La tesi si concentra sullo studio di una tecnica indiretta per il monitoraggio di inquinamento atmosferico ambientale tramite un sistema che prevede l'uso del machine learning embedded per ottenere il dato di inquinamento a partire da un campionamento sul suono relativo al rumore antropico, con lo scopo finale di rendere il processo di raccoglimento di questo dato complessivamente più economico e più efficiente in termini energetici rispetto al processo tradizionale.
Tecniche indirette di monitoraggio ambientale tramite embedded machine learning
MAGALINI, GIORGIO
2022/2023
Abstract
La tesi si concentra sullo studio di una tecnica indiretta per il monitoraggio di inquinamento atmosferico ambientale tramite un sistema che prevede l'uso del machine learning embedded per ottenere il dato di inquinamento a partire da un campionamento sul suono relativo al rumore antropico, con lo scopo finale di rendere il processo di raccoglimento di questo dato complessivamente più economico e più efficiente in termini energetici rispetto al processo tradizionale.File in questo prodotto:
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/43584