Air Quality in Peace & War - Parma vs Kyiv using MATLAB and Raspberry Pi

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#206 2 bình luận 2 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
20/100
Loại issue
Tài liệu
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Ít trao đổi
Công nghệ
matlab, raspberry-pi
Lĩnh vực
data, machine-learning

Hướng nghiên cứu

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.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

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.

Ngôn ngữ chính
MATLAB
Star
30
Fork
1
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của UniprJRC/DSwithMATLAB

Tất cả issue của UniprJRC/DSwithMATLAB

Issue tương tự

Thêm issue về MATLAB

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.