PM

一种关于PM海谱的Matlab仿真程序，效果很好，推荐新手学习（A Matlab simulation program for PM sea spectrum）。

此文档包含了2018年美国各州PM2.5数据，提供了详细的空气质量统计信息。数据分析显示，PM2.5对环境和健康有重要影响，反映了空气污染的严重程度。

Matlab、Python和R中的并行编程研讨会 受众：了解如何使用上述语言之一进行编码以执行串行任务，但希望了解如何进行并行编码的任何人。 先决条件：- 脚本语言之一- Linux基础知识- ssh进入远程系统- 文件系统导航- 在远程系统上编辑文件- 使用Matlab、Python或R进行编程 课程资料： 第1天 - 并行计算简介- 09:00 am - 09:15 am：介绍- 09:15 am - 10:15 am：并行计算基础- 10:15 am -10:30 am：休息- 10:30 am - 12:30 pm：并行计算最佳实践- 12:30 pm - 01:30 pm：午餐- 0

用电量与污染物数据集可以帮你挖掘能源消耗和空气质量的关系。这个数据集涉及四个大城市：上海、北京、天津和重庆，包含了它们的用电量和 PM2.5 浓度。PM2.5 对人体健康有不小的影响，所以这种数据可以为政策制定者有价值的信息。 这些数据其实也蛮，，你得用Pandas加载 csv 文件，用一些常见的方法比如.head()查看数据，清洗数据，缺失值，做做特征工程，比如算算日均值、周均值，甚至时间序列的特征。 如果你想看看数据趋势，可以用Matplotlib或Seaborn做些可视化图表，展示电量和污染物之间的关系，顺便可以下哪些特征影响比较大。，你可以选择机器学习算法建个模型，像随机森林或线性回归

基于数据挖掘和机器学习，该研究比较了三种模型（LSTM、自回归和SVM）对德里地区PM2.5空气水平的预测能力。实验结果表明，支持向量回归模型在预测准确率方面优于其他模型，通过输入包括氮氧化物、二氧化硫等其他污染物的信息，模型能够更全面地预测PM2.5浓度。该研究重点关注了德里阿南德·维哈尔地区，这是一个严重受污染的地区。

MATLAB实现常见幅度调制方法 本项目提供使用 MATLAB 实现常见幅度调制方法的代码，包括： AM （幅度调制） DSB（双边带调制） SSB（单边带调制） FM（频率调制） PM（相位调制） 每个调制方法对应一个独立的 .m 文件，运行即可生成相应的调制信号波形图。 文件说明： ammod.m：生成AM调制信号，对应波形图 Figure3.jpg dsbmod.m：生成DSB调制信号，对应波形图 Figure2.jpg pmmod.m：生成PM调制信号，对应波形图 Figure4.jpg fmmod.m：生成FM调制信号，对应波形图 Figure5.jpg ssbmod.m：生

城市信息数据库的SQL脚本，包含('10100','北京','北京','中国','北京','北京','39.904989','116.405285')等城市信息。

国控点全国 PM2.5 站点监测数据（2013~至今）持续更新中，数据还是挺全面的，适合对环境质量、空气质量监控有兴趣的同仁。你可以通过这个资源，实时获取全国范围内的 PM2.5 数据，趋势，做点数据什么的。适合用来做环境监测或者空气质量相关的项目。嗯，数据一直在更新，挺稳定的，质量也是比较有保障的。 如果你是搞前端开发的，应该知道做数据可视化时，获取实时数据就重要，这个资源的 PM2.5 数据，可以让你轻松绘制实时监控图表，展示空气质量的动态变化。推荐给需要展示实时数据的开发者，直接接入 API，起来会更方便。 不过，记得检查数据源的稳定性哦，虽然一般情况都稳定，但偶尔的更新延迟也要考虑进去

Spark 项目里的空气质量数据资源，用的就是BeijingPM20101_20151231_1.csv这个文件，挺经典的一个。北京 2010 到 2015 年的 PM2.5 数据，按小时排的，清洗过的数据也还算干净。拿来做Spark Streaming、机器学习、时间序列预测啥的都挺顺手。 老实说，像这种格式规整的数据，拿来练手是再合适不过的了。你直接用pandas.read_csv就能读，字段名清楚，时间戳也标准，基本不用怎么预，省了不少事。 我之前做Apache Spark的流项目，就是靠这个数据来模拟实时推送。想搭建一个本地模拟的Kafka+Spark环境，它合适。每小时一条记录，改改

宝鸡市 PM10 浓度变化特征这篇文章，了从 2003 年到 2007 年，关于宝鸡市区空气中可吸入颗粒物浓度的变化规律。研究利用大气自动监测数据并结合气象资料，了不同季节、不同时间段的 PM10 浓度差异。比如，每年 12 月 9 点的浓度最高，3 月凌晨 2 点最低，数据对市民了解空气质量和健康保护有。如果你是环保领域的从业者或者对空气质量感兴趣，这篇文献值得一读。方式直观，结果清晰，适合做进一步的空气质量趋势预测。如果你在做相关研究，可以参考它的数据方法来完善你的项目。