Multi-Sensor Temperature Measurement & Signal Optimization
Dari data suhu yang berisik, jadi sinyal yang stabil.
Project ini membandingkan beberapa sensor suhu berbasis ESP32, mencatat data mentah dari tiap sensor, lalu menerapkan Kalman Filter untuk menghasilkan data suhu yang lebih stabil dan halus.
Latar Belakang
Kenapa project ini dibuat
Data sensor suhu mentah memiliki noise dan variasi bacaan, sehingga sulit dijadikan acuan yang stabil, terutama saat membandingkan performa antar sensor.
- Membandingkan beberapa sensor suhu sekaligus
- Mencatat data mentah (raw) untuk referensi
- Menghaluskan sinyal dengan Kalman Filter
- Data raw dan filtered bisa diekspor untuk analisis
Arsitektur Sistem
Dari sensor mentah sampai data yang stabil
Beberapa sensor suhu dibaca secara paralel lewat ESP32, dicatat sebagai data mentah, lalu diproses dengan Kalman Filter sebelum divisualisasikan.
Multi-Sensor Comparison
Beberapa sensor suhu dibaca bersamaan untuk dibandingkan performanya.
Raw Data Logging
Data mentah tiap sensor dicatat sebagai baseline pembanding.
Kalman Filter
Data mentah diproses dengan Kalman Filter untuk mengurangi noise.
Data Visualization
Data raw dan hasil filter ditampilkan berdampingan untuk dibandingkan.
Data Export
Data dapat diekspor untuk analisis lebih lanjut di luar sistem.
Technology
Yang digunakan dalam sistem ini
Kontribusi Saya
Peran dalam pengembangan sistem ini
Saya membangun jalur akuisisi data dari beberapa sensor suhu sekaligus, mengimplementasikan Kalman Filter untuk signal smoothing, serta menyiapkan visualisasi dan ekspor data untuk membandingkan data mentah dengan data hasil filter.
Status
Prototype / R&D
Project ini merupakan eksperimen karakterisasi sensor dan optimasi sinyal, bukan sistem produksi.