Abstract: Embedded systems, which work with large data sets, need larger memory and consume much more data traffc when compared to other IOT (Interne Of Things) devices. In this study, Human's Lossless Compression Algorithm is optimized and implemented on a Electric Meter Reader Modem (DR-502-DCL). Compression Algorithm used for storing the data which is measured by the electric meter. Huffman's Algorithm optimized for memory (RAM) on a multi-threaded embedded system. STM32F412 microcontroller and Winbond 128mbit embedded ash memory is used for this study. Compression ratio of %59 is reached with eliminating repetitive character groups.

Özet: Büyük veri gruplaryla çalışan gömülü sistemler diğer IOT (Internet of Things) cihazlarına kıyasla daha fazla hafıza ve internet trafiği kullanırlar. Bu çalışmada Huffman'ın kayıpsız sıkıştırma algoritması DR-502-DCL model elektrik sayacı okuyucu modemine uygulanmıştır. Sıkıştırma algoritması, sayaç verilerinin depolanması için kullanılmıştır. Huffman'ın sıkıştırma algoritması RAM kullanımı ve multi-thread işletim sistemi için optimize edilmiştir. STM32F412 mikrokontrolör ve Winbond marka 128mbit'lik entegre ash bellek kullanılmıştır. Bu çalışmayla %59'luk bir sıkıştırma oranı elde edilmiştir.