Geri Dön

RTOS-Based Data Analysis And Benchmarking

RTOS Tabanlı Veri Analizi Ve Kıyaslaması

  1. Tez No: 989802
  2. Yazar: YUSUF FURKAN KILIÇ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ATİLLA UYGUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde gömülü sistemler çevredeki bilgiyi algılayıcılar aracılığıyla toplar. Sistem mimarisinin üst katmanlarındaki ana makineler bu bilgiyi işlemektedir. Hayati kritik sistemlerde, sistemin çıktısının üretilip alıcıya sunulması gerçek zamanlı olarak ne eksik ne fazla olması gerekmektedir. Sunmuş olduğumuz çalışma Gerçek Zamanlı İşletim Sisteminde bilgilerin sadece toplanarak üst sisteme aktarılmasından önce, üst sisteme hazır çıktıların sunulması için net zaman aralığında verileri sınıflandırmayı hedeflemektedir. Bu çalışmada literatürdeki veri sınıflandırma algoritmaları gerçek zamanlı sınıflandırmaya uygun hale getirilip değişik veri setleri üzerinde deneyler yapılmaktadır. Deneyde işletim sistemi olarak FreeRTOS kullanılmış olup, sınıflandırma algoritmaları olarak; Karar Ağacı, K En Yakın Komşu, Gaussian Naif Bayes, Rastgele Orman, Çok Katmanlı Algılayıcı, Destek Vektör Makinesi, Oto kodlayıcı seçilmiş olup 5 farklı veri üzerinde koşturulmuştur. Hayati kritik sistemlerdeki ana makinenin davranışını modellemek amacıyla Linux platformu tercih edilmiş olup, Python 3.10 ile kodlanmıştır. FreeRTOS üzerindeki vazifeler C++14 ile kodlanmış olup her algoritma gerçek zamanlı çıktı alacak şekilde baştan ele alınmıştır. Model inşası için gereken süre ve hali hazırda inşası tamamlanmış model üzerinde tek bir örneği sınıflandırmak için gereken süre, doğruluk ve F1 skor un yanında performans metrikleri çalışmanın sonucu olarak sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Nowadays, embedded systems acquire data from environment via sensors. Host who upper layer of system architecture processes the data. In safety critical systems, output of the system needs to produce and serve it to the client in real time that is neither early nor late. Study we present take aims to classify the data in constraint time interval for serving prepared outputs to superior system before data is gathered only and then is served to superior system in Real Time Operating Systems. Data classification algorithms in literature are adapted to be suitable for real time classification and experiments are done on different dataset in this study. FreeRTOS are used as operating system in the experiment, and classification algorithms which are Decision Tree, K Nearest Neighbor, Gaussian Naïve Bayes, Random Forest, Multilayer Perceptron, Support Vector Machine, and Autoencoder are chosen, and they are ran on 5 different datasets. In order to model behaviour of host in safety critical systems, Linux platform is preferred and coded in Python 3.10. Threads of FreeRTOS are coded C++14 and each algorithm modified as getting outputs in real time. Performance metrics which are time for building model and time for classifying one test sample on built model are presented as results of our study with accuracy and F1 score.

Benzer Tezler

  1. Bir otomotiv fabrikasında baca gazı arıtım ekipmanının crıtıc ve multımoora metodları ile belirlenmesi

    Selection of flue gas treatment equipment in an automotive factory using the critic and multimoora methods

    SERKAN ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPARSLAN SERHAT DEMİR

  2. Sample selection for engagement-related EEG recordings

    Odaklanmayla ilgili EEG kayıtlarından örnek seçimi

    MUSTAFA TURAN ARSLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAdana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESEN YILDIRIM

  3. Design and implementation of an rtos and ethernet-based data acquisition system with additional ble capability

    Başlık çevirisi yok

    OĞUZHAN DALGIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ REGAİP BARKAN UĞURLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET TEKİN

  4. Piko uydu için işletim sistemine görev entegrasyonu

    Integration of the pico-satellite functions into the rtos

    BURAK SAĞLAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TURGUT BERAT KARYOT

  5. Dört rotorlu insansız hava araçları için STM32f4 mikroişlemci üzerinde uçuş kontrol yazılımının geliştirilmesi ve uygulanması

    Development and application of flight control software based on STM32f4 microprocessor for quadrotor unmanned air vehicle

    BERKAY GÜRKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VASFİ EMRE ÖMÜRLÜ