机场噪声

针对机场噪声数据的特征，提出了一种基于代表点的快速层次聚类算法。该算法在传统凝聚层次聚类算法的基础上，结合聚类代表点法和二分法策略进行改进，以提高效率。 为了评价聚类结果，提出了一种结合聚类代表点和聚类算法相似性定义的方法。实验结果表明，该算法不仅运行效率高，而且能够较准确地发现特定类型飞行事件的噪声分布模式。利用该分布模式，可以较准确地预测特定类型飞行事件的噪声分布状况。

本研究使用优化技术探讨如何减少洛杉矶地区机场的延误，从而降低碳排放。通过对现有条件和限制进行背景研究，优化程序得到改进。研究包括评估不同的优化技术，展示了使用单个飞行数据生成最小化延误时间表的调度软件的优势。研究中放宽了飞机必须从离开机场起飞等约束条件。此外，还研究了乘客陆路运输到五个机场的可能性。

这份列表包含截至2020年底中国大陆地区的机场信息，包括机场代码、名称、所在省份及城市。 | 机场代码 | 机场名称 | 省份 | 城市 ||---|---|---|---|| PEK | 北京首都国际机场 | 北京市 | 北京市 || PVG | 上海浦东国际机场 | 上海市 | 上海市 || CAN | 广州白云国际机场 | 广东省 | 广州市 || ... | ... | ... | ... | （注：此处仅为示例，完整列表请参考相关数据源。）

基于旅客出行数据洞察机场影响力 通过分析到达旅客的最终目的地和出发旅客的起始地，可以清晰地描绘出机场的辐射范围。 进一步研究旅客到达和离开机场的时间、距离及其分布情况，能够揭示周边机场的影响范围，并深入了解机场主要客流区域的分布特征。

MATLAB语音处理的相关信息。

涵盖全球范围内的机场跑道数据，以 shapefile 格式呈现，数据截止至 2013 年。数据集包含每条跑道的地理坐标、方向等信息。

这份数据集涵盖了北京首都机场航班的详细信息，包括航班号、出发地、目的地、计划出发/到达时间、实际出发/到达时间、飞行时长、机型和座位数。

这套Matlab函数工具箱可以生成四种类型的彩色噪声： 粉红噪声（闪烁噪声）：功率谱密度斜率为-3 dB/oct. 或 -10 dB/dec. 红噪声（布朗噪声）：功率谱密度斜率为-6 dB/oct. 或 -20 dB/dec. 蓝噪声：功率谱密度斜率为+3 dB/oct. 或 +10 dB/dec. 紫罗兰噪声：功率谱密度斜率为+6 dB/oct. 或 +20 dB/dec. 每个函数都提供了输入和输出参数说明，并附带使用示例，帮助用户快速上手。生成的噪声信号均值为零，标准差为一。 该工具箱基于以下文献中的理论方法开发： H. Zhivomirov. A Method for Colored Noise Generation. Romanian Journal of Acoustics and Vibration, ISSN: 1584-7284, Vol. XV, No. 1, pp. 14-19, 2018. (http://rjav.sra.ro)

提供了包含机场名称、三字码和四字码的全球机场三字代码列表。用户可以通过下载获取详细信息。

这是一份包含南京机场过去四年天气详细数据的数据挖掘数据集，适用于微软商业解决方案。