2026/5/13 9:06:09
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[2] 张华, 刘伟. 多传感器信息融合技术在空气净化器中的应用研究[J]. 电子测量技术, 2021, 44(3): 78-82. [3] Li Y, Chen X. Design of Smart Air Purifier Based on IoT Technology[C]//2022 International Conference on Computer Engineering and Application (ICCEA). IEEE, 2022: 567-571. [4] Wang S, Liu H. Low-power Design of Environmental Monitoring System Based on STM32[J]. Journal of Electronic Design Engineering, 2021, 29(4): 45-49. [5] 陈静, 赵明. 蓝牙5.0在智能家居系统中的应用与实现[J]. 单片机与嵌入式系统应用, 2022, 22(2): 89-92. [6] Smith J, Brown R. Advanced Air Quality Sensors and Their Applications in Smart Home Systems[J]. Sensors, 2023, 23(5): 2456. [7] 周立功. ARM Cortex-M3嵌入式系统设计与实践[M]. 北京: 北京航空航天大学出版社, 2019. [8] 黄智伟. STM32F103系列ARM Cortex-M3应用技术[M]. 北京: 电子工业出版社, 2020.