Suchergebnisse für "intelligent soc"
Home Assistant Home Assistant Green
Machen Sie den ersten Schritt zur Aufrüstung Ihres Smart Homes mit Home Assistant Green, dem einfachsten Weg, Home Assistant zu nutzen. Dank der leistungsstarken Hardware können Sie mit Home Assistant alles in Ihrem Zuhause über eine einzige App steuern und automatisieren. Schließen Sie einfach die Strom- und Netzwerkkabel an, und schon kann es losgehen. Laden Sie unsere mobilen Apps herunter oder nutzen Sie unsere Web-App, die Sie nahtlos durch den Einrichtungsprozess führt. Das ist alles! Home Assistant beginnt automatisch mit der Erkennung Ihrer Smart-Home-Geräte. Alles in einer App Mehr als 1.000 integrierte Integrationen unterstützen Hunderttausende intelligente Geräte und Onlinedienste, und unsere Community fügt regelmäßig weitere hinzu. Wechseln Sie in Ihrem eigenen Tempo von anderen Smart-Home-Ökosystemen Home Assistant funktioniert mit Ihren vorhandenen Setups (Apple HomeKit, Google Home, Samsung SmartThings und Amazon Alexa) und ermöglicht eine nahtlose und schrittweise Migration für alle in Ihrem Zuhause. Erweitern Sie die Kompatibilität, wenn Ihr Zuhause wächst Sie können Home Assistant SkyConnect hinzufügen, um Zigbee- und Thread-Geräte zu verbinden, die Home Assistant Cloud für Sprachassistenten einzurichten und USB-Zubehör von Drittanbietern zu integrieren, um andere intelligente Standards wie Z-Wave oder Bluetooth zu unterstützen. Home Assistant wurde von einer der größten Communities von Open-Source-Mitwirkenden entwickelt. Jeden Monat werden neue Funktionen und Verbesserungen hinzugefügt, um sicherzustellen, dass Ihr Smart Home Sie nie im Stich lässt. Home Assistant speichert Ihre Daten lokal, was bedeutet, dass Sie vor aufdringlichen Datenschutzpraktiken geschützt sind und auch dann auf Ihr Smart Home zugreifen können, wenn das Internet ausfällt. Technische Daten SoC Rockchip RK3566 SoC mit Quad-Core-Arm Cortex-A55 CPU CPU-Frequenz 1,8 GHz Speicher 32 GB eMMC-Flash-Laufwerk RAM 4 GB LPDDR4X Schnittstellen Status-LEDs Weiß (Stromanzeige)Grün (Aktivitätsanzeige)Gelb (Systemzustandsanzeige) Stromversorgung DC-Hohlstecker, 5,5 x 2,1 mm12 V DC, 1 A Batterie CR2032 (nicht im Lieferumfang enthalten) Energieverbrauch Leerlauf: ~1,7 W bei 12 VLast: ~3 W bei 12 V USB 2x USB 2.0 Typ-A-Hostanschlüsse, 5 V bis zu 2 A (kombiniert) Anzeige HDMI-Anschluss, nur für Diagnosezwecke Externer Speicher MicroSD-Steckplatz, nur für Wiederherstellungszwecke Netzwerk Gigabit Ethernet Abmessungen 112 x 112 x 32 mm Gewicht 340 g Lieferumfang Home Assistant Green Smart Home Hub Gigabit Ethernet-Kabel 12 V/1 A Universelles Netzteil (wird mit Steckeradaptern für EU, USA und UK geliefert) Quick Start Guide Warranty und Safety Information Downloads Datasheet Documentation GitHub
€ 129,95
Mitglieder € 116,96
Seeed Studio Seeed Studio Grove Smart Agriculture Kit für Raspberry Pi 4
Merkmale Einfach zu verwendendes und kostengünstiges Hardware-Kit: Kombiniert ein erschwingliches Hardware-Kit mit KOSTENLOSEN Lehrplänen und Aktivitäten, um den Schülern praktische Erfahrungen in Präzisionslandwirtschaftstechniken bis hin zur Lebensmittelproduktion zu vermitteln. Neue Tools für STEAM Education-Lernende: Schüler lernen etwas über KI, maschinelles Lernen und IoT, indem sie ein Gartenüberwachungssystem aufbauen. Einfache Verwendung mit Raspberry Pi 4: mit Atmosphären- und Umweltsensoren, um die Gesundheit ihres Bodens zu verstehen, Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. Echtzeit-Datenerfassung: Die von Studenten gebauten IoT-Geräte stellen eine Verbindung zu benutzerdefinierten Microsoft Excel- Arbeitsmappen her, die mithilfe des Data Streamer von Excel Echtzeitdaten sammeln. Erstellen Sie Ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen: Mit Lobe.ai wenden Schüler die Technik an, um Nährstoffmängel in ihren Pflanzen vorherzusagen und Schädlinge in ihrem Garten zu identifizieren. Wir stellen das Microsoft-Framework für verantwortungsvolle KI vor: Lernen Sie die Schüler mit einigen der sozialen und ethischen Herausforderungen vertraut, die diese neue Technologie mit sich bringt. Anwendungen In Kombination mit Software, Lehrplänen und Ressourcen können Sie praktische Erfahrungen sammeln, etwas über künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, das Internet der Dinge und Datenwissenschaft lernen und das Wissen dann beim Pflanzenanbau in der realen Welt anwenden. Dieses Kit eignet sich hervorragend für den Einsatz in verschiedenen Szenarien, sei es im Klassenzimmer, zu Hause, in Maker Spaces/Fab Labs oder im Rahmen von Fernlehrgängen: Schulgartenüberwachung Überwachung des Hausgartens Fernunterricht/Lernen Online Kurse Hobby- und DIY-Projekte Inbegriffen 1x Grove Base Hat für Raspberry Pi mit Lüfter 1x Eindraht-Temperatursensor 1x Grove kapazitiver Bodenfeuchtesensor 1x Grove-Sonnenlichtsensor 1x Grove Temperatur- und Feuchtigkeitssensor 1x Grove-Relais 1x Grove Dual-Taste 1x Micro-SD-Karte mit Kartenleser (32 GB) 1x USB-zu-TTL-Seriellkabel 1x Schraubendreher Downloads FarmBeats for Student Kit-Broschüre FarmBeats-Studentenbild
€ 114,95
Mitglieder € 103,46
Seeed Studio Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense
Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense integriert einen Kamerasensor, ein digitales Mikrofon und SD-Kartenunterstützung. Durch die Kombination eingebetteter ML-Rechenleistung und Fotografiefähigkeiten kann dieses Entwicklungsboard Ihr großartiges Werkzeug für den Einstieg in die intelligente Sprach- und Bild-KI sein. Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense basiert auf einem hochintegrierten Xtensa-Prozessor ESP32-S3R8 SoC, der 2,4 GHz WLAN und stromsparendes Bluetooth BLE 5.0 Dual-Mode für mehrere drahtlose Anwendungen unterstützt. Es verfügt über eine Lademanagementfunktion für Lithiumbatterien. Als erweiterte Version des Seeed Studio XIAO ESP32S3 verfügt dieses Board über einen einsteckbaren OV2640-Kamerasensor für die Anzeige der vollen Auflösung von 1600 x 1200. Die Basis ist sogar mit OV5640 kompatibel und unterstützt eine Auflösung von bis zu 2592 x 1944. Das digitale Mikrofon ist ebenfalls im Lieferumfang der Platine enthalten und dient zur Spracherkennung und Audioerkennung. SenseCraft AI bietet verschiedene vorab trainierte künstliche Intelligenz ( AI-Modelle und No-Code-Bereitstellung für XIAO ESP32S3 Sense. Mit leistungsstarkem SoC und integrierten Sensoren verfügt dieses Entwicklungsboard über 8 MB PSRAM und 8 MB Flash auf dem Chip sowie einen zusätzlichen SD-Kartensteckplatz zur Unterstützung von bis zu 32 GB FAT-Speicher. Diese ermöglichen dem Board mehr Programmierraum und bringen noch mehr Möglichkeiten in eingebettete ML-Szenarien. Features Leistungsstarkes MCU-Board: Enthält den 32-Bit-Dual-Core-Xtensa-Prozessorchip ESP32S3 mit einer Taktrate von bis zu 240 MHz, mehrere Entwicklungsanschlüsse und unterstützt Arduino/MicroPython. Erweiterte Funktionalität: Mit OV5640-Kamerasensor, integriert zusätzliches digitales Mikrofon Großartiger Speicher für mehr Möglichkeiten: Bietet 8 MB PSRAM und 8 MB Flash und unterstützt einen SD-Kartensteckplatz für externen 32 GB FAT-Speicher Hervorragende HF-Leistung: Unterstützt 2,4-GHz-WLAN und BLE-Dual-Wireless-Kommunikation, unterstützt Fernkommunikation über 100 m+ bei Verbindung mit einer U.FL-Antenne Daumengroßes, kompaktes Design: 21 x 17,5 mm, übernimmt den klassischen Formfaktor von XIAO, geeignet für Projekte mit begrenztem Platzangebot wie tragbare Geräte Vorab trainiertes Al-Modell von SenseCraft Al für No-Code-Bereitstellung Anwendungen Bildbearbeitung Spracherkennung Videoüberwachung Tragbare Geräte Smart Home Gesundheitsüberwachung Bildung Low Power (LP) Netzwerk Rapid Prototyping Technische Daten Processor ESP32-S3R8 Xtensa LX7 dual-core, 32-bit processor that operates at up to 240 MHz Wireless Complete 2.4 GHz Wi-Fi subsystem BLE: Bluetooth 5.0, Bluetooth mesh Built-in Sensors oV2640 camera sensor for 1600x1200 Digital Microphone Memory On-chip 8 MB PSRAM & 8 MB Flash Onboard SD Card Slot, supporting 32 GB FAT lnterface 1x UART, 1x I²C, 1x I²S, 1x SPI, 11x GPIOs (PWM), 9x ADC, 1x User LED, 1x Charge LED, 1x B2B Connector (with 2 additional GPIOs) 1x Reset button, 1x Boot button Dimensions 21 x 17.5 x 15 mm (with expansion board) Power Input voltage (Type-C): 5 V lnput voltage (BAT): 4.2 V Circuit operating Voltage (ready to operate): - Type-C: 5 V @ 38.3 mA - BAT: 3.8 V @ 43.2 mA (with expansion board) Webcam Web application: Type-C: - Average power consumption: 5 V/138 mA - Photo moment: 5 V/341 mA Battery: - Average power consumption: 3.8 V/154 mA - Photo moment: 3.8 V/304 mA Microphone recording & SD card writing: Type-C: - Average power consumption: 5 V/46.5 mA - Peak power consumption: 5 V/89.6 mA Battery: - Average power consumption: 3.8 V/54.4 mA - Peak power consumption: 3.8 V/108 mA Charging battery current: 100 mA Low Power Consumption Model (Supply Power: 3.8 V) Modem Sleep Model: ~44 mA Light Sleep Model: ~5 mA Deep Sleep Model: ~3 mA Wi-Fi Enabled Power Consumption Active Model: ~ 110 mA (with expansion board) BLE Enabled Power Consumption Active Model: ~ 102 mA (with expansion board) Lieferumfang 1x XIAO ESP32S3 1x Plug-in-Kamera-Sensorplatine 1x Antenne Downloads GitHub
€ 24,95
Mitglieder € 22,46
SparkFun SparkFun Thing Plus Matter (MGM240P)
Das SparkFun Thing Plus Matter ist das erste leicht zugängliche Board seiner Art, das Matter und das Qwiic-Ökosystem von SparkFun für die schnelle Entwicklung und das Prototyping von Matter-basierten IoT-Geräten kombiniert. Das drahtlose MGM240P-Modul von Silicon Labs bietet sichere Konnektivität sowohl für 802.15.4 mit Mesh-Kommunikation (Thread) als auch für Bluetooth Low Energy 5.3-Protokolle. Das Modul ist bereit für die Integration in das IoT-Protokoll Matter von Silicon Labs für die Heimautomatisierung . Was ist Matter? Einfach ausgedrückt ermöglicht Matter einen zuverlässigen Betrieb zwischen Smart-Home-Geräten und IoT-Plattformen ohne Internetverbindung, sogar von verschiedenen Anbietern. Auf diese Weise ist Matter in der Lage, zwischen großen IoT-Ökosystemen zu kommunizieren, um ein einziges drahtloses Protokoll zu erstellen, das einfach, zuverlässig und sicher zu verwenden ist. Das Thing Plus Matter (MGM240P) enthält Qwiic- und LiPo-Batterieanschlüsse und mehrere GPIO-Pins, die sich per Software vollständig multiplexen lassen. Das Board verfügt über das Einzelzellen-LiPo-Ladegerät MCP73831 sowie die Ladezustandsanzeige MAX17048 zum Laden und Überwachen einer angeschlossenen Batterie. Außerdem ist ein µSD-Kartensteckplatz für externe Speicheranforderungen integriert Das drahtlose MGM240P-Modul basiert auf dem drahtlosen EFR32MG24-SoC mit einem 32-Bit-ARM-Cortext-M33-Core-Prozessor mit 39 MHz, 1536 KB Flash-Speicher und 256 KB RAM. Das MGM240P arbeitet mit gängigen 802.15.4-Wireless-Protokollen (Matter, ZigBee und OpenThread) sowie Bluetooth Low Energy 5.3. Das MGM240P unterstützt Secure Vault von Silicon Labs für Thread-Anwendungen. Technische Daten MGM240P Wireless-Modul Basierend auf dem EFR32MG24 Wireless SoC 32-Bit-ARM-M33-Core-Prozessor (@ 39 MHz) 1536 KB Flash-Speicher 256 KB Arbeitsspeicher Unterstützt mehrere 802.15.4-Wireless-Protokolle (ZigBee und OpenThread) Bluetooth Low Energy 5.3 Matter-ready Secure Vault-Unterstützung Eingebaute Antenne Thing Plus Formfaktor (federkompatibel): Abmessungen: 5,8 x 2,3 cm (2,30 x 0,9") 2 Befestigungslöcher: 4-40 Schrauben kompatibel 21 GPIO-PTH-Ausbrüche Alle Stifte haben vollständige Multiplexing-Fähigkeit durch Software SPI-, I²C- und UART-Schnittstellen werden standardmäßig auf beschriftete Pins abgebildet 13 GPIO (6 als analog gekennzeichnet, 7 als GPIO gekennzeichnet) Alle funktionieren entweder als GPIO oder analog Eingebauter Digital-Analog-Wandler (DAC) USB-C-Anschluss 2-poliger JST-LiPo-Akkuanschluss für einen LiPo-Akku (nicht im Lieferumfang enthalten) 4-poliger JST-Qwiic-Anschluss MC73831 Einzelzellen-LiPo-Ladegerät Konfigurierbare Laderate (500 mA Standard, 100 mA alternativ) MAX17048 Einzelzellen-LiPo-Tankanzeige µSD-Kartensteckplatz Geringer Stromverbrauch (15 µA, wenn sich MGM240P im Energiesparmodus befindet) LEDs: PWR – Rote Power-LED CHG – Gelbe Batterieladestatus-LED STAT – Blaue Status-LED Reset-Taste: Physischer Taster Das Reset-Signal kann an A0 gebunden werden, um die Verwendung als Peripheriegerät zu ermöglichen. Downloads Schematic Eagle Files Board Dimensions Hookup Guide Datasheet (MGM240P) Fritzing Part Thing+ Comparison Guide Qwiic Info Page GitHub Hardware Repo
€ 34,95
Mitglieder € 31,46
Kuongshun 2,2-Zoll-SPI-TFT-Anzeigemodul ILI9341 (240 x 320)
ILI9341 ist ein 262144-Farben-Einzelchip-SOC-Treiber für ein TFT-Flüssigkristalldisplay mit einer Auflösung von 240 x 320 Punkten (RGB), bestehend aus einem 720-Kanal-Source-Treiber, einem 320-Kanal-Gate-Treiber und 172800 Byte GRAM für Grafikanzeigedaten von 240 x 320 Punkte (RGB) und Stromversorgungsschaltung. ILI9341 unterstützt parallele 8-/9-/16-/18-Bit-Datenbus-MCU-Schnittstellen, 6-/16-/18-Bit-Datenbus-RGB-Schnittstellen und 3-/4-Leiter-Seriell-Peripherieschnittstellen (SPI). Der Bewegtbildbereich kann im internen GRAM durch die Fensteradressenfunktion angegeben werden. Der angegebene Fensterbereich kann selektiv aktualisiert werden, sodass bewegte Bilder unabhängig vom Standbildbereich gleichzeitig angezeigt werden können. ILI9341 kann mit einer Schnittstellenspannung von 1,65 V ~ 3,3 VI/O und einer integrierten Spannungsfolgerschaltung betrieben werden, um Spannungspegel für die Ansteuerung eines LCD zu erzeugen. Der ILI9341 unterstützt den Vollfarb-, 8-Farben-Anzeigemodus und den Schlafmodus für eine präzise Leistungssteuerung per Software. Diese Funktionen machen den ILI9341 zu einem idealen LCD-Treiber für mittelgroße oder kleine tragbare Produkte wie digitale Mobiltelefone, Smartphones, MP3 und PMP, wo lange Die Akkulaufzeit ist ein großes Problem. Merkmale Bildschirmauflösung: 240 x 320 (RGB) Ausgabe: 720 Quellausgänge | 320 Gate-Ausgänge | Gemeinsamer Elektrodenausgang (VCOM) a-TFT-LCD-Treiber mit On-Chip-Vollanzeige-RAM: 172.800 Byte Systemschnittstelle 8-Bit-, 9-Bit-, 16-Bit-, 18-Bit-Schnittstelle mit MCU der Serie 8080-Ⅰ/8080-Ⅱ 6-Bit-, 16-Bit-, 18-Bit-RGB-Schnittstelle mit Grafikcontroller 3-zeilige / 4-zeilige serielle Schnittstelle Anzeigemodus: Vollfarbmodus (Leerlaufmodus AUS): 262K Farbe Reduzierter Farbmodus (Leerlaufmodus EIN): 8 Farben Energiesparmodi: Schlafmodus Deep-Standby-Modus On-Chip-Funktionen: VCOM-Generator und -Anpassung Timing-Generator Oszillator DC / DC-Wandler Linien-/Rahmenumkehr 1 voreingestellte Gammakurve mit separater RGB-Gammakorrektur Inhaltsadaptive Helligkeitssteuerung MTP (3-mal): 8 Bit für ID1, ID2, ID3 7-Bit für VCOM-Anpassung Architektur mit geringem Stromverbrauch Niedrige Betriebsstromversorgungen: VDDI = 1,65 V ~ 3,3 V (Logik) VCI = 2,5 V ~ 3,3 V (analog) LCD-Spannungsantrieb: Quelle/VCOM-Versorgungsspannung AVDD – GND = 4,5 V ~ 5,5 V VCL - GND = -2,0 V ~ -3,0 V Ausgangsspannung des Gate-Treibers VGH - GND = 10,0 V ~ 20,0 V VGL - GND = -5,0 V ~ -15,0 V VGH - VGL 3 ≦ 2V Ausgangsspannung des VCOM-Treibers VCOMH = 3,0 V ~ (AVDD – 0,5) V VCOML = (VCL+0,5)V ~ 0V VCOMH – VCOML ≦ 6,0 V Betriebstemperaturbereich: -40℃ bis 85℃
€ 22,95
Mitglieder € 20,66
Guiding Light
Diese smarte Sockelbeleuchtung schaltet sich automatisch ein und aus, wenn Sie nachts aufstehen. Der Bewegungssensor erkennt, dass Sie aus dem Bett aufstehen und das Licht geht an! Es gibt einen beleuchteten Weg vom Bett zur Toilette. Hindernisse auf dem Weg zur Toilette werden sofort sichtbar und Stolperfallen werden vermieden. Wissenschaftliche Untersuchungen zeigen, dass die Angst vor Stürzen durch die Verwendung eines Guide Light deutlich reduziert wird. Die LED-Beleuchtung hat eine perfekte Lichtintensität. Das Licht ist dezent genug, um Sie nicht aufzuwecken, aber hell genug für eine zuverlässige Orientierung. Das Guiding Light ist viel mehr als nur ein Nachtlicht.
€ 99,95€ 69,95
Mitglieder identisch
Cytron Cytron Maker pHAT für Raspberry Pi
Der Maker pHAT ist die Lösung für die häufigsten Probleme, mit denen Einsteiger beim Einstieg in Raspberry PI konfrontiert sind. Sein intelligentes und einfaches Design erleichtert die Anbringung an Ihrem Pi und erspart Ihnen die mühsame Arbeit, verschiedene andere Zubehörteile anzuschließen. Darüber hinaus können Sie anhand der jedem Pin zugeordneten LEDs ganz einfach erkennen, wo ein potenzielles Problem liegt Der Maker pHat hat die gleiche Größe wie der Raspberry Pi Zero, wobei alle 4 Befestigungslöcher ausgerichtet sind. Es kann jedoch mit Raspberry Pi 3B, 3B+ und 3A+ verwendet werden, indem ein 2 x 20-Stacking-Header eingesetzt wird. Merkmale Raspberry Pi Zero-Größe, lässt sich perfekt auf Raspberry Pi Zero stapeln Kompatibel mit Raspberry Pi 3B / 3B+ in Standardgröße, Raspberry Pi 3A+ in mittlerer Größe und Raspberry Pi Zero / W / WH in kleinerer Größe. Standard-GPIO-Footprint des Raspberry Pi. LED-Array für ausgewählte GPIO-Pins (GPIO 17, 18, 27, 22, 25, 12, 13, 19). 3x integrierte programmierbare Drucktasten (GPIO 21, 19 und 20, müssen als Eingangs-Pullup konfiguriert werden). Integrierter aktiver Summer (GPIO 26). Richtige Bezeichnungen für alle GPIOs, einschließlich SPI, UART, I2C, 5V, 3,3V und GND. Nutzen Sie die USB-Micro-B-Buchse für den 5-V-Eingang und die USB-zu-UART-Kommunikation. USB seriell ermöglicht durch den FT231X Eingangsspannung: USB 5 V, von einem Computer, einer Powerbank oder einem Standard-USB-Adapter. Montage auf Raspberry Pi Zero Montage auf Raspberry Pi 3B, 3B+ und 3A+
€ 14,95
Mitglieder € 13,46
Dragino Dragino LSN50 Wasserdichter drahtloser LoRa-Sensorknoten mit großer Reichweite (EU868)
Der drahtlose Teil des LSN50 basiert auf SX1276/SX1278 und ermöglicht dem Benutzer das Senden von Daten und das Erreichen extrem großer Reichweiten bei niedrigen Datenraten. Es bietet Spread-Spectrum-Kommunikation über große Entfernungen und hohe Störfestigkeit bei gleichzeitig minimalem Stromverbrauch. Es zielt auf professionelle drahtlose Sensornetzwerkanwendungen wie Bewässerungssysteme, Smart Metering, Smart Cities, Smartphone-Erkennung, Gebäudeautomation usw. ab. Der LSN50-MCU-Teil verwendet den STM32l0x-Chip von ST, STML0x ist der extrem stromsparende STM32L072xx-Mikrocontroller, der die Konnektivitätsleistung des universellen seriellen Busses (USB 2.0 ohne Quarz) mit dem leistungsstarken ARM® Cortex®-M0+ 32-Bit vereint RISC-Kern mit einer Frequenz von 32 MHz, eine Speicherschutzeinheit (MPU), eingebettete Hochgeschwindigkeitsspeicher (192 KByte Flash-Programmspeicher, 6 KByte Daten-EEPROM und 20 KByte RAM) sowie eine umfangreiche Auswahl an erweiterten I/Os und Peripheriegeräte. Der LSN50 ist ein Open-Source-Produkt, er basiert auf den STM32Cube-HAL-Treibern und auf der STM- Website sind viele Bibliotheken für eine schnelle Entwicklung zu finden. Merkmale STM32L072CZT6 MCU SX1276/78 LoRa-Funkmodem Mit ISP-Bootloader vorab laden I2C,LPUSART1,USB 18 x digitale I/Os 2 x 12-Bit-ADC; 1 x 12-Bit-DAC MCU wird durch UART oder Interrupt aktiviert LoRa™-Modem Präambelerkennung Baudrate konfigurierbar LoRaWAN 1.0.2 Spezifikation Softwarebasis auf STM32Cube HAL-Treibern Open-Source-Hardware/Software Wasserdichtes IP66-Gehäuse Extrem geringer Stromverbrauch AT-Befehle zum Einrichten von Parametern 4000-mAh-Akku für den Langzeitgebrauch Anwendungen Drahtlose Alarm- und Sicherheitssysteme Haus- und Gebäudeautomation Automatisierte Zählerablesung Industrielle Überwachung und Steuerung Bewässerungssysteme mit großer Reichweite LoRa-Spez 168 dB maximales Link-Budget. +20 dBm – 100 mW konstante HF-Leistung vs. +14 dBm hocheffiziente PA. Programmierbare Bitrate bis zu 300 kbps. Hohe Empfindlichkeit: bis zu -148 dBm. Kugelsicheres Frontend: IIP3 = -12,5 dBm. Ausgezeichnete Blockimmunität. Niedriger RX-Strom von 10,3 mA, 200 nA Registererhaltung. Vollständig integrierter Synthesizer mit einer Auflösung von 61 Hz. FSK-, GFSK-, MSK-, GMSK-, LoRaTM- und OOK-Modulation. Eingebauter Bitsynchronisator zur Taktwiederherstellung. Präambelerkennung. 127 dB Dynamikbereich RSSI. Automatische RF-Erkennung und CAD mit ultraschnellem AFC. Paket-Engine bis zu 256 Byte mit CRC. Eingebauter Temperatursensor und Anzeige für niedrigen Batteriestand. MCU-Spez MCU: STM32L072CZT6 Flash: 192 KB SRAM: 20 KB EEPROM: 6 KB Taktrate: 32 MHz absolut beste Bewertungen VCC: 0,5 V ~ 3,9 V Betriebstemperatur: -40 °C ~ 85 °C I/O-Pins: 0,5 V ~ VCC+0,5 V Gemeinsame DC-Eigenschaften Versorgungsspannung: 1,8 V ~ 3,6 V Betriebstemperatur: -40 °C ~ 85 °C I/O-Pins: STM32L072CZT6 Datenblatt Energieverbrauch STOP-Modus: 2,7 μA bei 3,3 V RX-Modus: 7,2 mA TX-Modus: 125 mA bei 20 dBm Batterie Nicht aufladbarer Li/SOCI2-Akku Kapazität: 4000 mAh Selbstentladung: < 1 %/Jahr bei 25 °C Maximaler Dauerstrom: 130 mA Maximaler Boost-Strom: 2 A, 1 Sekunde
€ 54,95
Mitglieder € 49,46
FNIRSI FNIRSI S1 Smart Multimeter
Das portable Digital-Multimeter FNIRSI S1 kann AC/DC-Spannung, Widerstand, NCV, Diode, Durchgang, Kapazität, Temperatur, Frequenz und stromführende Leitung genau messen. Es ist ein wirklich nützliches Werkzeug zur Lösung elektrischer Probleme in der Industrie und im Haushalt. Es eignet sich für Haushaltssteckdosen, Sicherungen, Batterien (einschließlich Fahrzeuge), zur Fehlersuche in Kfz-Schaltkreisen, Ladesystemen, zum Testen der Elektronik in Autos usw. Smart Multimeter Das Multimeter kann AC/DC-Spannung, Widerstand und Durchgang automatisch erkennen, was sowohl für Anfänger als auch für Profis geeignet ist. Technische Daten Wechselspannung 0~1000 V ±(0,8% +3) Gleichspannung 0~1000 V ±(0,8% +3) Widerstand 0~100 MΩ ±(1,2% +3) Kapazität 0 nF~10 mF ±(4,5% +5) Frequenz 0 Hz~10 MHz ±(0,1% +3) Temperatur −20~1000°C ±(2% +5) Diode Ja Automatische Abschaltung Ja Beleuchtung Ja Ein-Aus-Summer Ja Automatischer Bereich Ja NCV-induzierte Spannung Ja Live-Modus Ja Datensperre Ja Analog Ja Unterspannungsanzeige Ja Maximaler Bereich 9999 Counts Gültiger Wert 50 Hz~1 kHz Material ABS Display VA-Farbbildschirm Stromversorgung über USB-C (1000 mA wiederaufladbarer Lithium-Akku) Abmessungen 143 x 75 x 19 mm Gewicht 135 g Lieferumfang FNIRSI S1 Multimeter Tischstift mit Spitze Temperaturfühler USB-Kabel Handbuch Downloads Manual
Espressif ESP32-S3-WROOM-1-N16R8
ESP32-S3-WROOM-1 ist ein leistungsstarkes, generisches Wi-Fi + Bluetooth LE MCU-Modul, das auf den SoCs der ESP32-S3-Serie aufbaut. Zusätzlich zu einer Vielzahl von Peripheriegeräten macht die vom SoC bereitgestellte Beschleunigung für neuronale Netzwerke und Signalverarbeitung die Module zu einer idealen Wahl für eine Vielzahl von Anwendungsszenarien im Zusammenhang mit KI und künstlicher Intelligenz der Dinge (AIoT), wie z. B. Erkennung von Weckwörtern, Sprachbefehlen, Gesichtserkennung und -erkennung, Smart Home, intelligente Geräte, intelligente Bedienfelder, intelligente Lautsprecher usw. ESP32-S3-WROOM-1 wird mit einer PCB-Antenne geliefert. Features Integriertes Modul: ESP32-S3-WROOM-1-N16R8 Flash: 16 MB (Quad SPI) PSRAM: 8 MB (Oktal-SPI) Downloads Datasheet
Espressif ESP32-S3-BOX-3
Die ESP32-S3-BOX-3 basiert auf Espressifs ESP32-S3 Wi-Fi + Bluetooth 5 (LE) SoC mit KI-Beschleunigungsfunktionen. Zusätzlich zu den 512 KB SRAM des ESP32-S3 verfügt die ESP32-S3-BOX-3 über 16 MB Quad Flash und 16 MB Octal PSRAM. Auf der ESP32-S3-BOX-3 läuft Espressifs eigenes Spracherkennungs-Framework ESP-SR, das dem Anwender einen Offline-KI-Sprachassistenten zur Verfügung stellt. Es bietet Fernfeld-Sprachinteraktion, kontinuierliche Erkennung, Aufwachunterbrechung und die Fähigkeit, über 200 anpassbare Befehlswörter zu erkennen. BOX-3 kann mit Hilfe fortschrittlicher AIGC-Entwicklungsplattformen wie OpenAI auch in einen Online-KI-Chatbot umgewandelt werden. Basierend auf dem leistungsstarken ESP32-S3 SoC bietet BOX-3 Entwicklern eine sofort einsatzbereite Lösung zur Erstellung von Edge AI- und HMI-Anwendungen. Die fortschrittlichen Funktionen und Möglichkeiten der BOX-3 machen sie zu einer idealen Wahl für diejenigen in der IIoT-Industrie, die sich Industrie 4.0 zu eigen machen und traditionelle Fabrikbetriebssysteme umgestalten wollen. Die ESP32-S3-BOX-3 ist die Haupteinheit, die durch das ESP32-S3-WROOM-1 Modul betrieben wird, das 2,4 GHz Wi-Fi + Bluetooth 5 (LE) Wireless-Fähigkeit sowie KI-Beschleunigungsfunktionen bietet. Zusätzlich zu den 512 KB SRAM, die vom ESP32-S3 SoC bereitgestellt werden, verfügt das Modul über 16 MB Quad-Flash und 16 MB Octal PSRAM. Das Board ist mit einem 2,4-Zoll-SPI-Touchscreen mit 320 x 240 Pixeln (der "rote Kreis" unterstützt Touch), zwei digitalen Mikrofonen, einem Lautsprecher, einem 3-Achsen-Gyroskop, einem 3-Achsen-Beschleunigungsmesser, einem Typ-C-Anschluss für Stromversorgung und Download/Debug, einem High-Density-PCIe-Anschluss, der Hardware-Erweiterungen ermöglicht, sowie drei Funktionstasten ausgestattet. Features ESP32-S3 WiFi + Bluetooth 5 (LE) Eingebauter 512 KB SRAM ESP32-S3-WROOM-1 16 MB Quad flash 16 MB Octal PSRAM Lieferumfang ESP32-S3-BOX-3 Einheit ESP32-S3-BOX-3 Sensor ESP32-S3-BOX-3 Dock ESP32-S3-BOX-3 Halterung ESP32-S3-BOX-3 Bread RGB-LED-Modul und Dupont-Kabel USB-C Kabel Downloads GitHub Videos Unboxing The Next-generation Open-Source AIoT Kit
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, von Saad Imtiaz SparkFun Thing Plus Matter (MGM240P): Ein vielseitiges IoT-Entwicklungsboard basierend auf Matter (Testbericht)
Das SparkFun Thing Plus Matter - MGM240P ist ein vielseitiges und funktionsreiches Entwicklungsboard für die Erstellung von Matter-basierten IoT-Geräten. Matter, früher bekannt als Project CHIP...