植物生长讲究适时、适地，也就是对生长环境温度、湿度、光照强度以及土壤条件的需求比较严格，只有给予了植物合适的生长环境，才会有理想的收获，尤其是人工控制生长环境的温室大棚植物，大棚内的温湿度和土壤的温湿度监控对植物的生长至关重要。 本设计以STM32F103C8T6单片机为主控制器，通过温湿度、土壤湿度、光照强度、CO2浓度等传感器和舵机、加热片、风扇、按键等模块实现对温室大棚内环境的检测和控制，OLED（0.96寸）显示各种控制参数，并且通过WiFi模块接入阿里云平台实现温室大棚环境远程的控制与检测。 实验结果表明：该系统实现了对温室大棚内环境的智能检测和控制，传感器采集的环境数据误差较小，采集的温湿度、CO2浓度、光照强度等数据准确度高达99%，舵机、加热片、风扇等控制效果明显，具有很强的安全性和可靠性，且设备成本低同时节省人力物力，提高劳动生产率。

非色散红外（Non-dispersed Infrared, NDIR）CO2气体传感器测量CO2浓度时，外部温度是个重要的影响因素。利用Levenberg-Marquardt算法收敛速度快的优点，建立改进型BP神经网络模型，消除环境温度对CO2浓度在线监测的非线性影响，提高了系统测量精度。

rpi-mh-z19c-exporter 将连接到树莓派的 CO 2传感器将CO 2读数输出到Prometheus。 传感器需要通过UART接口连接。 以下指标将在http://localhost:1202/metrics端点处提供： co2_ppm ：测得的CO2浓度，以百万分之一（ppm）为单位。 端口的助记符：12是十六进制的C，0 = O，因此1202 = CO2。 执行 导出器是通过使用单个线程的异步实现的。 对/metrics端点的请求将触发从传感器读取新的测量值。 多个并发请求将仅触​​发一次测量，以等待该测量完成。 安装 从GitHub下载二进制文件或自己编译。 将其放在您的Raspberry Pi上，例如/usr/local/bin/rpi-mh-z19c-exporter并确保设置了可执行权限。 使用roles目录中提供的Ansible角色来设置服务用户并添

多元线性回归：大气中的二氧化碳浓度 作者：亚特兰大刘，Maruthi Mutnuri，格雷格·卡梅伦，埃德温·阿奎尔 日期： 2020年秋季 基于全球能源消耗，人均GDP和全球人口的大气CO2浓度水平的统计分析。 该分析的主要目标之一是捕获与线性回归有关的模型选择和假设测试过程。 整个项目通过RStudio完成。 程序 变量选择 假设： 线性度 独立 常态 等方差 多共线性 影响点和异常值 解释系数 预测未来大气中的二氧化碳水平

STM32F407工程——SGP30测量CO2浓度数据

ridge_regression 用于岭回归的python代码（已实现以预测下个月的CO2浓度） 资料可用性 文件 Ridge.py ：标准函数和Ridge回归函数window_make.py ：使用滑动窗口方法制作大小为p（窗口大小）的时间序列列表。 Final_version.ipynb ：使用Co2数据对代码进行实验

MH-Z19 从mh-z19传感器读取CO 2浓度并进行处理。 布线 将RPi和mh-z19连接为： RPi为5V，MH-Z19为Vin RPi上的GND（0v）和mh-z19上的GND TxD和RxD连接到RPi和mh-z18之间的交叉点 以下是布线示例，但是您可以自由使用RPi上的其他5v和0v引脚。 pi@raspberrypi:~/mh-z19 $ gpio readall +-----+-----+---------+------+---+---Pi B+--+---+------+---------+-----+-----+ | BCM | wPi | Name

Sensirion SCD4x CO2传感器

STM32F407 驱动 SGP30气体传感器测量CO2浓度数据，具体介绍会在博客里说明，放心下载使用，可基于此工程修改使用其他ST芯片

这个是做检测CO2浓度的，程序和硬件设计都有！希望对你的设计有帮助