| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 数据可视化的发展 | 第12-14页 |
| 1.2.2 基于MongoDB的应用研究 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于WebGL的应用研究 | 第15-17页 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 基于MongoDB和WebGL的数据可视化框架设计 | 第18-29页 |
| 2.1 相关技术 | 第18-26页 |
| 2.1.1 MongoDB数据库 | 第18-20页 |
| 2.1.2 Node.js | 第20-22页 |
| 2.1.3 地图API | 第22-24页 |
| 2.1.4 WebGL技术 | 第24-26页 |
| 2.2 数据可视化框架的可行性分析 | 第26页 |
| 2.3 数据可视化框架设计 | 第26-28页 |
| 2.3.1 数据库层 | 第27-28页 |
| 2.3.2 服务器层 | 第28页 |
| 2.3.3 Web前端 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于MongoDB与Spring Batch的数据处理 | 第29-44页 |
| 3.1 数据批量迁移方法 | 第29-30页 |
| 3.2 基于Spring Batch和Quartz的数据同步 | 第30-36页 |
| 3.2.1 系统配置 | 第31-32页 |
| 3.2.2 从Oracle数据库读取数据 | 第32-33页 |
| 3.2.3 数据处理 | 第33页 |
| 3.2.4 写入数据到MongoDB | 第33-35页 |
| 3.2.5 数据迁移任务 | 第35页 |
| 3.2.6 Quartz任务调度 | 第35-36页 |
| 3.3 数据清洗 | 第36-41页 |
| 3.3.1 数据分析及清洗规则 | 第36-38页 |
| 3.3.2 数据清洗的实现 | 第38-40页 |
| 3.3.3 数据清洗前后对比 | 第40-41页 |
| 3.4 数据同步程序应用实例 | 第41-42页 |
| 3.5 MongoDB与Oracle的性能对比 | 第42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于WebGL的船舶大数据可视化原型系统实现 | 第44-62页 |
| 4.1 传统技术存在的不足 | 第44-46页 |
| 4.2 基于WebGL的可视化系统框架 | 第46-52页 |
| 4.2.1 Canvas | 第47页 |
| 4.2.2 着色器 | 第47-50页 |
| 4.2.3 类型化数组 | 第50页 |
| 4.2.4 坐标系统 | 第50-51页 |
| 4.2.5 图形绘制 | 第51-52页 |
| 4.3 基于地图的船舶大数据可视化功能 | 第52-58页 |
| 4.3.1 Web网站架构 | 第52-53页 |
| 4.3.2 地图显示 | 第53-54页 |
| 4.3.3 船舶数据获取及解析 | 第54-55页 |
| 4.3.4 船舶动态位置可视化 | 第55-56页 |
| 4.3.5 船舶历史轨迹可视化 | 第56-57页 |
| 4.3.6 船舶信息拾取和查询 | 第57-58页 |
| 4.4 性能分析 | 第58-61页 |
| 4.4.1 WebGL与其他可视化平台的对比 | 第58-59页 |
| 4.4.2 硬件的影响 | 第59-61页 |
| 4.4.3 浏览器的影响 | 第61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第62页 |
| 5.2 问题与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
