能源监控系统的设计和优化,以提高效率并降低成本。 通过深入研究此项目,可以掌握HMM的基础理论、在MATLAB中构建及应用的方法,并了解如何将其应用于实际的能量分解问题。同时,这也为解决其他序列数据分析任务提供了有价值的参考。
  • MVC计算实现
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    本项目基于MVC设计模式开发了一个简单的计算器应用程序,实现了基本的数学运算功能,代码结构清晰,便于维护和扩展。 采用基于JSP+Servlet+JavaBean模式开发的简单计算器。
  • 【Java忘录
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    本教程深入浅出地讲解了Java中的备忘录模式,旨在帮助开发者理解如何使用该模式来实现对象状态的保存与恢复。 Java中的备忘录设计模式允许开发人员捕获并恢复对象的内部状态而不违反封装。 ## 二、详细解释及实际示例 1. **实际示例**: - 在一个文本编辑器应用程序中,可以使用Java中的备忘录设计模式来实现撤销和重做功能。每次进行更改时,将文档的当前状态捕获为备忘录,并存储在历史列表中。当用户点击撤销按钮时,编辑器会恢复到最近一次保存的状态。这使得用户能够轻松地回到之前的版本,而无需暴露或修改编辑器内部的数据结构。 2. **通俗解释**: - 备忘录模式允许对象的当前状态被捕获并存储起来,在需要的时候可以方便地将其还原为之前的状态。 3. **维基百科解释**: - 备忘录设计模式提供了一种机制,使对象能够恢复到其先前的状态(例如通过撤销操作)。
  • Python日志记录
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    本项目利用Python语言实现单例模式的日志记录器,确保系统中只有一个日志实例,有效提高资源利用率和代码整洁度。它是设计模式在实际开发中的典型应用案例。 使用Python编写的一个日志记录器,采用单例模式创建。相关知识可以参考我的博客文章。
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