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Title: Implementación de filtros digitales para la eliminación de ruido en señales de sensores IoT
Authors: Barragán Guerrero, Diego Orlando
Montoya Acaro, Cristian Enmanuel
Keywords: Ecuador.
Tesis digital.
Issue Date: 2025
Citation: Montoya Acaro, C. E. Barragán Guerrero, D. O. (2025) Implementación de filtros digitales para la eliminación de ruido en señales de sensores IoT [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/70843
Abstract: Abstract: This thesis, "Implementation of Digital Filters for Noise Reduction in IoT Sensor Signals," focuses on the application of digital filters to minimize noise in IoT sensor signals. It begins with a bibliographic analysis of articles or papers on noise in these sensors and its negative impacts. Then, a methodology is proposed for the design, simulation, and implementation of various digital filters, including Median, Moving Median, Kalman, RLS, and Exponential Smoothing filters. Each filter is evaluated, considering its noise attenuation efficiency and its impact on the accuracy of the simulated data. It uses an open-source Python software environment for the implementation and testing of these filters. The study concludes with an assessment of the results obtained, evaluating them using various parameters or metrics and their importance in improving data quality in IoT systems, highlighting the need to select the most appropriate filter for each specific type of application.
Description: Resumen:El presente trabajo de titulación Implementación de Filtros Digitales para la eliminación de ruido en señales de sensores IoT se enfoca en la aplicación de filtros digitales para minimizar el ruido en las señales de sensores IoT. Inicia con un análisis bibliográfico de artículos o trabajos sobre el ruido en estos sensores y sus impactos negativos. Posteriormente, se propone una metodología para el diseño, simulación e implementación de diversos filtros digitales, incluyendo los filtros de Mediana, Mediana Móvil, Kalman, RLS y Suavizado Exponencial. Se lleva a cabo una evaluación de cada filtro, considerando su eficiencia en la atenuación de ruido y su influencia en la precisión de los datos que se simulan en un entorno de software de código abierto Python para la implementación y prueba de estos filtros. El estudio culmina con una valoración de los resultados obtenidos evaluándoles mediante los distintos parámetros o métricas y su importancia para la mejora de la calidad de datos en sistemas IoT, resaltando la necesidad de seleccionar el filtro más apropiado para cada tipo de aplicación específica.
URI: https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=145319.TITN.
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