Akıllı elektrik şebekeleri için veri sıkıştırma
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Büyük veri gruplarıyla çalışan gömülü sistemler diğer IOT(Internet of Things) cihazlarına kıyasla daha fazla hafıza ve internet trafiği kullanırlar. Bu çalışmada Huffman'ın kayıpsız sıkıştırma algoritması DR-502-DCL model elektrik sayacı okuyucu modemine uygulanmıştır. Sıkıştırma algoritması, sayaç verilerinin depolanması için kullanılmıştır. Huffman'ın sıkıştırma algoritması RAM kullanımı ve multi-thread işletim sistemi için optimize edilmiştir. STM32F412 mikrokontrolör ve Winbond marka 128 mbit'lik entegre flash bellek kullanılmıştır. Bu çalışmaya %59'luk bir sıkıştırma oranı elde edilmiştir.
Author
Ege Münir Sarı
Institution
How to Cite
Ege Münir Sarı (Yüksek Lisans Tezi). Akıllı elektrik şebekeleri için veri sıkıştırma, 2018, Feyziye Schools Foundation Işık University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Feyziye Schools Foundation Işık University
- 1994 and 2000 kri̇zleri̇ni̇n Türk sermaye pi̇yasasına etki̇leri(2002)
- Reed-solomon ve konvolüsyonel kodlu dikgen frekans bölmeli çoğullama (OFDM) sisteminin tasarımı ve performans analizi(2003)
- Proje çalışma alanı(2005)
- Türkiye'nin inovasyon yapısının avrupa birliği uyumu açısından değerlendirilmesi(2003)
- Performance analysis of static agent architecture with centralized matchmaking(2005)
- Durum yaklaşımlı anlamlı WEB uygulaması(2005)