Kablosuz algılayıcı ağlarının, sahip oldukları düşük maliyet, küçük boyut, düşük enerji tüketimi özellikleri ile ev otomasyonu ve ortam takibi sistemlerinde kullanımı yaygınlaşmaktadır. Son yıllarda ise bu sistemler uzaktan hasta takibi gibi uygulamalar için oldukça fazla talep görmeye
başlamıştır. Hasta takip sistemlerinde, EKG gibi yüksek çözünürlüklü örnekleme gerektiren verilerin, ZigBee gibi yüksek hızlı veri iletimini desteklemeyen bir kablosuz algılayıcı ağı üzerinden iletiminin sürekliliği için, az kayıplı veri sıkıştırma işlemlerine olan ihtiyaç büyük ölçüde artmıştır. Bu çalışmada kablosuz algılayıcı ağlarında kullanılmak üzere düşük işlem karmaşıklığına sahip iki ayrı EKG veri sıkıştırma yöntemi önerilmektedir. İlk yöntemde, verinin genliğindeki yüksek değerlikli bölgeler, kayıpsız bir şekilde, kademeli olarak düşük değerlikli bölgelere ötelenerek sıkıştırma işlemi yapılmaktadır. İkinci yöntemde ise veri paketindeki yüksek değerlikli bilgiler az kayıplı logaritmik ölçekleme ile ilk yöntemde olduğu gibi 1 baytın üstü ile ifade edilen değerleri 1 bayt ile ifade edebilecek seviyede sıkıştırma işlemi yapılmaktadır. Böylece ZigBee ve Bluetooth gibi yüksek veri hızlarını desteklemeyen haberleşme sistemlerinde grafiksel verilerin boyutları küçük tutularak veri iletim gecikmesi de azaltılmış olmaktadır. Önerilen yöntemler EKG verilerindeki bilginin önemli olduğu kısımları aynen korumakta ve çok düşük işlem gücüne sahip işlemcilerle gerçekleştirilebilmektedirler.
Anahtar Kelimeler — veri sıkıştırma, ölçekleme, ZigBee, Bluetooth, kablosuz algılayıcı ağları, PRD, MSE.
Wireless sensor networks, with their low cost, small size, low energy consumption expanding their use in home automation and environmental monitoring systems. With the help of these benefits there has been an increasing demand on wireless patient monitoring systems recently. One of the important parts of patient monitoring systems is ECG measurement which requires high resolution sampling and high data rates. That leads a ceartain need of a low loss and
low complexity data compression for systems like Zigbee and Bluetooth which can not provide high data rates and high computing power. In this study two low complexity lossless and low-loss data compression algorithms are presented being able to use in wireless sensor networks. First algorithm implements a shift values for the greater inputs with a preselected shifting steps to lower value. The second method implements a low-loss logaritmic scaling to samples that
expressed by more than a byte for reducing the content to 1 byte like first algortihm. Thus, a significant data reduction has been made for a low data rate wireless communications, i.e.
Bluetooth and ZigBee, which helps to reduce the latency. Proposed techniques keep the sensitive portion of the data untouched, as in ECG signals, and can be implemented by a
very low profile microprocessor. Keywords — data compression, scaling, ZigBee, Bluetooth,
wireless sensor networks, PRD, MSE.
