Data compression for smart grid infrastructure

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorGüz, Ümiten_US
dc.contributor.advisorGürkan, Hakanen_US
dc.contributor.authorSarı, Ege Müniren_US
dc.contributor.otherIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.date.accessioned2018-11-08T00:41:00Z
dc.date.available2018-11-08T00:41:00Z
dc.date.issued2018-01-15
dc.departmentIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.descriptionText in English ; Abstract: English and Turkishen_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves 32-33)en_US
dc.descriptionx, 44, [1] leavesen_US
dc.description.abstractEmbedded systems, which work with large data sets, need larger memory and consume much more data traffc when compared to other IOT (Interne Of Things) devices. In this study, Human's Lossless Compression Algorithm is optimized and implemented on a Electric Meter Reader Modem (DR-502-DCL). Compression Algorithm used for storing the data which is measured by the electric meter. Huffman's Algorithm optimized for memory (RAM) on a multi-threaded embedded system. STM32F412 microcontroller and Winbond 128mbit embedded ash memory is used for this study. Compression ratio of %59 is reached with eliminating repetitive character groups.en_US
dc.description.abstractBüyük veri gruplaryla 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 128mbit'lik entegre ash bellek kullanılmıştır. Bu çalışmayla %59'luk bir sıkıştırma oranı elde edilmiştir.en_US
dc.description.tableofcontentsIntroductionen_US
dc.description.tableofcontentsInterconnected Electric Grid Networken_US
dc.description.tableofcontentsAdvanced Metering Infrastructureen_US
dc.description.tableofcontentsCompression on AMI/AMRen_US
dc.description.tableofcontentsLiterature Surveyen_US
dc.description.tableofcontentsWhat is data compression?en_US
dc.description.tableofcontentsLossless Compressionen_US
dc.description.tableofcontentsArithmetic Codingen_US
dc.description.tableofcontentsHuffman Codingen_US
dc.description.tableofcontentsLossy Compressionen_US
dc.description.tableofcontentsRequirementsen_US
dc.description.tableofcontentsElectronic Circuit Designen_US
dc.description.tableofcontentsComponent Selectionen_US
dc.description.tableofcontentsMicro-controlleren_US
dc.description.tableofcontentsExternal Flash Memoryen_US
dc.description.tableofcontentsPCB Designen_US
dc.description.tableofcontentsSoftware Developmenten_US
dc.description.tableofcontentsPre-Analysisen_US
dc.description.tableofcontentsSoftware Architectureen_US
dc.description.tableofcontentsMeter Threaden_US
dc.description.tableofcontentsProtocol Threaden_US
dc.description.tableofcontentsDriver Threaden_US
dc.description.tableofcontentsMain Threaden_US
dc.description.tableofcontentsHuffman Compression Algorithmen_US
dc.description.tableofcontentsImplementationen_US
dc.description.tableofcontentsRAM Accessen_US
dc.description.tableofcontentsExternal Flash Memory Accessen_US
dc.description.tableofcontentsHeader Syntaxen_US
dc.description.tableofcontentsImplementationen_US
dc.description.tableofcontentsSimulationen_US
dc.description.tableofcontentsOptimizationen_US
dc.description.tableofcontentsMemory Optimizationen_US
dc.description.tableofcontentsCodeWord Table Optimizationen_US
dc.description.tableofcontentsRepetitive Patterns in IEC62056en_US
dc.description.tableofcontentsResults and Discussionen_US
dc.description.tableofcontentsConclusionen_US
dc.description.tableofcontentsAEL.TF.21 RAW Dataen_US
dc.description.tableofcontentsAEL.TF.20 RAW Data Size and Memory Viewen_US
dc.description.tableofcontentsAEL.TF.20 Huffman Compressed Data Size and Memory Viewen_US
dc.description.tableofcontentsAEL.TF.20 Huffman Optimized Compressed Data Size and Memory Viewen_US
dc.description.tableofcontentsDEDAS Terms of Referenceen_US
dc.description.tableofcontentsSTM32F412 Specificationsen_US
dc.identifier.citationSarı, E.M. (2018). Data compression for smart grid infrastructure. İstanbul: Işık Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/1381
dc.institutionauthorSarı, Ege Müniren_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherIşık Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectCompressionen_US
dc.subjectEmbeddeden_US
dc.subjectHuffmanen_US
dc.subjectLosslessen_US
dc.subjectMemory optimizeden_US
dc.subjectGömülü sistemen_US
dc.subjectHafıza optimizasyonuen_US
dc.subjectKayıpsız sıkıştırmaen_US
dc.subject.lccQA76.9.D33 S27 2018
dc.subject.lcshData compression (Computer science)en_US
dc.subject.lcshCoding theory.en_US
dc.subject.lcshImage compression.en_US
dc.subject.lcshEmbedded computer systems.en_US
dc.subject.lcshInternet of things.en_US
dc.subject.lcshElectric networks.en_US
dc.subject.lcshElectric power distribution.en_US
dc.subject.lcshComputer software -- Development.en_US
dc.titleData compression for smart grid infrastructureen_US
dc.title.alternativeAkıllı elektrik şebekeleri için veri sıkıştırmaen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
1381.pdf
Boyut:
3.44 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
MasterThesis
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu