#ID: ID_BEI_DC
 #City: Beijing
 #Station: Dongcheng
 #Name: 东城东四
 #Latitude: 39.929
 #Longitude: 116.417
 #Timezone: +0800
 Date,PM10,PM25,CO,Ozone,Sulphur Dioxide,Nitrogen Dioxide,AmbientTemperature,RelativeHumidity,WindDirection,WindSpeed,Pressure,RainGauge
 Unit,ug/m3,ug/m3,ppm,µg/m3,µg/m3,µg/m3,°C,%,°,m/s,hPa,mm
 10/29/2016 13:00,16,3,,58,10,3,32,66,200,3,1001,0
 10/29/2016 14:00,19,8,,57,9,4,32,64,197,2,1001,0
 10/29/2016 15:00,15,9,,52,47,17,30,72,190,2,1001,0
 10/29/2016 16:00,31,19,,52,34,17,30,75,191,2,1001,0
 10/29/2016 17:00,31,17,,49,49,19,29,75,194,1,1002,0
 10/29/2016 18:00,37,18,,45,55,25,29,73,183,1,1003,0
 10/29/2016 19:00,24,13,,40,21,19,29,80,65,1,1004,0
 10/29/2016 20:00,39,22,,44,4,16,28,85,7,1,1005,0
 10/29/2016 21:00,24,16,,43,3,7,28,85,10,1,1005,0
 

Este es un ejemplo basado en un formato HTML (url directa: publishingdata/html/):

Este es un ejemplo basado en formato JSON (url directa: /publishingdata/json/)

..

Para contadores de partículas instantáneos, como el Plantower PMS o el Nova SDS, que proporcionan información instantánea (en pocos segundos) En las lecturas de partículas, los datos generalmente se informan cada minuto. Estos datos generalmente se calculan en base a varias lecturas "promediadas" de un período de uno o dos minutos.

Sin embargo, el uso del promedio no es lo suficientemente bueno, especialmente para sensores que fallan (o sensores que están cerca del final de su vida útil). Por lo tanto, para dichos sensores, es necesario proporcionar métricas adicionales, como la mediana, el mínimo, el máximo y la desviación estándar. Vea, por ejemplo, el objeto readings en el siguiente feed de datos JSON.

..

Puede utilizar el siguiente código compatible con Arduino para recopilar esas métricas:

class Accumulator 
{ 
    #define OUTPUT_BUFFER_SIZE 120 
    char buffer[OUTPUT_BUFFER_SIZE]; 
 
    #define MAXACCVALUES 120 
    int vals[MAXACCVALUES]; 
 
    int count = 0; 
 
public: 
    Accumulator() 
    { 
        reset(); 
    } 
 
    void reset() 
    { 
        count = 0; 
        for (int i=0;i< MAXACCVALUES;i++)  
        { 
            vals[i]=0; 
        } 
    } 
 
    bool hasData()  
    { 
        return count!=0; 
    } 
 
    std::string output()  
    { 
        if (!hasData()) return std::string("{}"); 
 
        sprintf(buffer, OUTPUT_BUFFER_SIZE, "{\"min\":%d,\"max\":%d,\"median\":%d,\"average\":%.1f,\"stddev\":%.1f,\"count\":%d}",  
            vmin(), vmax(), median(), average(), stddev(), count); 
 
        return std::string(buffer); 
 
    } 
 
    void add(int val) 
    { 
        if (count==MAXACCVALUES-1) { 
          for (int i = 0; i < MAXACCVALUES - 1; i++) { 
            vals[i] = vals[i + 1]; 
            } 
            count --; 
        } 
        vals[count++]=val; 
    } 
 
    float stddev()  
    { 
        if (!hasData()) return -1; 
        int u  =avg(); 
        int t = 0; 
        for (int i=0;ivals[j]) { 
                    float t = vals[j]; 
                    vals[j]=vals[i]; 
                    vals[i]=t; 
                } 
  
            } 
        } 
        return vals[count/2]; 
    } 
 
    float avg()  
    { 
        if (!hasData()) return -1; 
        float t = 0; 
        for (int i=0;ivals[i]) { 
                t=vals[i]; 
            } 
        } 
        return t; 
    } 
 
    float vmax()  
    { 
        if (!hasData()) return -1; 
        float t = vals[0]; 
        for (int i=0;it) { 
                t=vals[i]; 
            } 
        } 
        return t; 
    } 
};