基于单片机的空气质量监控系统

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通过对封闭环境下空气质量的分析,设计了一款空气质量监控系统.以单片机STM32F103为控制器,通过多种传感器如空气颗粒检测器、二氧化碳浓度传感器、温湿度传感器等,实时对空气质量进行监测,包括空气中悬浮颗粒总量及二氧化碳浓度,空气温湿度等信息.监测信息可通过OLED显示器显示,也可以通过Wi-Fi模块实现数据交换.当较封闭的环境中的空气质量超过预先设置的阈值时,可自动控制室内空气循环系统.监控系统可应用于医院,图书馆,教室等人流密集场合.
其他文献
针对肺腺癌在医疗过程中的数据信息量庞大而面临的诊断治疗等难题,提出了一种基于BP神经网络的肺腺癌预测的方法实现根据肺腺癌临床数据进行科学准确地预测.从数据获取出发,在癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)中下载患者的临床数据,对原始数据进行特征工程处理,利用特征值及目标值使用弹性BP算法(resilient back propagation,RPROP)建立模型,最后利用测试集数据评估模型.最终模型准确率达90.37%.结果 表明,数据的精确程度,算法的适用性对预测结果