基于wifi空气质量监测

1、International Conference on Advances in Energy, Environment and Chemical Engineering,2017 (如觉得年份太老，可改为近 2 年，毕竟很多毕业生 都这样做) 英文 2524 单词，13854 字符，中文 3648 汉字。
PM2.5 monitoring system based on ZigBee wireless sensor network Abstract:In the view of the haze problem, aiming at improving the deficiency of the traditional PM2.5 monitoring methods, such as the insufficient real-time monitoring, limited transmission distance, high cost and the difficulty to maintain, the atmosphere PM2.5 monitoring system b。

2、 关键词关键词 . 3 ABSTRACTABSTRACT . 3 KEY WORDSKEY WORDS 3 引言 . 4 1 BP 神经网络概述 . 4 1.1 基本原理 . 4 1.2 BP 算法学习过程 . 5 2 空气质量检测模型的建立 7 2.1 样本数据 7 2.1.1 收集和整理分组 7 2.1.2 输入/输出变量的确定及其数据的预处理 . 7 2.2 神经网络拓扑结构的确定 8 2.2.1 隐层数 8 2.2.2 隐层节点数 8 2.3 神经网络的训练 9 2.4 神经网络模型参数的确定 . 11 2.4.1 隐层的数目 . 11 2.4.2 隐层神经元数的选择 . 11 2.4.3 学习率和动量因子 . 13 2.4.4 初始权值的选择 13 2.4.5 收敛误差界值 Emin 13 2.4.6 输入数据的预处理 . 13 3 MATLAB 实现和结果分析 . 14 3.1 MATLAB 神经网络工具箱的应用 14 3.2 基于 MATLAB 的 BP 算法的实现过程 14 3.3 训练神经网络 . 14 4 结语 . 20 致谢 20 参考文献参考文献 21 - 。

3、内的装修、家具污染引起的环境污染物超标所进行检测和分析过程， 并且出具国家权威的、法律效力的检测报告。
通过检测报告我们可以判定室内各种污染 物质的浓度，然后进行针对性的防控。
本设计是由传感器、Zigbee 模块和上位机搭建一个基于 Zigbee 无线传感网络的室 内空气质量检测仪。
第一步，通过各种传感器对室内甲醛、苯、氨气、总挥发性有机物 TVOC 等空气污染物进行检测和数据处理； 第二步， 将检测参数传送给 Zigbee 终端节点； 第三步， 通过 Zigbee 无线传感网络将接收的数据传送到主控端进行空气质量指标的显示 和监控。
如果检测到某些空气污染物超标的话，就会发出报警来提醒用户采取相应的措 施。
室内空气质量检测仪采用 Zigbee 的无线传感技术，可以进行多点检测，还可以方便 的添加和移除 Zigbee 节点，具有成本低、组网灵活、简单易用等优点。
不仅适用于新房 入住和刚装修完的房子的空气质量检测，也可以对室内空气质量进行实时检测，具有很 高的实际应用价值。
关键词：关键词：空气质量检测；无线传感网络；Zigbee 模块；多点检测 II Abstract With the 。

4、据、意义和理论或实际方面应用的价值 选题依据及意义： 依据室内空气质量标准，调查监测了新建及新装修的幼儿园、写字楼、家庭 居室等 180 余户近 3 万平方米的建筑。
检测结果表明：室内空气质量合格率仅为 34.7%。
其中，在不合格的室内空气中，氨的污染最为严重，超标率为 56.9%， 测得的最高值超过国家控制标准的 62.8 倍，平均超标 36.5 倍；甲醛的超标率为 27.8%，苯系物(甲苯、二甲苯等)超标率为 14.6%。
国外大量研究结果也表明， 室内空气污染会引起“致病建筑综合症”（BBS），症状包括头痛、眼、鼻和喉 部不适，干咳，皮肤干燥发痒，头晕恶心注意力难于集中和对气味敏感等。
建筑 关联病（BRI），症状有咳嗽，胸部发紧，发烧寒颤和肌肉疼痛等，所以任何一 个场所都有必要进行空气检测，给家人朋友一个舒适健康的生活环境。
课题应用价值： 本课题为基于 Zigbee 的室内空气质量检测仪设计。
首先，通过传感器检测 空气质量的指标；然后，通过 Zigbee 无线网络传送给主机进行指标的显示，如 果污染气体超标就会发出警报。
空气质量检测仪基于 Zigbee 的无线传感网络， 更加方。

5、 关键词关键词 . 3 ABSTRACTABSTRACT . 3 KEY WORDSKEY WORDS 3 引言 . 4 1 BP 神经网络概述 . 4 1.1 基本原理 . 4 1.2 BP 算法学习过程 . 5 2 空气质量检测模型的建立 7 2.1 样本数据 7 2.1.1 收集和整理分组 7 2.1.2 输入/输出变量的确定及其数据的预处理 . 7 2.2 神经网络拓扑结构的确定 8 2.2.1 隐层数 8 2.2.2 隐层节点数 8 2.3 神经网络的训练 9 2.4 神经网络模型参数的确定 . 11 2.4.1 隐层的数目 . 11 2.4.2 隐层神经元数的选择 . 11 2.4.3 学习率和动量因子 . 13 2.4.4 初始权值的选择 13 2.4.5 收敛误差界值 Emin 13 2.4.6 输入数据的预处理 . 13 3 MATLAB 实现和结果分析 . 14 3.1 MATLAB 神经网络工具箱的应用 14 3.2 基于 MATLAB 的 BP 算法的实现过程 14 3.3 训练神经网络 . 14 4 结语 . 20 致谢 20 参考文献参考文献 21 - 。

6、内容 3 3-1、校园污染源调查 3 3-2、校园监测点的布设原则 . 3 3-3、监测点的布设 . 4 3-4、采样时间和采样频率 . 4 4、实验部分 4 4-1、可吸收颗粒浓度的测定 PM10 5 4-2、二氧化氮（NO2） . 5 4-2-1 原理： 5 4-2-2 标准曲线的绘制： 5 4-2-3 仪器： 6 4-2-4 试剂： 6 4-2-5 测定步骤: . 6 4-3、二氧化硫（四氯汞钾溶液盐酸副玫瑰苯胺吸收分光光度法） 6 4-3-1 原理： 6 4-3-2 标准曲线： . 7 4-3-3 仪器： 7 4-4 数据统计处理 . 9 5、质量保证 .14 5-1、质量保证的意义 .14 5-2、连续采样质量保证 .14 5-3、 间断采样质量保证 14 6、 保护校园环境质量的方案和建议.15 6-1-1. 针对 PM10 治理建议 .15 6-1-2. 二氧化硫（SO2）的防治 15 6-1-3.NO2 治理方法： 16 6-2、生活污染的防治 16 6-2-1 生活污染主要是指生活污染水和固体废弃物 16 6-2-2 生活固体垃圾 .16 6-3、校园生态环境的保。

7、章 检测项目4 第 5 章 采样时间和采样频率以及相应监测方法4 第 6 章 样品的采集和保存5 6.1 二氧化硫的采集和保存5 6.2 二氧化氮的采集和保存5 6.3 甲醛的采集和保存.5 第 7 章样品的预处理6 7.1 二氧化硫的预处理.6 7.2 氮氧化物的预处理. .6 7.3 甲醛的预处理.6 第 8 章 评价方法，质量保证及实施计划6 8.1 二氧化硫6 8.1.1 校准曲线的绘制.7 8.1.2 样品测定.8 8.1.3 数据记录8 8.1.4 数据处理 8 8.1.5 质量保证9 8.2 二氧化氮.10 8.2.1 标准曲线的绘制.10 8.2.2 空白试验和样品的测定11 污染物分析课程设计 2 8.2.3 数据记录 11 8.2.4 数据处理11 8.2.5 质量保证12 8.3 甲醛.13 8.3.1 标准曲线的绘制13 8.3.2 样品的测定13 8.3.3 数据记录14 8.3.4 数据处理14 8.3.5 质量保证14 第 9 章 结果分析15 参考文献。

8、收获和体会 8、参考资料 1、监测背景 湖北工业大学坐落在有“九省通衢”之称的江城武汉。
主校区位于武昌南 湖之滨，校园总占地面积 1675 亩，校舍建筑面积 84 万平方米，地处武汉南湖之 滨，有着良好的地理位置，校前有如护城河般的巡司河环绕。
整个校园的建设和绿化已具有一定的规模， 树木也已成林成片。
从整体上看， 校园景观和绿化缺乏文化底蕴和校区的特色，在整个校园的绿化上显得绿量不 足，美化不够。
尤其是主入口桥梁，显得过于简陋，巡司河未经治理，污水流淌， 栏杆破损，杂草丛生，加之最近校园内正大肆整修改建，更显环境欠佳。
基于我国城市空气以煤烟型污染为主的现状,现用 SO2、 NOx 和 TSP 三项主要 污染物指标计算空气污染指数,表征空气质量状况. 2、监测目的 1、 根据布点采样原则， 选择适宜方法进行布点， 确定采样频率及采样时间， 掌握测定空气中 SO2、NOx 和 TSP 的采样和监测方法。
2、根据三项污染物监测结果，计算空气污染指数(API)，描述空气质量状 况。
3、通过实验及计算直观的反映出湖北工业大学校园的空气质量，掌握环境 监测的基本方法。
4、培养我们的。