#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
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 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
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 10/29/2016 21:00,24,16,,43,3,7,28,85,10,1,1005,0
 

यह HTML प्रारूप पर आधारित एक उदाहरण है (प्रत्यक्ष यूआरएल: पब्लिशिंगडेटा/एचटीएमएल/ ):

यह JSON प्रारूप पर आधारित एक उदाहरण है (प्रत्यक्ष यूआरएल: /publishingdata/json/ )

..

प्लांटावर पीएमएस या नोवा एसडीएस जैसे तत्काल पार्टिक्यूल काउंटरों के लिए, जो तत्काल (कुछ सेकंड में) पार्टिकुलेट मैटर रीडिंग प्रदान करते हैं, डेटा आमतौर पर हर मिनट रिपोर्ट किया जाता है। इस डेटा की गणना आमतौर पर एक या दो मिनट की अवधि से कई "औसत" रीडिंग के आधार पर की जाती है।

हालाँकि, औसत का उपयोग पर्याप्त अच्छा नहीं है, विशेष रूप से विफल सेंसर (या जीवन के अंत के करीब) के लिए। इसलिए, ऐसे सेंसर के लिए, अतिरिक्त मेट्रिक्स, जैसे कि माध्यिका, न्यूनतम, अधिकतम और मानक-विचलन प्रदान करना आवश्यक है। उदाहरण के लिए नीचे दिए गए JSON डेटा फ़ीड में readings ऑब्जेक्ट देखें।

..

आप उन मेट्रिक्स को एकत्रित करने के लिए निम्नलिखित आर्डिनो-संगत कोड का उपयोग कर सकते हैं:

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; 
    } 
};