Bezdrátový systém na monitorování hluku a predikci ekvivalentní hladiny akustického tlaku

Toman Jan

Wireless System for Noise Monitoring and Equivalent Sound Pressure Level Prediction.

Type of document

diplomová práce
master thesis

Author

Toman Jan

Supervisor

Vítek Stanislav

Opponent

Honzík Petr

Field of study

Multimediální technika

Study program

Komunikace, multimédia a elektronika

Institutions assigning rank

katedra radioelektroniky

Rights

A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html

Metadata

Show full item record

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá systémem pro měření hluku a predikcí ekvivalentní hladiny akustického tlaku pomocí sítě cenově dostupných zkalibrovaných bezdrátových senzorů. Cílem práce je návrh a experimentální ověření celého systému, který je schopný v reálném čase snímat hladinu hluku, bezdrátově přenášet data a provádět predikci ekvivalentní hladiny hluku za určitý čas. Jednotlivé senzory jsou sestavené z levných jednodeskových počítačů Raspberry Pi Zero W, které ke komunikaci s řídícím počítačem Raspberry Pi 2 využívají LPWAN bezdrátovou technologii Sigfox. Predikce dat je docíleno pomocí adaptivního modelu ARIMA.

This master thesis deals with noise monitoring system and prediction of equivalent continuous sound level using low-cost calibrated wireless sensors. The aim of the thesis is to design and experimentally verify the whole system, which is capable of real-time noise measurement, wireless communication and prediction of the equivalent continuous sound level for a specific period of time. Sensors are based on low cost single-board computers Raspberry Pi Zero W, which are using the LPWAN Sigfox technology for communication with the main computer Raspberry Pi 2. Prediction algorithm is based on adaptive model of ARIMA.