====== Svrha projekta ======

Detekcija i mjerenje jakosti buke u nekom prostoru. Ukoliko je razina buke veća od dozvoljene, sustav će paljenjem LED dioda obavijestiti odgovorne osobe.

====== Korisnici projekta ======

Najčešće knjižnice, no uz izmjene se može primijeniti i u drugim institucijama u kojima je potrebna tišina, kao što su npr. zdravstvene ustanove. Potencijalno se može koristiti u učionicama uz izmjene u vidu omogućavanja govora jedne osobe (predavača) iznad predviđene razine buke.

====== Ciljevi projekta ======

  * Detekcija razine buke unutar određenih dijelova prostorije;
  * Uspoređivanje izmjerene jakosti sa maksimalnom dozvoljenom;
  * Lociranje izvora zvuka uz pomoć planski postavljenih sezora;
  * Upozoravanje korisnika u slučaju prekoračenja jakosti.

====== Resursi ======

  * Arduino Uno;
  * Mikrofoni;
  * Otpornici;
  * LED diode.

====== Ograničenja ======

1. Prostorno ograničenje

  * Svaki senzor ima određeni domet unutar kojeg radi pa je potrebno osigurati da prostorija ima dovoljan broj detektora postavljenih na mjesta takva da se obuhvati cijelo područje. Potrebno je detaljno proučiti karakteristike prostora u kojemu se sustav postavlja kako bi se jasno odredila mjesta predviđena za ugradnju senzora.

2. Izvor napajanja

  * Detektori moraju biti postavljeni na mjesta u blizini izvora napajanja.

3. Procesorska moć Arduino Uno razvojne platforme

  * Potreba za procesorom dovoljno velike moću u svrhu preciznog lociranja izvora zvuka

4. Cijena i kvaliteta elektroničkih komponenata korištenih u razvoju projekta

  * Cijena elektroničkih komponenata jako važna zbog ograničenih novčanih sredstava
  * Cijena elektroničkih komponenata utječe na kvalitetu istih (npr. mikrofon)

====== Vlastita uloga na projektu ======

Moja uloga na projektu bila je frekvencijski analizirati karakteristične zvukove koji su od prije snimani mobitelom. Za to je korišten programski jezik MATLAB. Za frekvencijsku analizu korišten je "//Fast Fourier ////transform // (FFT)" algoritam. Radi na principu diskretne Fourierove transformacije. Brže računa koeficijente i ima manju složenost i zato je bio pogodan za korištenje. Te signale bi iscrtali tako da bi y-os prikazivala amplitudu u dB, a x-os bi bila frekvencijska os. Tako bi na nekoj frekvencijski očitali vrijednost u dB i vidjeli poklapaju li se rezultati s rezultatima koje smo dobili na mobitelu koristeći aplikaciju za mjerenje jačine zvuka u dB.