Displaying Temperature Values in Iot Based System Using Filter Software

Yıl 2022, Cilt: 12 Sayı: 1, 1 - 7, 06.03.2022

Tarık Ünlü Resul Bütüner , Zeki Küçükkara

https://doi.org/10.35354/tbed.971237

Öz

Filter software is used to reduce or suppress noise in audio, video and data. Thanks to these software, undesirable values are not output for meaningful results. Thus, the mechatronic system installed for any problem will be optimized by applying filter software. In this study, real-time system design was carried out using a temperature sensor. In the IOT-based system, 3 different filter software were applied and compared with the raw temperature values, respectively. Median, means, and kalman filters were used. Comparison of these filter software has been made graphically. With the study, a mechatronic system was enabled to work more efficiently thanks to filter software.

Anahtar Kelimeler

IoT, median, Kalman, moving averages, real-time communication, Node MCU

Filtre Yazılımları Kullanılarak Sıcaklık Değerlerinin Iot Tabanlı Sistemde Gösterilmesi

Öz

Filtre yazılımları, ses, görüntü ve verilerdeki gürültüyü azaltmak veya bastırmak amacıyla kullanılır. Bu yazılımlar sayesinde anlamlı sonuçlar çıkarılması için istenmeyen değerler çıkışa verilmemektedir. Böylelikle herhangi bir problem için kurulan mekatronik sistem, filtre yazılımları uygulanarak optimize edilmiş şekilde çalışması sağlanacaktır. Bu çalışmada sıcaklık sensörü kullanılarak gerçek zamanlı sistem tasarımı gerçekleştirilmiştir. IOT tabanlı oluşturulan sistemde 3 farklı filtre yazılımı uygulanarak sırası ile ham sıcaklık değerleri ile karşılaştırılmıştır. Medyan, ortalamalar ve kalman filtreleri kullanılmıştır. Grafiksel olarak bu filtre yazılımlarının karşılaştırması gerçekleştirilmiştir. Çalışma ile bir mekatronik sistemin filtre yazılımları sayesinde daha verimli çalışması sağlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

IoT, Kalman, Hareketli ortalamalar, Gerçek zamanlı haberleşme, Node MCU, Medyan

Kaynakça

• Hammami, A. (2019). Smart Environment Data Monitoring. 2019 International Conference on Computer and Information Sciences (ICCIS), 3-4 April, Sakaka, Saudi Arabia, pp. 1-6.
• Ghosh, R., Gardner, J.W., Guha, P.K. (2019). Air Pollution Monitoring Using Near Room Temperature Resistive Gas Sensors: A Review. IEEE Transactions on Electron Devices, 66(8), 3254-3264.
• Hammami, A. (2019). Smart Environment Data Monitoring. 2019 International Conference on Computer and Information Sciences (ICCIS), 3-4 April, Sakaka, Saudi Arabia, pp. 1-6.
• Majumder, A.J.A., Mcwhorter, T.M., Ni, Y., Nie, H., Iarve, J., Ucci, D.R. (2019). sEmoD: A Personalized Emotion Detection Using a Smart Holistic Embedded IoT System. 2019 IEEE 43rd Annual Computer Software and Applications Conference (COMPSAC), 15-19 July, Milwaukee, WI, USA, pp. 850-859.
• Shah J., Mishra, B. (2016). Customized IoT enabled wireless sensing and monitoring platform for smart buildings. Procedia Technology, 23, 256-263.
• Lai, X., Yang, T., Wang, Z., & Chen, P. (2019). IoT Implementation of Kalman Filter to Improve Accuracy of Air Quality Monitoring and Prediction. Applied Sciences, 1-23.
• Üçgün, H., Gömbeci, F., Yüzgeç, U., & Yalçın, N. (2020). IoT Tabanlı Platform ile Gerçek Zamanlı İç Ortam Hava Kalitesi İzleme Sistemi. BŞEÜ Fen Bilimleri Dergisi, 370-381.
• Monteiro, P., Zanin, M., Ruiz, E., Pimentão, J., & Sousa, P. (2018). Indoor Temperature Prediction in an IoT Scenario. Sensors, 1-18.
• Ayele, T., & Mehta, R. (2018). Real time temperature prediction using IoT. 2nd International Conference on Inventive Communication and Computational Technologies (ICICCT 2018) (s. 114-1117). Coimbatore, India: IEEE.
• Taştan, M. (2019). An IoT Based Air Quality Measurement and Warning System for Ambient Assited Living. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 960-968.
• Ahıska, R., Fidan, U., & Dişlitaş, S. (2008). Farklı Sıcaklık Kontrol Sistemlerinin Termoelektrik Tıp Kitinin Performansına Etkisi. Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der., 441-447.
• Altun, A., & Allahverdi, N. (2007). Filtreleme Teknikleri İle İyileştirilmiş Parmakizlerini Yapay Sinir Ağları İle Tanımada Yeni Bir Yaklaşım. Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der., 227-236.
• Pamadi V., & Nickerson B. G.(2015). Getting Started With 1-Wire Bus Devices, Faculty of Computer Science University of New Brunswick Fredericton, N.B. E3B 5A3 Canada.
• Bütüner, R., & Calp, M. (2021). Covid Pandemisinde Hasta Takip Sistemi. Lale Oraloğlu Internatinal Congress On Culture, Arts And Multidisciplinary Studies (s. 355-360). Online: Babıl Yayınevi.