便携式PM2.5检测仪概述:
PM2.5 浓度值是我们当前比较关心的一个话题。随时随地掌握PM2.5 浓度值，可以指导我们的活动，有助于身体健康。该便携式PM2.5检测仪总体具备2个功能:一种是PM2.5 浓度检测功能；另一种是集供电和充电功能于一体的移动电源功能，可以给手机等数码设备随时随地充电。
总之，集成移动电源功能的PM2.5 检测仪是一个集储电，升压，充电管理，放电管理，PM2.5 检测于一体的便携式设备。该PM2.5检测仪电路采用瑞萨单片机R7F0C001（24MHz主频），通过A/D转换模块和I/O端口及时钟模块等完成对空气质量的监控和对电池充放电的管理。由输入充电控制电路，放电控制电路，电池保护电路，微粒传感器控制电路，LCD 显示控制电路，EEPROM 控制电路和主控MCU 等组成。
集成移动电源功能的PM2.5 检测仪设计框图如下:
便携式PM2.5检测仪电路部分截图:
便携式PM2.5检测仪PCB实物图:
便携式PM2.5检测仪源码截图:
附件内容截图:
可能感兴趣的项目设计:https://www.cirmall.com/circuit/1042（简易PM2.5检测仪电路（原理图+源代码+BOM清单等））
2022-06-02 12:25:21
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空气质量预测
近年来，空气污染急剧增加，并且对所有生物造成的影响更糟。 世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。 因此，控制和预测空气质量指数已成为必要。 在此研究项目中，我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI归类。 对于AQI预测，我们已经实现了五个回归模型主成分，偏最小二乘法，留一维CV的主成分，留一维CV的偏最小二乘，多个印度城市的多元回归AQI数据。 根据AQI的值，AQI指数进一步分为6个不同的类别，即“好，满意，中，差，非常差和严重”。 为了预测AQI桶，我们使用重复CV分类算法开发了三种分类模型，分别是多项式Logistic回归和K最近邻和K最近邻。 来自印度不同城市的空气质量数据集，具有留一法交叉验证的PLS模型。
2022-05-30 17:02:47
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空气质量（Air quality）的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一个复杂的现象，在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一，其中包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业污染、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。随着地理信息系统的发展，空间数据分析已引起广泛的注意，解决空间数据的方法也越来越完善，地理加权回归是空间分析中一种重要的方法，是对普通线性回归全局模型的扩展，将数据的地理位置嵌入到回归参数，容许局部而不是全局的参数估计。另一
2022-05-07 11:01:59
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各城市空气质量数据，包括AQI\PM2.5\PM10\SO2\NO2等空气主要污染物数据，可作为科研、论文的数据研究使用
2022-05-03 12:49:45
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