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基于51单片机的
PM2
.5检测
适合单片机的爱好者学习,交流
2021-04-01 09:04:52
12.59MB
环境
单片机
1
PM2
.5空气质量仪液晶版-IAP15W4K58S4单片机方案
本来想组个
PM2
.5空气质量仪玩,但是网上的例程大部分都是没有完整项目的,都是别人随便写的例程,遂决定写个简单的完整上传,让更多新手可以更方便,接触到c51是怎么在工程中应用的. 用STC51单片机写的,适合初学51的学生或者刚入职的51工程师们.代码精简到1500行左右,都是用简单的C51基础知识写的,逻辑简单.文件里已近包含所需的所有调试工具和必要开发文件,方便初学者学习.另外,所有配件淘宝可以买到. 如果觉得好,可以分享给更多的人.祝大家的玩得开心
2021-03-30 20:04:00
18.42MB
PM2.5
STC15
触摸液晶屏
1
基于STM32的
pm2
.5传感器.rar
基于STM32的
pm2
.5传感器程序,可以利用stm32f10系列直接运行,需要看准管脚的配置,里面的代码很详细,当然可以移植到stm32的其他芯片。
2021-03-30 11:31:47
2.04MB
STM32
pm2.5
1
使用MODIS和MISR气溶胶光学深度的全球年平均
PM2
.5网格对肺癌死亡率和
PM2
.5进行地理分析
暴露于空气动力学直径小于2.5μm(
PM2
.5)的颗粒物可能会增加患肺癌的风险。 卫星的重复性和大范围覆盖可能使大气遥感能够提供一个独特的机会来监测空气质量,并帮助填补阻碍研究空气污染和保护公众健康的空气污染数据空白。 这项地理研究探讨了美国本土
PM2
.5与肺癌死亡率之间是否存在关联。 从美国CDC WONDER在线数据库中提取了2001年至2010年期间各县的肺癌(ICD-10代码C34-C34)死亡计数和高危人群。 来自MODIS和MISR气溶胶光学深度数据集的2001-2010年全球年度平均
PM2
.5网格用于计算10年平均
PM2
.5污染。 探索性空间数据分析,空间回归(空间滞后和空间误差模型)以及空间扩展的贝叶斯蒙特卡洛马尔可夫链模拟发现,肺癌死亡率与
PM2
.5之间存在显着的正相关。 该协会将证明有必要对
PM2
.5污染对肺癌的不良影响的生物学机制进行进一步的毒理学研究。 来自MODIS和MISR气溶胶光学深度数据集的全球年均
PM2
.5网格提供了
PM2
.5浓度的连续表面,是进行环境健康研究的有用数据源。
2021-03-27 09:51:17
799KB
肺癌
PM2.5
遥感
地理信息系统
1
patronum-
pm2
:
pm2
原始解析-源码解析
守护神-
PM2
patronum,来自Harry Potter,寓意呼神护卫,咒语:EXPECTO PATRONUM
PM2
,我的赞助人,让我告诉你 来,再来一遍(记得要中二破音)~~~
PM2
,我的守护神,让我来揭秘你吧
PM2
的原理,用一句话来概括,就是我们通过rpc跟守护进程通信,让守护进程帮我们去创建,销毁,重启进程,就这么简单。 但是,这中间,通信协议怎么去设计,进展如何去维护等等这些,可没办法三眼两语讲完 所以,下面就跟着我的节奏一起摇摆吧〜 投食〜 如果觉得有帮助,可以点点再走,当然投食也是欢迎的〜
2021-03-24 21:07:04
453KB
系统开源
1
Stacking代码
利用Stacking针对北京市
pm2
.5数据进行回归预测,直接运行
2021-03-21 19:51:13
29KB
Stacking
回归
预测
pm2.5
1
PM2
.5传感器GP2Y1014AU模块驱动代码STM32F407
STM32F407驱动
PM2
.5传感器GP2Y1014AU模块驱动代码的代码,其中的Get
PM2
5函数可以用来获取当前端口输出的电压
2021-03-21 11:07:47
959B
PM2.5
STM32F407
1
STM32之GP2Y1014AU.zip
stm32f103c8t6+gp2y1014au实现粉尘采集,资料包含工程代码+gp2y1014au接线图+gp2y1014au数据手册
2021-03-19 09:49:14
5.18MB
stm32
gp2y1014au
pm2.5
粉尘
1
总结——调试STM32F103ZET6外围传感器(SDS011高精度
PM2
.5传感器modbus模式及DHT22温湿度传感器)
SDS011高精度
PM2
.5传感器modbus模式及DHT22总线型温湿度传感器共同工作
2021-03-08 15:25:03
6.7MB
stm32
SDS011
DHT22
1
基于随机森林回归分析的
PM2
.5浓度预测模型
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(random forest regression,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(back propagation neural network,BP神经网络)预测模型的5.88%。
2021-03-02 14:58:15
1.18MB
回归分析
1
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