活动停留点识别

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。

针对Oracle数据库的活动SQL工具

一款简洁的晚会抽奖程序,随机产生中奖号码,适用于公司年会等场合。

该软件利用语音信号分析技术，准确确定语音出现的时间和位置。

用于人类活动识别的智能手机数据信号处理和机器学习工作流程，利用MATLAB开发，应用于法国网络研讨会。

本仓库包含与论文“利用主动学习和条件互信息以最大程度减少人类活动识别中的数据注释”相关的MATLAB代码，特别适用于数据集的交叉验证分区。采用了基于池的信息丰富和多样化的采样方法，使得处理大型数据集（如ExtraSensory）更加高效。

通过分析不平衡数据中的影响目标活动模式，有助于找出重要指标。

【用户在基站停留信息日志文件】分析概述 【用户在基站停留信息日志文件】是移动通信领域的数据分析利器，帮助我们深入了解用户行为、优化网络并提供定制化服务。日志文件包含用户在不同基站（LAC）活动的详细记录，如用户ID、进入与离开的时间。将详细介绍如何使用 Apache Spark 和 Scala 处理这些日志，计算停留时长，并找出用户最常停留的前两个基站。 分析流程 1. 数据加载 使用Spark的SparkSession读取日志文件，将其转换为DataFrame。确保解析所有记录，数据结构应与日志格式匹配。 2. 数据清洗 处理缺失值、异常值并统一数据格式。将时间戳转换为统一的日期时间格式。 3. 计算停留时长 通过计算离开时间和进入时间的差值，获取用户在每个基站的停留时长。可借助 lead() 函数进行差值计算。 4. 聚合分析 对每个用户在所有基站的停留时长进行汇总，使用 groupBy 和 sum 函数合并相同基站的停留时长。 5. 排序与取Top2 按照停留总时长降序排列，取前两个基站。orderBy 和 limit 函数可实现此目的。 6. 结果展示 将结果保存到文件或在控制台打印，便于后续分析和可视化。 Scala与Spark的优势 Scala 是 Spark 的主要编程语言，提供强类型和面向对象的特性，加之 Spark 高效的数据处理API，为大数据分析带来了简洁高效的代码结构。

此活动图展示了UCIS-etl框架中的ETL流程步骤。

matlab中值滤波代码用于分析单分子力谱数据中的停留时间。该软件的应用场景包括“RepC–PcrA复合物对DNA的切割和解链动力学”（Carolina Carrasco等人，2020）。这些代码适用于Linux系统，在终端中执行。跟踪文件需与扩展迹线代码位于同一路径下，文件格式为.txt，包含时间、扩展、易位开始时间和完成时间等信息。