Akıllı elektrik şebekeleri için veri sıkıştırma
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (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.
Yazar
Ege Münir Sarı
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Ege Münir Sarı (Yüksek Lisans Tezi). Akıllı elektrik şebekeleri için veri sıkıştırma, 2018, Feyziye Schools Foundation Işık University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Feyziye Schools Foundation Işık University tezlerinden daha fazlası
- 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)