Dieses Bundle enthält alles, was Sie brauchen, um direkt mit dem XIAO ESP32-C3 Development Board loszulegen. Lernen Sie die Grundlagen des ESP32-C3 kennen und entwickeln Sie praktische Projekte mit Wi-Fi, Bluetooth, Sensoren, Displays, PWM, Deep Sleep und vielem mehr.
Buch: Build Smart Projects with the XIAO ESP32-C3 Board
Das XIAO ESP32-C3 Board kombiniert den ultrakompakten Formfaktor der XIAO-Serie mit den umfangreichen Funktionen des ESP32-C3-Chips, einschließlich integriertem Wi-Fi und Bluetooth 5.0. Dieses Buch ist ein umfassender, praxisorientierter Leitfaden, mit dem Sie das Potenzial dieses leistungsstarken und dennoch preisgünstigen Development Boards voll ausschöpfen können.
Der Autor führt die Leser von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Projekten. Angefangen beim Blinken und Dimmen von LEDs geht es weiter mit ADC und PWM für die präzise Anbindung von Sensoren und PWM-gesteuerte Lichteffekte, bevor praktische Anwendungen aus der realen Welt umgesetzt werden, darunter:
Eine Wi-Fi-Wetterstation mit OLED-Display und aktuellen Online-Wetterdaten
Ein Ultraschall-Einparkassistent mit akustischer Rückmeldung
Eine Kühlschrank-Messsonde mit Klimasensoren und Deep Sleep für jahrelangen Batteriebetrieb
Ein Retro-Pong-Spiel, das berührungslos per Sensor gesteuert wird
Eine mikrofonbasierte Party-App, die auf Klatschen reagiert
Und vieles mehr: Lichtsteuerung, Reaktionszeitmessung, Netzfrequenzanalyse, Bodenfeuchtemessung, LED-Ambientebeleuchtung und 7-Segment-Anzeigen
Seeed Studio XIAO ESP32C3
Das Seeed Studio XIAO ESP32C3 ist mit einem hochintegrierten ESP32-C3-Chip ausgestattet, der auf einem 32-Bit-RISC-V-Prozessor mit vierstufiger Pipeline basiert und mit bis zu 160 MHz arbeitet.
Das Board verfügt über ein hochintegriertes ESP32-C3-SoC. Der Chip ist mit einem vollständigen 2,4-GHz-Wi-Fi-Subsystem ausgestattet und unterstützt damit den Station-Modus, SoftAP-Modus, SoftAP-&-Station-Modus sowie den Promiscuous-Modus für unterschiedliche Wi-Fi-Anwendungen. Gleichzeitig arbeitet er äußerst energieeffizient und unterstützt Bluetooth 5 sowie Bluetooth Mesh. Mit 400 KB SRAM und 4 MB Flash bietet der Chip ausreichend Speicherplatz für Programme und eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für IoT-Steuerungsanwendungen.
Anwendungen
Internet der Dinge (IoT)
Wearables
Gesundheitsüberwachung
Bildung
Energiesparende Netzwerke
Schnelle Prototypenentwicklung
Technische Daten
Processor
ESP32-C3 SoC
RISC-V single-core 32-bit chip processor with a four-stage pipeline that operates at up to 160 MHz
Wireless
Complete 2.4GHz Wi-Fi subsystem
Bluetooth Low Energy 5.0/ Bluetooth Mesh
On-chip Memory
400 KB SRAM & 4 MB Flash
Interface
1x UART, 1x I²C, 1x SPI, 11x GPIO (PWM), 4x ADC
1x Reset button, 1x Boot button
Power (Typ.)
Max 3.3 V Output Current: 500 mA Test Condition: BAT Pin Input @ 3.8 V Source Capability: 3 A
Charging current: 380 mA(Fast) / 40 mA(Trickle)
Input voltage (VIN): 5 VInput voltage (BAT): 3.7 V
Deep Sleep Power Consumption
Deep Sleep Mode: 44 μA
Wi-Fi Enabled Power Consumption
Active Mode: 75 mA
Modem-sleep Mode: 25 mA
Light-sleep Mode: 4 mA
BLE Enabled Power Consumption
Modem-sleep Mode: 27 mA
Light-sleep Mode: 10 mA
Dimensions
21 x 17.8 mm
Lieferumfang
1x Seeed Studio XIAO ESP32C3
1x Antenne
2x 7-Pin-Header
Downloads
Wiki
Datasheet
Dieses Bundle enthält:
Buch: Build Smart Projects with the XIAO ESP32-C3 Board (Einzelpreis: 35 €)
Board: Seeed Studio XIAO ESP32C3 (Einzelpreis: 10 €)
Dieses Bundle enthält das Arduino UNO Q (2 GB) und das Buch "Arduino UNO Q and AI".
Das Arduino UNO Q ist das erste UNO-Board mit einer hybriden Dual-Brain-Architektur, die einen leistungsstarken Linux-Prozessor mit einem Echtzeit-Mikrocontroller kombiniert – und so fortschrittliche Rechenleistung und präzise Steuerung auf einem Board vereint.
Angetrieben von einer Qualcomm Dragonwing QRB2210 MPU mit Debian Linux und einer STM32U585-MCU für Echtzeitaufgaben ist das UNO Q für Anwendungen der nächsten Generation konzipiert. Von Edge-Computing und KI bis hin zu Robotik und Automatisierung bietet es hohe Leistung, ohne dabei an Benutzerfreundlichkeit einzubüßen.
Schließen Sie einfach Ihre Peripheriegeräte an und legen Sie los – es ist keine zusätzliche Hardware erforderlich.
Features
Dual-Core-Architektur: Linux-MPU + Echtzeit-MCU
Qualcomm Dragonwing QRB2210 mit Debian-Linux-Unterstützung
STM32U585-Mikrocontroller für deterministische Steuerung
Führt Arduino-Sketches über Zephyr OS aus
Ideal für KI-, IoT-, Robotik- und Industrieprojekte
Technische Daten
Mikroprozessor (MPU)
Qualcomm Dragonwing QRB2210:Quad-Core Arm Cortex-A53 @ 2,0 GHzAdreno GPU 3D-Grafikbeschleuniger2× ISP (13 MP + 13 MP oder 25 MP) @ 30 fps
Mikrocontroller (MCU)
STM32U585Arm Cortex-M33 bis zu 160 MHz2 MB Flash-Speicher786 KB SRAM
RAM
2 GB LPDDR4
Stromversorgung
Über USB-C-Anschluss: max. 5 V bei 3 AEingangsspannung (VIN): 7–24 V
Speicher
16 GB eMMC
USB
1× USB-C-Anschluss mit Host-/Geräterollenumschaltung, Stromrollenumschaltung und Videoausgang
Konnektivität
Wi-Fi 5 (2,4/5 GHz) mit integrierter AntenneBluetooth 5.1 mit integrierter Antenne
Schnittstellen
I²C/I³CSPIPWMCANUARTPSSIGPIOJTAGADC
Video
Videoausgabe über USB-CMIPI-DSI-Pins am JMEDIA-Header
Extra
4× RGB-LEDs (vom Benutzer steuerbar)8× 13 blaue LED-Matrix1× Qwiic-Anschluss (3,3 V, I²C)1× BenutzertasteJCTL: MPU-Ferndebugging Anschluss
Audio
Mikrofon-Eingang / Kopfhörer-Ausgang / Line-Ausgang am JMISC
MPU-Betriebssystem
Linux Debian OS mit Upstream-Unterstützung
Echtzeit-Betriebssystem
Arduino Core auf Zephyr OS
Containerisierung
Docker- und Docker Compose-Unterstützung
Unterstützte Betriebssysteme für Arduino App Lab
Windows: Windows 10 oder höher (64-Bit)macOS: macOS 11 oder höher (64-Bit)Linux: Ubuntu 22.04 oder höher und Debian Trixie (64-Bit)
Abmessungen
68,85 × 53,34 mm (UNO-Formfaktor)
Downloads
Datasheet
User Manual
Pinout
Schematics
Buch: Arduino UNO Q and AI – Learn to Build Intelligent Embedded Systems
Entwickeln Sie intelligentere Embedded-Systeme mit dem Arduino UNO Q. Dieses Buch vermittelt Ihnen die Werkzeuge, das Wissen und das Vertrauen, um Ideen in intelligente, funktionierende Lösungen mit der Arduino UNO Q-Plattform umzusetzen. Entdecken Sie, wie Sie intelligente Embedded-Systeme mit dem Arduino UNO Q und KI realisieren können.
Schöpfen Sie das volle Potenzial des Arduino UNO Q aus – einer Next-Generation-Plattform, die die Echtzeit-Leistung des STM32U585-Mikrocontrollers mit der Flexibilität eines Qualcomm Dragonwing QRB2210-Mikroprozessors kombiniert.
Lernen Sie, wie Sie reale Anwendungen schnell prototypisieren können – mit der Arduino IDE für Low-Level-Embedded-Steuerung und Python im Arduino App Lab für High-Level-Entwicklung.
Gewinnen Sie Sicherheit durch praxisnahe Projekte, die Sie Schritt für Schritt von den grundlegenden Funktionen bis hin zu vollständig funktionsfähigen Systemen führen.
Entdecken Sie sofort einsatzbereite, KI-basierte Arduino App Lab-Beispiele und erfahren Sie, wie diese Ihre Entwicklung beschleunigen und die Time-to-Market verkürzen können.
Steigen Sie in die Welt der Edge AI ein – mit einer klaren und praxisorientierten Einführung in das Edge Impulse Studio, ganz ohne Vorkenntnisse im Bereich KI.
Folgen Sie einem vollständigen, praxisnahen Workflow zur Entwicklung einer Keyword-Spotting-KI-Anwendung – von der Datenerfassung über das Training und die Optimierung bis hin zur On-Device-Inferenz mit dem Edge Impulse Studio.
Schließen Sie die Lücke zwischen Embedded-Systemen und Machine Learning und lernen Sie, wie Sie Intelligenz direkt auf Ihre Hardware bringen.
Ideal für Embedded-Entwickler, Lehrkräfte, Studierende und Maker, die bei der KI-gestützten Produktentwicklung einen Schritt voraus sein möchten.
Dieses Bundle enthält:
Arduino UNO Q (2 GB) (Einzelpreis: 50 €)
Buch: Arduino UNO Q and AI (Einzelpreis: 35 €)
Der Elektor Audio DSP FX Processor kombiniert einen ESP32-Mikrocontroller und einen ADAU1701 Audio DSP von Analog Devices. Neben einem vom Benutzer programmierbaren DSP-Kern verfügt der ADAU1701 über hochwertige integrierte Analog-Digital- und Digital-Analog-Wandler und verfügt über einen I²S-Port. Dadurch eignet es sich als hochwertiges Audio-Interface für den ESP32.
Programme für den ESP32 können mit Arduino, Platform IO, CMake oder durch die Verwendung des Espressif IDF auf andere Weise erstellt werden. Programme für die Audio-DSPs ADAU7101 werden mit dem kostenlosen visuellen Programmiertool SigmaStudio durch Ziehen und Ablegen vordefinierter Algorithmusblöcke auf einer Leinwand erstellt.
Anwendungen
Bluetooth/Wi-Fi-Audiosink (z. B. Lautsprecher) & Quelle
Gitarreneffektpedal (Stomp-Box)
Musiksynthesizer
Sound-/Funktionsgenerator
Programmierbarer Crossover-Filter für Lautsprecher
Erweiterter Audioeffektprozessor (Hall, Chorus, Pitch-Shifting usw.)
Mit dem Internet verbundenes Audiogerät
DSP-Experimentierplattform
Drahtloses MIDI
MIDI-zu-CV-Konverter
und viele mehr...
Technische Daten
ADAU1701 28-/56-Bit, 50-MIPS digitaler Audioprozessor, der Abtastraten von bis zu 192 kHz unterstützt
ESP32 32-Bit-Dual-Core-Mikrocontroller mit Wi-Fi 802.11b/g/n und Bluetooth 4.2 BR/EDR und BLE
2x 24-Bit-Audioeingänge (2 V RMS, 20 kΩ)
4x 24-Bit-Audioausgänge (0,9 V RMS, 600 Ω)
4x Steuerpotentiometer
MIDI Ein- und Ausgang
I²C-Erweiterungsport
Multi-Mode-Betrieb
Stromversorgung: 5 V DC USB oder 7,5-12 V DC (Hohlbuchse, mittlerer Pin ist GND)
Stromverbrauch (Durchschnitt): 200 mA
Lieferumfang
1x ESP32 Audio DSP FX Prozessor Board (montiert)
1x ESP32-PICO-KIT
2x Jumper
2x 18-Pin Header (female)
4x 10 KB Potentiometer
Downloads
Documentation
GitHub
Dieses Bundle enthält das Red Pitaya STEMlab 125-14 PRO Gen 2 Starter Kit und das neue Buch "Experimenting with Red Pitaya STEMlab Gen 2".
Das Red Pitaya STEMlab 125-14 PRO Gen 2 Starter Kit ist eine leistungsstarke und flexible Plattform für Signalverarbeitung, Datenerfassung und elektronische Messanwendungen. Dieses Kit wurde für Ingenieure, Entwickler, Forscher und Dozenten konzipiert und bietet alles, was für den Einstieg in die Entwicklung fortschrittlicher Mess- und Steuerungssysteme erforderlich ist.
Das Herzstück des Kits ist das STEMlab 125-14 PRO Gen 2-Board, eine verbesserte und ultraleichte Entwicklungsplatine. Angetrieben vom Xilinx Zynq-7010 SoC mit 512 MB RAM kombiniert es die Programmierbarkeit eines FPGAs mit der Rechenleistung eines ARM-Prozessors, um leistungsstarke Messtechnik und kundenspezifische Signalverarbeitungslösungen zu ermöglichen.
Das Board bietet eine 14-Bit-ADC- und DAC-Auflösung, eine Abtastrate von 125 MS/s, einen Eingangsbereich von ±20 V und eine Bandbreite von bis zu 60 MHz. Dank seines verbesserten rauscharmen analogen Frontends, der USB-C-Konnektivität und des kompakten Designs eignet es sich für anspruchsvolle Anwendungen wie HF-Entwicklung, Radarsysteme, Photonikforschung, Software-Defined Radio (SDR) und industrielle Automatisierung.
Das Starter Kit enthält alles notwendige Zubehör für den sofortigen Einsatz: eine microSD-Karte mit vorinstalliertem Betriebssystem, ein Netzteil, ein Ethernet-Kabel für den Fernzugriff, zwei 100-MHz-Oszilloskop-Messspitzen sowie SMA-zu-BNC-Adapter für flexible Signalanschlüsse.
Das Red Pitaya STEMlab 125-14 PRO Gen 2 Starter Kit ist eine hervorragende Plattform für Rapid Prototyping, FPGA-Entwicklung, Messtechnik und fortgeschrittene Elektronikversuche.
Features
14-Bit-ADC- und DAC-Auflösung
Abtastrate: 125 MS/s
Eingangsspannungsbereich: ±20 V
Bandbreite: Bis zu 60 MHz
Xilinx Zynq-7010 SoC (FPGA + ARM-Prozessor)
512 MB RAM
Rauscharme analoge Front- und Backends
Anwendungen
HF-Entwicklung und -Test
Radar- und drahtlose Systeme
Software Defined Radio (SDR)
Photonik und optische Forschung
Industrielle Automatisierungs- und Steuerungssysteme
Signalanalyse und -instrumentierung
Schnelles Prototyping elektronischer Bauteile Messsysteme
Technische Daten
Prozessor
Dual-Core ARM Cortex-A9
FPGA
AMD Xilinx Zynq-7010 SoC
RAM
512 MB (4 Gb)
Speicher
microSD-Karte (bis zu 32 GB)
Betriebssystem
Linux-basiertes Red Pitaya OS
ADC-Auflösung
14 Bit
DAC Auflösung
14 Bit
Bandbreite
60 MHz (DC)
Abtastrate
125 MS/s
Analoge Eingangskanäle
2
Analoge Ausgangskanäle
2
Eingangsspannungsbereich
±1 V (LV) / ±20 V (HV)
Eingangsimpedanz
1 MΩ / 10 pF
Ausgangsspannungsbereich
±1 V
Ethernet
1x Gigabit Ethernet (RJ45)
USB
2x USB-C 2.0 (für Stromversorgung und Konsole)
Digitale Ein-/Ausgänge
16x GPIO (3,3 V)
Kommunikationsschnittstellen
I²C, SPI, UART, CAN
Stromversorgung
5 V/3 A über USB-C
Abmessungen
106,8 x 60,0 x 17,9 mm
Lieferumfang
1x Red Pitaya STEMlab 125-14 PRO Gen 2 Board
2x 100-MHz-Oszilloskop-Tastköpfe
2x SMA-zu-BNC-Adapter
1x microSD-Karte mit vorinstalliertem Betriebssystem
1x USB-C-Netzteil
1x Ethernet-Kabel
Downloads
Documentation
Schematics
Buch: Experimenting with Red Pitaya STEMlab Gen 2
Mit diesem neuen Buch geht Red Pitaya über ein vielseitiges Board hinaus – es wird zu einem leistungsstarken Laborinstrument für präzise Messungen, Analysen und Steuerungen.
Von den Grundlagen der Entwicklung elektronischer Projekte über Überwachung, Regelung und Design bis hin zu Tests führt Sie dieses Buch Schritt für Schritt durch alles, was Sie wissen müssen, um das volle Potenzial der Red Pitaya-Hardware und -Software auszuschöpfen.
Das Buch stellt Echtzeitprojekte auf FPGA-Basis vor, die auf einem PC mit der Vivado-Umgebung entwickelt und anschließend zur Ausführung und zum Testen auf die Red Pitaya übertragen werden.
Sie lernen mehr über gesteigerte Leistung, erweiterte I/O-Möglichkeiten, verbesserte FPGA-Funktionen sowie fortschrittliche Konnektivitätsoptionen, die neue Möglichkeiten für präzise Messungen, Überwachung und Steuerung in Ihren Embedded-Anwendungen eröffnen.
Im Buch entdecken Sie:
Einen tiefgehenden Einblick in die Red Pitaya-Architektur und das Hardware-Design
Elektronische Experimente mit Red Pitaya für Mess- und Überwachungsanwendungen
Praxisnahe Projekte mit der Programmiersprache Python
Praktische Anleitungen zur FPGA-Programmierung mit Red Pitaya
Red Pitaya FPGA-Projekte mit Verilog HDL in der Vivado IDE
Die praxisorientierte Entwicklung elektronischer Projekte inklusive Messung und Tests
Schritt-für-Schritt-Beispiele, die Theorie und reale Umsetzung miteinander verbinden
Ganz gleich, ob Sie eigene elektronische Schaltungen entwerfen, Werkzeuge zur Signalanalyse entwickeln oder Echtzeit-Steuerungs- und Überwachungssysteme erstellen – dieses Buch vermittelt Ihnen das nötige Wissen und die Sicherheit, um die Red Pitaya-Plattform vollständig zu verstehen und individuell anzupassen.
Mit diesem Praxis-Bundle können Sie echte Edge-AI-Anwendungen mit dem Raspberry Pi entwickeln
Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS)
Das Raspberry Pi AI HAT+ ist eine Erweiterungsplatine für den Raspberry Pi 5, die einen integrierten Hailo AI-Beschleuniger enthält. Dieses Add-on bietet einen kostengünstigen, effizienten und leicht zugänglichen Ansatz für die Integration von leistungsstarken KI-Funktionen, mit Anwendungen in den Bereichen Prozesssteuerung, Sicherheit, Heimautomatisierung und Robotik.
Das AI HAT+ wird über die PCIe Gen3-Schnittstelle des Raspberry Pi 5 angeschlossen. Wenn auf dem Raspberry Pi 5 eine aktuelle Version des Raspberry Pi OS läuft, erkennt es automatisch den integrierten Hailo-Beschleuniger und macht die neuronale Verarbeitungseinheit (NPU) für KI-Aufgaben verfügbar. Darüber hinaus unterstützen die im Raspberry Pi OS enthaltenen rpicam-apps Kameraanwendungen das KI-Modul nahtlos und nutzen die NPU automatisch für kompatible Nachbearbeitungsfunktionen.
Raspberry Pi Camera Module 3
Raspberry Pi Camera Module 3 ist eine Kompaktkamera von Raspberry Pi. Es bietet einen IMX708 12-Megapixel-Sensor mit HDR und verfügt über einen Autofokus mit Phasenerkennung. Das Camera Module 3 ist in Standard- und Weitwinkelvarianten erhältlich, die beide mit oder ohne Infrarot-Sperrfilter erhältlich sind.
Das Camera Module 3 kann sowohl Full-HD-Videos als auch Fotos aufnehmen und bietet einen HDR-Modus mit bis zu 3 MP. Sein Betrieb wird vollständig von der libcamera-Bibliothek unterstützt, einschließlich der schnellen Autofokus-Funktion des Camera Module 3: Dies macht es für Anfänger einfach zu bedienen und bietet gleichzeitig viel für fortgeschrittene Benutzer. Das Camera Module 3 ist mit allen Raspberry-Pi-Modellen kompatibel.
Buch: Edge AI Made Practical – AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+
Edge-KI revolutioniert Alltagsgeräte, indem sie Intelligenz genau dort integriert, wo sie am wichtigsten ist: direkt in der Hardware. Dank On-Device-Inferenz kann eine Kamera Besucher sofort erkennen, ein Smartphone Sprache übersetzen, ohne Audio in die Cloud zu streamen, und ein Wearable Anomalien in Echtzeit erkennen – schnell, datenschutzfreundlich und zuverlässig, selbst wenn die Netzwerkverbindung ausfällt.
Dieses Buch ist Ihr praktischer Leitfaden zum Bau solcher Systeme mit dem Raspberry Pi AI HAT+ und dem Hailo-8L-Beschleuniger. Sie beginnen mit den Grundlagen: Kernkonzepte von KI und maschinellem Lernen, Funktionsweise neuronaler Netze und die wesentlichen Unterschiede zwischen Edge AI und Cloud AI – sowie eine ehrliche Betrachtung ethischer Aspekte und zukünftiger Auswirkungen.
Dieses Bundle enthält:
Buch: Edge AI Made Practical
Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS)
Raspberry Pi Camera Module 3
Aktiver Kühler für Raspberry Pi 5
FPC Display-Kabel für Raspberry Pi 5 (300 mm)
Elektor Komponenten-Kit
40-poliger GPIO-Header
Ampelmodul
Rote LED, 5 V, mit integriertem Widerstand
Gelbe LED, 5 V, mit integriertem Widerstand
Grüne LED, 5 V, mit integriertem Widerstand
Blaue LED, 5 V, mit integriertem Widerstand
Steckbrett (400 Tie-Points)
10 Dupont-Drähte (male-female)
DHT22-Sensormodul
Servomotor
Erforderlich
Raspberry Pi 5
Das FNIRSI GC-03 ist ein multifunktionales Strahlungsmessgerät, das für die professionelle Messung ionisierender Strahlung in alltäglichen Umgebungen – wie etwa zu Hause, im Büro, im Auto oder im Freien – konzipiert wurde. Ausgestattet mit einem hochauflösenden 2,4-Zoll-Farbdisplay, ermöglicht es die Echtzeitüberwachung von ionisierender Strahlung sowie der elektrischen und magnetischen Feldstärke. Für zusätzliche Sicherheit verfügt das Gerät über drei Alarmmodi: akustisches Signal, Vibration und optische Warnung.
Features
3-in-1-Erfassung: Überwacht elektrische, magnetische und ionisierende Strahlung mit einem einzigen Gerät.
Hochpräzises Geiger-Müller-Zählrohr: Erfasst präzise Gamma-, Röntgen- und harte Betastrahlung bei geringem Stromverbrauch.
Echtzeit-Kurvendarstellung & 50 Alarmprotokolle: Verfolgt Strahlungstrends und speichert die Alarmhistorie zur einfachen Überprüfung.
Individuelle dreifache Alarmierung: Unterstützt visuelle, akustische und Vibrationsalarme mit einstellbaren Schwellenwerten.
Lange Akkulaufzeit: 1500-mAh-Akku für einen ausdauernden und zuverlässigen Einsatz im Außendienst.
Technische Daten
Kernstrahlung
Messbereich: 0,01 μSv/h – 999,99 μSv/h
Genauigkeit: 0,01 μSv/h
Elektrisches Feld
Messbereich: 1 V/m – 1999 V/m
Genauigkeit: 1 V/m
Magnetfeld
Messbereich: 0,01 μT – 99,99 μT
Genauigkeit: 0,01 μT
Strahlungsleistung
0,2 – 1000 mW/m²
Erfasste Strahlungsart
Ionisierende Strahlung (Gammastrahlung usw.)
Detektor
Energiekompensiertes GM-Zählrohr (Geiger-Müller-Zählrohr)
Dosisleistungsrate
0,00 – 10000 μSv/h (10 mSv/h)
Kumulierte Dosis
0,00 μSv – 500,0 mSv
Energiebereich
48 keV – 1,5 MeV ≤ ±30% (für 137Cs)
Empfindlichkeit
80 CPM/μSv
Dosiseinheit
μSv/h, μGy/h, mR/h, CPS, CPM
Alarmmodus
Licht, Vibration, Ton
Display
2,4-Zoll-Farbbildschirm
Hintergrundbeleuchtung
Helligkeit einstellbar
Stromversorgung
USB-C (5 V / 1 A)
Akku
1500 mAh
Sprachen
Englisch, Chinesisch
Abmessungen
138 x 63 x 32 mm
Gewicht
141 g
Lieferumfang
1x FNIRSI GC-03 Strahlungsdetektor
1x USB-Kabel
1x Manual
Downloads
Manual
Firmware v1.0.4
,
von Günter Spanner
FNIRSI 1014D Digitales Speicheroszilloskop: Gute Leistung für knappe Budgets
Für Tätigkeiten wie das Basteln mit Verstärkern, Sensoren und Mikrocontrollern wie Arduinos, ESPs, Raspberry Pis oder die Reparatur von Unterhaltungselektronik sind eine Bandbreite von 100...
,
von Beatriz Sousa
Verbessertes Einkaufserlebnis: Willkommen im neuen Elektor Shop!
Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass der von Grund auf erneuerte Elektor Shop nach monatelangen Vorbereitungen jetzt online ist! Die Aktualisierungen unseres Shops...