Air Quality in Peace & War - Parma vs Kyiv using MATLAB and Raspberry Pi
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- matlab, raspberry-pi
- 領域
- data, machine-learning
調査の方向性
The issue describes a completed air quality project and links to its GitHub repository, but it does not request a specific change to this repository. Read the linked project and the repository’s contribution guidance to determine whether the authors intended a contribution or a project showcase; the issue provides no acceptance criteria for what would count as done.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Esteem Professors,
We would like to share our project developed using MATLAB, Raspberry Pi, and an SDS011 sensor as part of our learning in statistical modelling, IoT, and real-world data analysis.
GitHub Repository: (https://github.com/Simran-2400/air-quality-peace-war.git)
Project Overview
The objective was to compare air quality between a peaceful city (Parma, Italy) and a city under active war (Kyiv, Ukraine) during the October 2023 missile attack. We collected 3,600 PM2.5/PM10 readings using a Raspberry Pi + SDS011 sensor in Parma, and used open-access SaveEcoBot ground sensor data for Kyiv. Statistical analysis was performed entirely in MATLAB.
Implemented Features
Time series visualisation of 3,600 readings per city
K-Means clustering (K=3) to classify Clean Air, Moderate, and Extreme pollution events
Elbow Method for optimal K selection
Linear regression PM10 ~ PM2.5 with 95% confidence band
Centroid verification using grpstats() and assert()
Technologies Used
MATLAB (Statistics & Machine Learning Toolbox)
Raspberry Pi + SDS011 sensor
SaveEcoBot open sensor network
GitHub for version control
Key Result
K-Means clustering isolated the October 27th missile attack as an independent extreme cluster — with no labels, no dates, no context provided. PM2.5 peak: 818 µg/m³ — 54× the WHO daily limit.
Teammates:
@AbeerAbuNemer · @ahmedelmenyawe96-ui · @emelian-chkaira
We sincerely thank @MarcoRianiUNIPR , @Asadunipr , and @AldoCorbelliniUNIPR for providing us the Raspberry Pi, their guidance, and for encouraging us to apply our learning to a real-world problem.
Thank you.
- 主要言語
- MATLAB
- スター
- 30
- フォーク
- 1
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
UniprJRC/DSwithMATLAB のほかの issue
-
難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 69/100
UniprJRC/DSwithMATLAB#232 ·
-
難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 74/100
UniprJRC/DSwithMATLAB#229 · コメント 2 件 ·
-
難易度 1/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 72/100
UniprJRC/DSwithMATLAB#228 · コメント 3 件 ·
-
Small typo Page 137オープン
難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 77/100
UniprJRC/DSwithMATLAB#198 · コメント 1 件 · リアクション 1 件 ·
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 55/100
UniprJRC/DSwithMATLAB#231 ·
UniprJRC/DSwithMATLAB の issue をすべて見る
似ている issue
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 68/100
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 82/100
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 67/100
wissem01chiha/slxio#51 ·
-
census digest: print a denominator for EDGE-FAMILY CARDINALITY VIOLATIONS (did-schema OPEN_WORK #79)オープンV2
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 78/100
VH-Lab/DID-matlab#399 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 78/100
VH-Lab/NDI-matlab#1183 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信