Resumen— En este trabajo se presenta el uso y

aplicación de los filtros de ventana para valores

obtenidos de un sensor de temperatura,

utilizando la plataforma Arduino. Este filtro es

empleado en diversas áreas, donde se requiere

emplear el filtrado, en especial para señales

donde se desea eliminar el ruido y mostrar

señales estables pero sin modificar su

comportamiento original.

I. INTRODUCCIÓN

Los sensores de temperatura son dispositivos que

transforman los cambios de temperatura en

cambios en señales eléctricas que son procesados

por un equipo electrónico. En particular, el LM35

es un sensor de temperatura de precisión, con una

tensión de salida es linealmente proporcional en °C

(grados centígrados, por lo cual el usuario no está

obligado a restar una tensión alta para obtener los

grados centígrados deseados. Posee un rango de

temperatura de -55 °C a 150 °C. Funciona con

alimentación tanto positiva como negativa (simple

o doble) y requiere 60 µA para alimentarse. [1]

Las principales características de este sensor son

las siguientes:

Calibrado directamente en centígrados.

Factor de escala lineal de +10mV/°C.

0.5°C de precisión a +25°C.

Apropiado para aplicaciones remotas.

Bajo costo.

Funciona con alimentaciones de 4V y

30V.

Para convertir la señal obtenida del sensor LM35 a

grados centígrados, es necesario usar la fórmula

que se muestra a continuación:

Donde:

t : voltaje de salida del sensor,

F(x): grados centígrados,

5: voltaje de alimentación,

1024: valores ubicados entre 0 y 5 V debido a la

resolución de 10 bits del Arduino,

100: constante utilizada para convertir finalmente a

valores de grados Celsius.

El filtrado por ventanas es una operación que

permite cambiar el contenido de datos por medio

de un filtro máscara, el filtro máscara se refiere a la

vecindad es decir cambiar el contenido datos en el

punto medio de la máscara [2]

En general, el filtro consiste en multiplicar un

coeficiente conocido como máscara, máscara de

filtrado, filtro de convolución, Kernel o ventana por

cada valor de la señal obtenida y sus vecinos, para

luego sumarlos y obtener un resultado para cada

punto.

Esta ventana w se tiene que ir moviendo respecto a

su centro por cada uno de los valores de la señal

leída y realizar una suma de productos de izquierda

a derecha; para poder obtener el centro de la

ventana w (m) de forma sencilla es necesario que

m=2a+1, en donde a es un entero positivo, es decir,

que m debe ser impar, si no se elige este valores

para m, encontrar el centro de la ventana puede

resultar ambiguo.

Por último, se usó el software Arduino, es una

plataforma de electrónica abierta para la creación

de prototipos basada en software y hardware

flexibles y fáciles de usar. Arduino puede tomar

información del entorno a través de sus pines de

entrada de toda una gama de sensores y puede

afectar aquello que le rodea controlando luces,

motores y otros actuadores. El microcontrolador en

la placa Arduino se programa mediante el lenguaje

de programación Arduino y el entorno de

desarrollo Arduino.

II. DESARROLLO Y PRUEBAS

Se realizó un programa en el software de Arduino

utilizando el filtro de ventana a una cantidad de

datos, para esta práctica se usaron 50 datos

correspondientes a valores de temperatura,

obtenidos del sensor LM35. Se realizaron diversas

pruebas para observar el comportamiento del filtro

Filtro de ventana para LM35 con Arduino

Fuentes López Denisse

Universidad Politécnica de Chiapas

𝐹(𝑡) = ((5𝑥)(100))/1024, (1)

aplicado. En dichas pruebas se modificó el tamaño

de las ventanas y la temperatura, unas pruebas a

temperatura ambiente y otras a temperaturas más

altas. Los tamaños de las ventanas fueron de 5, 9 y

11 elementos. Las que se modificaban el tamaño de

la ventana y el tiempo de espera. Los tamaños que

se emplearon fueron de 3, 5, 7, 9 y 11 elementos;

los tiempos usados fueron de 500 ms.

En la figura 1 se puede observar la gráfica de los

datos leídos de temperatura sin el uso de ningún

filtro.

En la figura 2 se puede ver la gráfica de la

temperatura con un filtro de ventana de 5 elementos

a temperatura ambiente con un tiempo de 500 ms.

En la figura 3 se observa el mismo filtro de ventana

de 5 elementos pero con temperatura elevada que

va desde los 70 hasta los 110 grados centígrados

aproximadamente.

En las siguientes figuras se pueden ver las gráficas

de datos sensados de temperatura con filtro de

ventanas de 9 y 11 elementos tanto a temperatura

ambiente.

Fig 1. Gráfica de datos de temperatura sin filtro. Se observan

los datos leídos del sensor de temperatura LM35 sin ningún

filtro. Se puede ver que no hay una estabilidad en la lectura de los datos y que hay muchos picos.

Fig 2. Grafica de Datos de temperatura con filtro de ventana

de 5 elementos. Se observan los datos con un filtro de ventana de 5 elementos con un tiempo de 500 ms a temperatura

ambiente. Se observa que existen picos de temperatura pero

no en demasía, aunque aún se notan cambios bruscos de temperatura.

Fig 3. Gráfica de datos de temperatura con un filtro de ventana

de 5 elementos a temperaturas altas. Se observa Valores

filtrados con una ventana de 5 elementos a temperaturas altas que van de 70 a 110 grados centígrados aproximadamente con

un tiempo de 500 ms. La temperatura va en crecimiento

debido al cambio de temperatura pero de una forma estable y proporcional. Hay menos picos.

Fig 4. Grafica de Datos de temperatura con filtro de ventana

de 9 elementos. Se observan los datos con un filtro de ventana

de 9 elementos con un tiempo de 500 ms a temperatura ambiente. Aún se observan picos de temperatura pero la

amplitud de onda es más estable respecto una cresta y otra.

Fig 5. Grafica de Datos de temperatura con filtro de ventana de 11 elementos. Se observan los datos con un filtro de

ventana de 11 elementos con un tiempo de 500 ms a temperatura ambiente. Aún se observan picos de temperatura,

estables pero varían mucho a comparación de los filtros

anteriores, puesto que la amplitud de onda es un poco mayor.

III. CONCLUSIONES

Después de haber realizados diversas pruebas con

distintos filtros de ventana en dos distintas

condiciones ambientales, se puede concluir que el

filtro de ventana con la cual se obtienen mejores

resultados es la de 9 elementos. Esto debido a que

se observa que el sensor es más estable en el rango

que se observa en la amplitud de onda, lo que

significa que es estable en la medición del rango de

temperatura ya que no presenta muchas variaciones

ni cambios bruscos. Por lo tanto, el filtro de

ventana es de gran utilidad para hacer filtrado de

señales en las que se presentan variaciones debido

al ruido o condiciones exteriores.

IV. BIBLIOGRAFÍA

[1]National Semiconductor Corporation. LM35 Precision

Centigrade Temperature Sensors [en línea]. Julio de 1999.

[2] Steven W. Smith, Ph. D, "The scientist and Engineer´s Guide

to Digital Signal Processing2, 2da edición, California Technical Publishing, capítulo 6.