GPS算法入门

基于多层分割算法，从GPS轨迹数据中识别活动停留点，挖掘出行信息。

7.1 在监控事务中，选择事件，计算等待时间为0的数量作为“Prev”，计算等待时间为0的数量作为“Curr”，统计总数“Totol”，并按事件对结果进行排序。7.2 查看一些非SQL和非ipc等待事件：检查sid和事件，排除常见的等待事件如buffer busy waits和free buffer waits。

线路最短的 GPS 路径规划，靠的是一个挺灵巧的遗传算法实现。你丢一组经纬度进来，它就能算出最优路线，适合做路线优化或者地图类可视化用。代码结构清晰，注释也还行，逻辑上就是典型的 TSP（旅行商）问题思路。 基于 MATLAB 写的，核心就是模拟遗传进化：先随机生成路径，不断交叉变异，保留最短的那条。你要是熟点儿遗传算法，这套流程基本不用多看文档都能顺下来。 数据输入挺简单，一堆GPS 坐标点就能跑。建议用 CSV 或者 MAT 格式，直接加载比较快。输出是一条最短路径，点的顺序排好了。你要是做城市交通、外卖路线规划什么的，拿来当个参考模型挺合适。 顺带一提，感兴趣的还可以看看这几个相关资源：

GPS定位算法仿真程序包含了详细的说明和示例，同时提供了renix格式的数据文件，非常适合初学者入门GPS算法。

GPS 信号用Matlab和Simulink搞仿真的话，有几个资源还蛮好用的。模拟信号捕获流程，调试接收器状态算法，全都能搞定，不少还带源码，改起来也方便。你要是做车联网、车险建模相关的，那些数据融合、载频模拟的工具也都能用上。研究计划部分讲的就是怎么把这些工具优化，比如建立联合研究机制、搞数据标准化，还有继续提升原始数据能力。嗯，整体思路清晰，资源也实用，自己跑一遍效果更直观。

问题与不足： 原始数据处理受限： 未分析原始数据，导致对数据异常原因理解不足 统一处理方法可能造成不一致性 缺乏统一的计算规范，如行驶里程 缺少驾驶事件数据： 未使用加速度数据，导致无法获取重要驾驶事件信息

分时里程分布的工具，适合用于 GPS 信号捕获算法的 Matlab/Simulink 仿真。通过此工具，你可以轻松查看不同时段的里程分布，早晚高峰的交通情况。图中展示的分时里程分布图可以你理解车流高峰期，尤其是早晚高峰的变化趋势。实际应用中，这类对于交通管理和路线优化重要。如果你正在从事交通数据工作，强烈推荐试试这个工具。

（3）行程时长分布图 3为行程时长分布图，从图中可知很多行程均为短行程，其中行程时长大于5分钟且小于10分钟的占比最高，这种现象产生的原因与里程较短的原因类似。超过75%的行程，时长不超过30分钟，这可能与实际用车场景是吻合的。同时部分行程的时长为零，对于这种行程需要剔除。这种不确定性和主观性，短行程的出现更多的可能是由于底层数据机制的问题所导致的。从图中可发现，部分行程的里程为零，对于此类行程应予以剔除。

详细介绍了在GPS偏移时如何使用MYSQL数据库中的算法进行GPS经纬度的精确纠正。首先，将GPS原始经纬度转换为精确到两位小数的数据，然后查询数据库以获取偏移值，最后根据偏移值修正经纬度数据，确保准确性。

循环冗余校验（CRC）算法的入门资料，真挺适合嵌入式或者通信方向的开发朋友。整个 PDF 写得比较清楚，从 CRC 的基本原理讲到怎么手动算校验码，再到查表优化的思路，覆盖得蛮全面。尤其对没接触过多项式除法的前端/嵌入式新手来说，读完你会有个比较清晰的概念：哦，原来 CRC 不是啥玄学，就是一堆位运算。 这份文档对几个核心点都做了解释，比如生成多项式怎么选、异或怎么做、移位逻辑怎么算校验码这些。如果你打算在 JS 里自己撸个 CRC 校验的小工具，或者搞一搞数据完整性验证，这份资料还挺能帮你少踩坑的。 而且它还顺带贴了一些相关的参考文章，比如 GF(2) 上的多项式除法、用 MATLAB 编解