[un/loquer] Agentes de calidad del aire

[daniel gomez]

Hola

Inicialmente será de archivos planos y filtramos al cargarlos y ojalá
después que sea una especie de api a la que se le hagan consultas.

Ya está leyendo desde la web.
desde la dirección que me dió @fede:
https://raw.githubusercontent.com/daquina-io/visualizacionCalidadAire/master/data/points.csv

estoy atento a que consolidemos un wishlist para irle trabajando.

Por el momento estoy saltándome los datos "INVALID". Pero ya @brol nos
mostró como podemos hacer la calibración de la velocidad con el course:

El dato course es el ángulo (0 < course < 360) respecto al norte.
Y con la velocidad y el tiempo del último punto se puede hacer una
aproximación a la siguiente posición: x = v*t

hoy le estuve pensando y hay algo:
el primer dato por ejemplo es "INVALID" entonces no se puede sanar el
dataset de atrás hacia adelante.
de hecho los primeros datos son INVALID.
en ese caso deberíamos buscar el primer dato que no sea INVALID.
Una vez lo encontremos nos vamos devolviendo "sanando" el dataset hasta
llegar a la primera medición.
y apenas tengamos esos primeros corregidos nos vamos sanando los datos
hacia adelante.

también atentos a lo que diga @eliette sobre el sensor. para depurar esa
medida.

pego el "mapa" que hace en este momento
:D

El 10 de abril de 2017, 22:59, brolin <brolin108 at gmail.com> escribió:

> Ey, una nota que estén animados con esto. Poco a poco lo iremos afinando :D
>
> *Respondiendo a los approach para analizar los datos:*
>
> Yo creo que inicialmente debemos trabajar en disponer los datos de modo
> tal como dice @dani:
>
> - día del calendario (osea día por año,mes,día)
> - día de la semana (agrupar todos los lunes, los martes y así) para poder
> comparar los fines de semana con los demás días.
> - horas, para poder ver los momentos del día más críticos
> - recorrido de un usuario
> - todos los datos alrededor de un punto
>
> Inicialmente será de archivos planos y filtramos al cargarlos y ojalá
> después que sea una especie de api a la que se le hagan consultas.
>
> E independizar el análisis de la consulta de los datos. Yo creo que cada
> registro cuenta así contenga valores inválidos para algunos campos.
>
> Lo que guardamos realmente son recorridos entonces están íntimamente
> relacionados con el tiempo. El mapa de calor que hicimos no es la mejor
> forma para representar esto.
>
> El análisis del proyecto en python y lo que propone elitte con la
> normalización en el tiempo, supone análisis por área territorial. Una
> especie de binning maps
> <https://duckduckgo.com/?q=binning+maps&t=vivaldi&iax=1&ia=images> e
> incluso creo que faltaría
> normalizar por el área territorial ¿de qué tamaño debería ser esta área?
>
> @Eliette, cuándo decís medir el volumen de aire es medir el flujo de aíre
> que entra cada vez? cuándo voy a menos velocidad entra menos que cuándo voy
> más rápido?, el razonamiento va por ahí?
> esta es la información que hay del sensor http://www.sharp-world.
> com/products/device/lineup/data/pdf/datasheet/gp2y1010au_appl_e.pdf
>
> De pronto de alguna manera mecánica sea posible que el sensor "chupe" el
> aíre de la muestra que va a leer y llene su cavidad con aproximadamente el
> mismo volumen, no se.
>
> Otra posibilidad, es analizar los datos con modelos basados en agentes. No
> se mucho del tema pero lo bueno es que vamos a tener datos para hacer
> experimentos.
> Hay unos frameworks en python o en netlogo y teoría que se puede revisar.
> Los enlaces que pego son lo primero que encontré al buscar por la palabra
> "agent based model"
>
> https://www.amazon.com/Agent-Based-Models-Quantitative-
> Applications-Sciences
> https://www.youtube.com/watch?v=bjjoHji8KUQ
> http://mesa.readthedocs.io/en/latest/
>
> Esta semana le voy a trabajar a tener una especie de api donde enviar y
> recuperar los datos.
>
> Saludos
> -
> b
>
>
> 2017-04-08 22:59 GMT-05:00 brolin <brolin108 at gmail.com>:
>
>> Así se ven los datos como flechas giradas según el course
>>
>> ​
>>
>> 2017-04-08 22:56 GMT-05:00 brolin <brolin108 at gmail.com>:
>>
>>> *Respondiendo a cómo predecir la próxima posición*: El dato course es
>>> el ángulo (0 < course < 360) respecto al norte. Y con la velocidad y el
>>> tiempo del último punto se puede hacer una aproximación a la siguiente
>>> posición: x = v*t
>>>
>>> Esto yo no lo haría en el microcontroladorm si no en el servidor cuando
>>> se envían los datos.
>>>
>>> 2017-04-06 2:30 GMT-05:00 daniel gomez <danielgomezmarin at gmail.com>:
>>>
>>>>
>>>>>
>>>> Creo que la señal del gps es muy sensible y ante árboles o techos se
>>>> pierde, yo si tomo datos de las otras variables pero no se pueden ver en el
>>>> mapa porque los datos gps son inválidos. La rutina puede ser almacenar en
>>>> un buffer la última coordenada válida  y con el course y la velocidad
>>>> calcular la próxima coordenada si el dato es inválido.
>>>>
>>>>
>>>> Si. Esta me parece mucho mejor. Cómo es el course? La última del gps
>>>> con mezclada con los acelerómetros o las dos últimas del gps?
>>>>
>>>>
>>>>
>>>> Pues yo creo que es una combinación de todas, debería ser posible:
>>>>
>>>> - Descargarlos a un celular o un compu conectándose a una red que cree
>>>> el esp (si tiene wifi)
>>>> - Si tiene conexión a internet que envíe los datos a un servidor
>>>> - Que avise si la memoria se está llenando con un led parpadeando
>>>> - Partir los datos por días u otra manera mejor a evaluar
>>>> - Otras que se nos ocurran
>>>>
>>>>>
>>>> Todo suena muy bien.
>>>> Yo no se nada de conectividad con redes en cpp y poco de cpp :P. Pero
>>>> puedo apoyarte por televideo si vas a hacer una sentada próximamente.
>>>>
>>>>
>>>>
>>>>
>>>> _______________________________________________
>>>> unloquer mailing list
>>>> unloquer at lists.aktivix.org
>>>> https://lists.aktivix.org/mailman/listinfo/unloquer
>>>>
>>>>
>>>
>>
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