Integration of ThingSpeak with MATLAB and Raspberry Pi

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Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
matlab, raspberry-pi
Ambito
documentation, embedded-iot

Direzione di ricerca

Read the attached PDF guide and the linked ThingSpeak integration example to understand how the Raspberry Pi, SDS011 sensor, ThingSpeak, and MATLAB fit together. The issue shares this material but does not specify a change or what completion would look like, so clarify the desired contribution before starting.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

We have prepared a guide on integrating a Raspberry Pi with ThingSpeak and MATLAB for real-time air quality monitoring using an SDS011 particulate matter sensor.

Integration_of_ThingSpeak_with_MATLAB_and_Rasberry_Pi.pdf

Code available with Example shared by Prof. Khan, but with ThingSpeak integration

We understand that many of you may already be familiar with this approach; we simply wanted to share it with those who might find it useful.

Key Advantage: No LAN Required

One practical benefit of this setup is that it eliminates the need to connect the Raspberry Pi to the same local network as your PC or laptop running MATLAB. By pushing data to ThingSpeak over the internet, the device can be placed anywhere, indoors, outdoors, outside your room, or even outside Parma, as long as it has an internet connection. MATLAB then retrieves the data from the cloud regardless of where either device is located.

👏 Acknowledgment

A sincere thank you to our professors @MarcoRianiUNIPR and @Asadunipr, their chapter "Data Collection with Mobile Sensors" from the book "Statistical Modelling with MATLAB" was invaluable in helping us achieve this.

Authors

We hope this can be helpful to current and future students working on IoT and data collection projects.

Lingua principale
MATLAB
Stelle
30
Fork
1
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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