[un/loquer] Agentes de calidad del aire

Mie Abr 12 21:32:34 UTC 2017

Aún sin implementar las buenas ideas que se han planteado en este hilo hoy
se hizo (brolin) esta versión del mapa con puntos graduados que empieza a
ser más útil que el mapa de calor, ahí ya se pueden consultar medidas en
horarios (y días) diferentes.

http://www.daquina.io/vizAirePuntosGraduados/

2017-04-10 17:03 GMT-05:00 daniel gomez <danielgomezmarin at gmail.com>:

> 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-Appli
>> cations-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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>>
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