本发明涉及一种基于Arduino的PM2.5和空气湿度检测装置及系统，其中检测装置包括Arduino开发板、PM2.5传感器、空气湿度传感器和蓝牙模块，Arduino开发板包括单片机，PM2.5传感器、空气湿度传感器和蓝牙模块均与单片机连接
2024/8/27 4:21:25
241KB
1
本系统基于移动互联网技术构建一种大气污染监测系统。
该系统不仅采用市电，还采用太阳能对其供电，使PM2.5监测系统实时独立运行、维护简单、绿色环保；
将大气污染物成分检测传感器和高精度的A/D转换器连接，同时监测取样点的温度、湿度等指标，采样数据送入单片机进行处理，以此提高数据采集的可靠性；
本系统突破传统PM2.5检测仪器数据更新不及时、高成本以及检测过程复杂的问题，采用GPRS无线数据传输，实现监测数据的实时更新；
采用液晶显示屏显示检测数据，易于读取；
采用模块式电路，使得系统检测功能得以增强；
采用单片机作为下位机，实现收集、处理、分析、发送数据的功能，PC机作为上位机，实时获取、显示监测数据。
该系统不仅采用市电，还采用太阳能对其供电，使PM2.5监测系统实时独立运行、维护简单、绿色环保；
将大气污染物成分检测传感器和高精度的A/D转换器连接，同时监测取样点的温度、湿度等指标，采样数据送入单片机进行处理，以此提高数据采集的可靠性；
本系统突破传统PM2.5检测仪器数据更新不及时、高成本以及检测过程复杂的问题，采用GPRS无线数据传输，实现监测数据的实时更新；
采用液晶显示屏显示检测数据，易于读取；
采用模块式电路，使得系统检测功能得以增强；
采用单片机作为下位机，实现收集、处理、分析、发送数据的功能，PC机作为上位机，实时获取、显示监测数据。
2024/8/15 4:26:17
16.06MB
1
因为空气质量的恶化，阴霾天气现象出现增多，危害现象加重。
中国不少地区把阴霾天气现象并入雾一起作为灾害性天气预警预报。
统称为“雾霾天气”。
雾霾主要由PM2.5、PM10、PM0.1以及重金属镍砷铬铅等颗粒组成。
有关雾霾的重大事件层出不穷，如1952年伦敦烟雾事件，伦敦杀人雾在四天内夺走了4000多条人命；
还有2013年初北京肆虐横行的雾霾事件，轰动一时。
因此，对PM2.5的测量显得越来越重要。
本设计采用STC89C51单片机为控制中心，由GP2Y1010AU0F灰尘传感器测量空气粉尘浓度，LCD1602显示屏显示当前空气粉尘浓度。
并会根据设置好的报警值报警提示，对应颜色指示灯点亮，该系统电路简单、工作稳定、集成度高，调试方便，测试精度高，具有一定的实用价值。
关键字：PM2.5、单片机、粉尘浓度、GP2Y1010AU0F
中国不少地区把阴霾天气现象并入雾一起作为灾害性天气预警预报。
统称为“雾霾天气”。
雾霾主要由PM2.5、PM10、PM0.1以及重金属镍砷铬铅等颗粒组成。
有关雾霾的重大事件层出不穷，如1952年伦敦烟雾事件，伦敦杀人雾在四天内夺走了4000多条人命；
还有2013年初北京肆虐横行的雾霾事件，轰动一时。
因此，对PM2.5的测量显得越来越重要。
本设计采用STC89C51单片机为控制中心，由GP2Y1010AU0F灰尘传感器测量空气粉尘浓度，LCD1602显示屏显示当前空气粉尘浓度。
并会根据设置好的报警值报警提示，对应颜色指示灯点亮，该系统电路简单、工作稳定、集成度高，调试方便，测试精度高，具有一定的实用价值。
关键字：PM2.5、单片机、粉尘浓度、GP2Y1010AU0F
2024/7/25 19:05:29
1.72MB
1
本次课程设计主要是完成了基于labview的模拟气象台系统。
系统主要功能是实现上位机模拟下位机通讯产生有关气象实时参数（温度、湿度、风速、风向、降雨量、PM2.5），并图表化显示实时气象数据；
系统可以对实时模拟采集到的气象参数数据进行处理，通过简单的一些逻辑运算推测出最近几小时的实时天气，并通过语音播放系统播报实时天气预报，而且可以通过布尔按键来选择转换不同的地区的天气情况；
系统也可以通过报表来查询有关气象参数的历史数据并且图像化显示历史数据，更方便人们直接分析历史上的一些特殊天气状况。
系统主要功能是实现上位机模拟下位机通讯产生有关气象实时参数（温度、湿度、风速、风向、降雨量、PM2.5），并图表化显示实时气象数据；
系统可以对实时模拟采集到的气象参数数据进行处理，通过简单的一些逻辑运算推测出最近几小时的实时天气，并通过语音播放系统播报实时天气预报，而且可以通过布尔按键来选择转换不同的地区的天气情况；
系统也可以通过报表来查询有关气象参数的历史数据并且图像化显示历史数据，更方便人们直接分析历史上的一些特殊天气状况。
2024/7/15 8:36:53
22KB
1
全国2014-2018年空气质量csv数据集文件数据，包含字段time（时间），city（城市），AQI，PM2.5，PM10，SO2，NO2，CO，O3，primary_pollutant（主要污染物），共计55万条数据。
2024/5/2 2:41:51
26.74MB
1
针对神经网络算法在当前PM2．5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题，引入RFR（randomforestregression，随机森林回归）算法，分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素，通过调整参数的最优组合，设计出一种新的PM2．5浓度预测模型——RFRP模型。
同时，收集了西安市2013--2016年的历史气象数据，进行模型的有效性实验分析。
实验结果表明，RFRP模型不仅能有效预测PM2．5浓度，还能在不影响预测精度的同时，较好地提升模型的运行效率，其平均运行时间为O．281S，约为BP-NN（backpropagationneuralnetwork，BP神经网络）预测模型的5．88％。
同时，收集了西安市2013--2016年的历史气象数据，进行模型的有效性实验分析。
实验结果表明，RFRP模型不仅能有效预测PM2．5浓度，还能在不影响预测精度的同时，较好地提升模型的运行效率，其平均运行时间为O．281S，约为BP-NN（backpropagationneuralnetwork，BP神经网络）预测模型的5．88％。
2024/3/5 9:44:07
1.18MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB