Dijital Filtreleme Tekniklerinin MPU6050 Sensör Verileri Üzerindeki Etkileri

Bu çalışmada, MPU6050 ivmeölçer ve jiroskop sensöründen elde edilen ham veriler üzerinde farklı dijital filtreleme tekniklerinin etkileri araştırılmıştır. Araştırmamızda, Arduino platformu kullanılarak toplanan veriler üzerine medyan, Kalman ve Rastgele Orman filtreleri uygulanmıştır. Filtreleme teknikleri, biyomedikal sensör verilerine uygun olarak seçilmiştir. Medyan filtresi, rastgele gürültü zirvelerini etkili bir şekilde azaltma kapasitesi nedeniyle tercih edilmiştir. Kalman filtresi, dinamik ortamlarda veri tahmininde yüksek doğruluk sağlayabilen uyarlanabilir yapısıyla öne çıkmıştır. Rastgele Orman yöntemi, dijital filtreleme amacıyla kullanılmaktan ziyade sensör verilerindeki karmaşık desenlerin ve anomalilerin tespiti için uygulanmıştır. Bu yöntemin performansı, gürültü azaltmadan ziyade veri analizi bağlamında değerlendirilmiştir. Her bir filtreleme tekniğinin sensör verileri üzerindeki gürültüyü azaltma kapasitesi karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Sonuçlar, filtreleme yöntemlerinin veri kalitesi üzerindeki önemli etkilerini ortaya koymaktadır. Bu çalışma, dijital filtreleme tekniklerinin biyomedikal sensör verilerinin doğruluğunu ve kullanılabilirliğini artırma potansiyelini vurgulamaktadır. Bu bulgular, biyomedikal veri işleme ve analiz uygulamalarında filtreleme tekniklerinin optimizasyonuna katkı sağlayabilir.