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GnssAnalysis进行定位信息分析。

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简介:
这是一个极其详尽的安卓手机GNSS数据分析工具,它能够将通过安卓手机端采集到的原始GNSS数据导入至PC端进行深入的分析处理。

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客服
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  • 利用Python招聘网站职.zip
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    本项目通过Python爬虫技术从招聘网站获取大量职位信息,并使用数据分析工具对数据进行深度挖掘与可视化呈现,旨在帮助求职者及企业洞察行业趋势。 资源包含文件:课程报告word+项目源码及数据集 本次课设主要由两部分组成:首先是网站数据的爬取,并且将一些有用的信息存在一个CSV文件中,由于网站较大,所以我们只是单纯爬取符合本专业的职位信息,一共爬取了8000多条数据。然后是使用pandas库对这些数据进行分析处理,把岗位详细描述、公司名称、公司详情、薪资水平、工作地点、发布日期、更新日期、公司类型、行业分类、工作经验要求、学历背景和招聘人数等信息保存到CSV文件中。
  • 利用MATLAB被动声纳系统声学标的
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    本研究运用MATLAB软件深入分析被动声纳系统对水下声学信标的定位技术,探讨优化算法与提高定位精度的方法。 一、引言 本示例展示了如何模拟被动声纳系统的工作原理。在一个浅水通道中,一个固定的水下信标被拖曳的无源阵列检测并定位。该信标以每秒10.37千赫兹的速度发送5毫秒宽的脉冲信号,并被视为各向同性的光源。为了追踪这个声学信标的信号,系统在水面下方拖动一个由五个元件组成的均匀线性无源阵列(间距为半波长),该阵列以每秒1米的速度沿y轴移动。一旦接收到信标发出的脉冲信号,到达方向估计器将用于确定其位置。 二、定义水下通道 在本示例中,声学信标被放置于浅水环境底部上方1米的位置,深度为200米处。无源阵列则在水面下方拖曳以定位该信标。首先创建一个包含多条传播路径的模型来模拟信号从信标传送到无源阵列的过程,包括直接传输以及顶部和底部表面反射产生的间接路径。 三、定义声学信标及被动拖曳阵列 3.1 声波形定义 设定声学信标的脉冲形式为每秒一次重复的矩形信号,每次持续时间为10毫秒。 3.2 声学信标描述 该声学信标被建模成各向同性的光源,并放置在水下通道底部上方一米处。它会将定义好的波形以远场辐射的方式发送出去。 3.3 被动拖曳阵列说明 无源的拖曳式线性阵列由五个元件组成,用于检测和定位信标发出的声音信号。该阵列在y方向上移动的速度为1米/秒,并且具有半波长间距的设计以优化其性能。 以上就是对被动声纳系统中涉及的主要元素及工作流程的基本介绍与定义。
  • 从各招聘网站抓取职并存入HDFS.zip
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    本项目旨在通过爬虫技术从各大招聘平台获取职位详情,并将数据存储于Hadoop分布式文件系统(HDFS)中以便后续的数据挖掘与分析工作。 在这个项目中,我们主要涉及了两个关键领域:网络爬虫技术和大数据处理。 一、网络爬虫技术 网络爬虫是一种自动化程序,用于从互联网上抓取大量数据。在本项目中,目标是从各大招聘网站抓取职位信息。这通常包括以下步骤: 1. **URL管理**:确定要访问的网站,并构建一个包含这些网站地址的列表。 2. **请求与响应**:使用Python的`requests`库向目标网址发送HTTP请求并接收网页内容作为回应。 3. **解析网页**:利用如BeautifulSoup或lxml等工具来解析HTML文档,提取职位名称、公司名、薪资范围和工作地点等相关信息。 4. **数据提取**:从已获取的数据中筛选出有用的信息,并解决不同网站结构带来的挑战。 5. **反爬策略应对**:面对目标网站的反爬虫机制(如验证码或用户代理限制),采取措施,例如使用代理服务器或者模仿浏览器的行为来绕过这些障碍。 6. **处理动态加载内容**:对于采用Ajax等技术进行页面更新的情况,可能需要通过Selenium这样的工具模拟用户的操作行为。 7. **数据清洗与存储**:对抓取的数据进行清理以去除不必要的信息,并将其保存为便于后续分析的格式(例如CSV文件)。 二、大数据处理 1. **Hadoop HDFS**:利用Hadoop分布式文件系统将大量职位数据分散在多台计算机上,确保高可用性和容错性。 2. **MapReduce**:通过拆分大规模的数据集,并使用映射和减少阶段来并行执行计算任务。这种框架非常适合处理非结构化的大量文本信息。 3. **数据分析工具**:借助Hadoop生态系统中的Pig、Hive或Spark等工具,可以简化复杂的大数据查询操作。 4. **数据挖掘与分析**:从存储于HDFS的数据中提取出有价值的统计结果,比如职位的受欢迎程度、行业的分布情况以及薪资的变化趋势,并应用机器学习算法来发现潜在规律。 5. **可视化**:使用Tableau或D3.js等工具将这些分析成果以图表的形式展示出来,以便更好地理解数据所揭示的信息。 本项目涵盖了从网络爬虫抓取信息到HDFS存储再到大数据处理的整个流程,体现了信息技术在支持基于数据分析决策方面的重要性。这种技能对于当今的大数据时代来说非常宝贵,并且对个人职业发展和企业业务洞察都有着重要的影响。
  • 抓取拉勾网“全国”和“深圳市”的“数据”岗.ipynb
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    本Jupyter Notebook项目旨在从拉勾网上搜集全国及深圳地区的数据分析职位信息,并对其进行详尽的数据处理与分析,以揭示行业趋势和要求。 使用Python简单爬取了拉勾网“全国”和“深圳市”的“数据分析”岗位招聘的基本信息,并进行了简单的分析。
  • 抓取拉勾网“全国”和“深圳市”的“数据”岗.ipynb
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    本项目通过爬取拉勾网上的全国及深圳地区数据分析职位招聘信息,并对获取的数据进行全面解析,旨在揭示该领域的就业趋势与需求特点。 使用Python简单爬取了拉勾网“全国”和“深圳市”的“数据分析”岗位招聘的基本信息,并进行了简单的分析。
  • S7-1200利用FB284
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    本文章详细介绍如何使用西门子S7-1200系列PLC中的功能块FB284实现精确的定位控制和解析,适用于自动化控制系统开发人员。 使用FB284控制西门子伺服电机高效简便,操作也很方便。我自己实际用过,可以参考相关资料。
  • 利用Python招聘的爬取和
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    本项目旨在通过Python编写程序自动采集互联网上的招聘信息,并运用数据分析技术对收集到的数据进行处理与解读,以识别行业趋势、岗位需求及薪资水平等关键信息。 随着人工智能与大数据时代的到来,Python语言也因此变得非常流行,在编程语言排行榜中的排名也有所上升。与此相关的IT岗位在求职市场上越来越受欢迎。分析这些岗位的具体情况对于大学生的就业选择以及个人未来的职业规划具有重要的指导意义。 本段落使用了爬虫技术收集了大量的岗位信息(大约700页),并对获取的数据进行了清洗和分类处理。通过预处理后的有效数据,作者进行了一系列数据分析,并绘制了一些图表来展示结果。此外,还对招聘要求进行了分词、去停用词等操作后生成了词云图。 经过一系列的可视化分析之后,本段落对于Python岗位在全国IT市场的整体状况有了更加深入的理解和认识。通过这些研究可以了解到薪资水平与学历之间的关系以及工作年限如何影响薪酬待遇等方面的信息。
  • 【Python数据】运用Python招聘的数据.zip
    优质
    本资料提供使用Python进行招聘信息数据处理与分析的方法和技巧,包括数据获取、清洗、可视化等步骤,帮助学习者掌握相关技能。 在学习Python数据分析入门的过程中进行实战练习,并作为课程的大作业。希望需要的同学可以参考并从中受益。文档的具体内容可以在相关博客文章中找到。
  • 使用百度地图API实时的实例
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    本实例详细解析了利用百度地图API实现设备或应用的实时地理位置追踪的技术流程与实践方案。 调用百度地图API实现实时定位案例。
  • 号的双谱
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    《进行信号的双谱分析》一文深入探讨了利用双谱技术对复杂信号进行分析的方法与应用,为信号处理领域提供了新的视角和工具。 本程序以西储大学故障数据为例,对输入信号进行双谱分析,并绘制了双谱的二维和三维图形。