Suchergebnisse für "sparkfun OR qwiic OR openlog"

Der Arduino Pro Mini ist ein Mikrocontroller-Board auf Basis des ATmega328P. Es hat 14 digitale Eingangs-/Ausgangs-Pins (von denen 6 als PWM-Ausgänge verwendet werden können), 6 analoge Eingänge, einen On-Board-Resonator, eine Reset-Taste und Löcher für die Montage von Stiftleisten. Eine sechspolige Stiftleiste kann mit einem FTDI-Kabel oder einem SparkFun-Breakout-Board verbunden werden, um die Platine über USB mit Strom zu versorgen und mit ihr zu kommunizieren. Der Arduino Pro Mini ist für die semi-permanente Installation in Objekten oder Ausstellungen gedacht. Die Platine wird ohne vormontierte Stiftleisten geliefert, was die Verwendung verschiedener Arten von Steckern oder das direkte Anlöten von Drähten ermöglicht. Das Pin-Layout ist mit dem Arduino Mini kompatibel. Technische Daten Microcontroller ATmega328P Board Stromversorgung 5-12 V Schaltung Betriebsspannung 5 V Digitale E/A-Pins 14 PWM Pins 6 UART 1 SPI 1 I²C 1 Analogeingangs-Pins 6 Externe Interrupts 2 DC-Strom pro I/O-Pin 40 mA Flash Memory 32 KB, davon 2 KB vom Bootloader verwendet SRAM 2 KB EEPROM 1 KB Taktgeschwindigkeit 16 MHz Abmessungen 18 x 33.3 mm Downloads Eagle files Schematics

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MIT INGENIEURSGEIST - AUS DER EU UND DEN USA DIE VISION UND TECHNIK HINTER SPARKFUN ERSTE SCHRITTE MIT MICROMOD MEIN GETUNTER SPARKFUN-JETBOTWie ich meinen von einem Jetson Nano von NVIDIA gesteuerten JetBot aufgebohrt habe PROGRAMMIERUNG EINES FPGAS WIE MAN EINE GNSS-REFERENZSTATION BAUT CLOCKCLOCK: ZEIT-ANZEIGE DER BESONDEREN ART UNTER DER LUPE: SPARKFUN INVENTOR'S KIT GLENN SAMALA VON SPARKFUN ÜBER PRODUKTENTWICKLUNG UND NEUE PROJEKTE EIGENE BOARDS ENTWICKELN MIT SPARKFUNS À LA CARTE ENTWERFEN MIT DEM SPARKFUN-ARTEMIS ERSTE SCHRITTE MIT DEM QWIIC-ÖKOSYSTEM FÜR SCHNELLES PROTOTYPING POSTER - QWIIC UNTER DER LUPE: DAS DIY-LIPO-SUPERCHARGER-KIT VON GREATSCOTT! UND ELEKTOR UNVERGESSLICHE ELEKTRONIK AUS DER GESCHICHTE VON SPARKFUN PERFEKTES EINPARKEN MIT LIDAR EIN HANDGEMACHTES BURIED PAD VOM ENTWURF ZUM VERKAUF: DER SPARKFUN-RTK-SURVEYOR „HELLO WORLD“ VOM RASPBERRY PI PICO UND RP2040Ein Blick auf den ersten Mikrocontroller der Raspberry Pi Foundation VIERBEINIGER ROBOTER SELBSTGEBAUT POSTER - MICROMOD RISC-V-IOT-ENTWICKLUNG MIT FREERTOS-BIBLIOTHEKEN FÜR AWS ELEKTRONIK MACHT SPASSEin Gespräch unter Elektronik-Enthusiasten HEXADOKUSudoku für Elektroniker

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Das Elektor ESP32-Energiemessgerät wurde für die Echtzeit-Energieüberwachung und die Smart Home-Integration entwickelt. Angetrieben durch den ESP32-S3 Mikrocontroller bietet es robuste Leistung mit modularen und skalierbaren Funktionen. Das Gerät verwendet einen 110/230 VAC auf 12 VAC Abwärtstransformator zur Spannungsabtastung, der eine galvanische Trennung und Sicherheit gewährleistet. Sein kompaktes Platinenlayout umfasst Schraubklemmenblöcke für sichere Verbindungen, einen Qwiic-Anschluss für zusätzliche Sensoren und einen Programmier-Header für die direkte ESP32-S3-Konfiguration. Der Energiezähler ist mit einphasigen und dreiphasigen Systemen kompatibel und somit für verschiedene Anwendungen anpassbar. Das Energiemessgerät ist einfach einzurichten und lässt sich in Home Assistant integrieren. Er bietet Echtzeitüberwachung, Verlaufsanalysen und Automatisierungsfunktionen. Es liefert genaue Messungen von Spannung, Strom und Leistung und ist damit ein wertvolles Werkzeug für das Energiemanagement in Haushalten und Unternehmen. Features Umfassende Energieüberwachung: Erhalten Sie detaillierte Einblicke in Ihren Energieverbrauch für eine intelligentere Verwaltung. Anpassbare Software: Passen Sie die Funktionalität an Ihre Bedürfnisse an, indem Sie eigene Sensoren programmieren und integrieren. Smart Home Ready: Kompatibel mit ESPHome, Home Assistant und MQTT für vollständige Smart Home-Integration. Sicher & Flexibles Design: Funktioniert mit einem 110/230 VAC auf 12 VAC Abwärtstransformator und verfügt über eine vormontierte SMD-Platine. Schnellstart: Enthält einen Stromwandlersensor und Zugang zu kostenlosen Einrichtungsressourcen. Technische Daten Mikrocontroller ESP32-S3-WROOM-1-N8R2 Energiemess-IC ATM90E32AS Statusanzeigen 4x LEDs zur Anzeige des Stromverbrauchs2x programmierbare LEDs für benutzerdefinierte Statusbenachrichtigungen Benutzereingabe 2x Drucktasten zur Benutzersteuerung Ausgabe anzeigen I²C-OLED-Display zur Echtzeit-Anzeige des Stromverbrauchs Eingangsspannung 12~16 VAC (über einen Abwärtstransformator von 110/230 VAC auf 12 VAC) Klemmstromsensor YHDC SCT013-000 (100 A/50 mA) im Lieferumfang enthalten Smart Home-Integration ESPHome, Home Assistant und MQTT für nahtlose Konnektivität Konnektivität Header für die Programmierung, Qwiic für Sensorerweiterung Anwendungen Unterstützt einphasige und dreiphasige Energieüberwachungssysteme Abmessungen 79,5 x 79,5 mm Lieferumfang 1x Teilbestückte Platine (SMD-Bauteile sind vormontiert) 2x Schraubklemmenblock-Anschlüsse (nicht montiert) 1x YHDC SCT013-000 Stromwandler Erforderlich Netztransformator nicht enthalten Downloads Datasheet (ESP32-S3-WROOM-1) Datasheet (ATM90E32AS) Datasheet (SCT013-000) Frequently Asked Questions (FAQ) Vom Prototyp zum fertigen Produkt Was als innovatives Projekt zur Entwicklung eines zuverlässigen und benutzerfreundlichen Energiemessgeräts mithilfe des ESP32-S3-Mikrocontrollers begann, hat sich zu einem robusten Produkt entwickelt. Ursprünglich als Open-Source-Projekt entwickelt, zielte das Gerät darauf ab, eine präzise Energieüberwachung, Smart-Home-Integration und mehr zu ermöglichen. Durch sorgfältige Hardware- und Firmware-Entwicklung ist das Energiemessgerät heute eine kompakte, vielseitige Lösung für das Energiemanagement.

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KOCHSHOW À LA ELEKTOR LORA MIT DEM RASPBERRY PI PICOViel Spaß mit MicroPython! WAS IST RISC-V?Warum die Industrie einen neuen Prozessorkern so spannend findet 60 JAHRE ELEKTORSommer-Projekte VIELSEITIGE SPANNUNGSVERSORGUNG FÜR BREADBOARDSPositive und negative 5-V-Ausgangsspannungen von USB RASPBERRY PI PICO ESSENTIALSEin Beispiel-Kapitel: WLAN mit dem Raspberry Pi Pico MAGNETISCHE LEVITATION AUF DIE EINFACHE ART PARALLAX PROPELLER 2Teil 3: Smart Pins und serielle Daten (UART) NUCLEO-BOARDS PROGRAMMIEREN MIT DER STM32CUBE-IDEEin Beispiel-Kapitel: FreeRTOS für die STM32 MCU VON ENTWICKLERN FÜR ENTWICKLERTipps & Tricks, Best Practice und andere nützliche Infos DIGITALE PINZETTE MINIWARE DT71 WEARABLE-WLAN GADGETESPHome wieder im Einsatz! ALLER ANFANG …muss nicht schwer sein! EINFACHE SKETCHES MIT DEM QWIIC-ÖKOSYSTEM JAVA AUF DEM RASPBERRY PITeil 2: Steuerung von GPIOs mit einem Spring-REST-Service RASPBERRY PI COMPUTE MODULE 4Ein Raspberry Pi für die Industrie PORTABLES AUTONOMES FEINSTAUBMESSGERÄT FÜR 2,5-ΜM-PARTIKELBehalten Sie Ihre Gesundheit im Auge AUS DER LEBEN GEGRIFFENDie Zukunft war in der Vergangenheit besser MICROPYTHON FÜR DEN ESP32 UND CO.Teil 1: Installation und erste Programme LADUNGSGEKOPPELTE BAUTEILE IN OSZILLOSKOPENBemerkenswerte Bauteile ESD – DER UNSICHTBARE BLITZZerfetzt Halbleiter wie ein Blitz einen Baum SOLARANLAGE FÜR MÄHROBOTERÖkologisch - preiswert - einfach! EUROPAS BEMÜHUNGEN, BIG TECH ZU ZÄHMEN HEXADOKUThe Original Elektorized Sudoku

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Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! Kleine WärmebildkameraRealisiert mit einem Arduino UNO Projekt-Update #3: Energiemessgerät mit ESP32Integration und Test mit Home Assistant 2024: Eine Odyssee in die KIVerbessern der Objekterkennung: Nutzung verfeinerter Techniken Raspberry Pi Goes KINeues Kit enthält M.2-HAT mit KI-Beschleuniger Sensoren für WetterstationenWelchen Sensor sollte man wählen? KI-gestützter WasserzählerTeil 1: Bringen Sie Ihren alten Zähler ins IoT! Ein GSM-AlarmNutzung der GSM-Technologie für die Fernüberwachung von Garagen Low-Power-Thread-Geräte optimiert und getestetNiedriger Energiebedarf ... Niedrige Leistung? Aus dem Leben gegriffenDer Gender-Gap Nebelkammer selbstgebautUnsichtbare Strahlung sichtbar machen SparkFun Thing Plus MatterEin vielseitiges Matter-basiertes IoT-Entwicklungsboard IoT-RetrofittingRS232-Geräte fit für Industrie 4.0 machen IoT mit 8-Bit-Mikrocontrollern Technologie als Motor der NachhaltigkeitNeuerungen führen zu Energieeffizienz in vielen Applikationen AWS für Arduino und Co.Teil 1: AWS-IoT-ExpressLink in der Praxis Luftstromdetektor (nur) mit ArduinoKeine externen Sensoren erforderlich! WasserleckdetektorVerbunden mit der Arduino-Cloud QuarzeBemerkenswerte Bauteile Universeller Garten-LoggerEin Schritt auf dem Weg zur KI-gestützten Gartenarbeit Analoger 1-kHz-GeneratorSinuswellen mit geringen Verzerrungen Miletus: Web-Apps offline nutzenSystem- und Gerätezugriff inklusive Von 4G zu 5GIst es wirklich so einfach? Aller Anfang...muss nicht schwer sein: Der Ausgleich

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Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! KI-Sicherheitssystem AlertAlfredMit einem Raspberry Pi 5 plus Hailo-8L-Modul KI in der ElektronikentwicklungEin Update nach nur einem Jahr Einführung in KI-AlgorithmenPrompt: Welche Algorithmen werden in KI-Tools verwendet? Einplatinencomputer für KI-ProjekteÜberblick und Hintergründiges Von Sensordaten zu Modellen des Machine LearningGestenerkennung mit einem Beschleunigungssensor und Edge Impulse Bau eines undichten, integrierenden und Feuer spuckenden NeuronsKünstliche Intelligenz ohne Software ChatGPT für den ElektronikentwurfMacht GPT-4o es besser? KI at the Edge mit dem ESP32-P4 Sprachfunktionen auf dem Raspberry Pi ZeroWenn Übertaktung Sprachanwendungen ermöglicht Die wachsende Rolle von Edge-KIEin Trend, der die Zukunft prägt Die Macht der Edge-KI entfesselnEin Gespräch mit François de Rochebouët von STMicroelectronics Eine VHDL-Uhr, entwickelt mit ChatGPT Die wahren Auswirkungen der KISayash Kapoor über „KI-Schlangenöl“ und mehr Das Neueste von BeagleBoardBeagleY-AI, BeagleV-Fire, BeagleMod, BeaglePlay und BeagleConnect Freedom Moskito-Erkennung mit offenen Daten und Arduino Nicla Vision KI heute und morgenEinblicke von Espressif, Arduino und SparkFun Zeitleiste: Künstliche Intelligenz BeagleY-AIDer neuste Einplatinencomputer für KI-Anwendungen KI im FokusPerspektiven aus der Elektor-Community Maschinelles Sehen mit OpenMVBau eines Limonadendosen-Detektors Ein Gespräch mit dem digitalen VerstandChatGPT vs. Gemini Skilling Me Softly with this Bot?Scheitert die KI-Revolution im elektronischen Bereich an mangelnder sozialer Präzision?

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Buch: Mastering the Arduino Uno R4 Das Arduino Uno R3 Board basiert auf dem kostengünstigen 8-Bit-Prozessor ATmega328P und dürfte sich als das beliebteste Mitglied der Arduino-Familie erweisen. Dieses zuverlässige Board begleitet uns seit vielen Jahren. Elf Jahre später erschien der lang erwartete Nachfolger, das Arduino Uno R4. Es basiert auf einem 48-MHz-32-Bit-Arm-Cortex-M4-Mikrocontroller und bietet deutlich erweiterten SRAM- und Flash-Speicher. Zusätzlich wurden ein hochpräziserer ADC und ein neuer DAC integriert. Das Uno R4 Board unterstützt außerdem den CAN-Bus mit einer entsprechenden Schnittstelle. Das Board ist in zwei Versionen erhältlich: Uno R4 Minima und Uno R4 WiFi. Dieses Buch zeigt, wie man mit diesen neuen Boards und nur wenigen Bauteilen und externen Modulen viele verschiedene und interessante Projekte realisieren kann. Alle im Buch beschriebenen Projekte wurden, je nach Modell, vollständig auf dem Uno R4 Minima oder dem Uno R4 WiFi-Board getestet. Die Projektthemen umfassen das Auslesen, Steuern und Ansteuern zahlreicher Komponenten und Module des Bausatzes sowie des jeweiligen Uno R4-Boards, einschließlich LEDs 7-Segment-Anzeigen (mit Timer-Interrupts) LCDs Sensoren RFID-Leser 4×4-Tastatur Echtzeituhr (RTC) Joystick 8×8 LED-Matrix Motoren DAC (Digital-Analog-Wandler) LED-Matrix WiFi-Konnektivität Serieller UART CAN-Bus Infrarot-Controller und -Empfänger Simulatoren … alles auf kreative und lehrreiche Weise, wobei die Funktionsweise des Projekts und die zugehörige Software sehr detailliert erklärt werden. Arduino Uno R4 WiFi Der Arduino Uno R4 wird vom Renesas RA4M1 32-Bit ARM Cortex-M4 Prozessor angetrieben und bietet dadurch eine deutliche Steigerung der Rechenleistung, des Speichers und der Funktionalität. Die WiFi-Version verfügt zusätzlich zum RA4M1 über ein ESP32-S3 WLAN-Modul und erweitert so die kreativen Möglichkeiten für Maker und Ingenieure. Der Arduino Uno R4 taktet mit 48 MHz und bietet damit eine dreifache Steigerung gegenüber dem beliebten Uno R3. Darüber hinaus wurde der SRAM von 2 kB auf 32 kB und der Flash-Speicher von 32 kB auf 256 kB erweitert, um komplexere Projekte zu unterstützen. Auf Wunsch der Community wurde der USB-Anschluss auf USB-C umgestellt und die maximale Versorgungsspannung dank eines verbesserten Wärmemanagements auf 24 V erhöht. Die Platine verfügt über einen CAN-Bus und einen SPI-Anschluss, wodurch Anwender den Verkabelungsaufwand reduzieren und durch den Anschluss mehrerer Shields parallele Aufgaben ausführen können. Ein 12-Bit-Analog-DAC ist ebenfalls auf der Platine vorhanden. Technische Daten Mikrocontroller Renesas RA4M1 (ARM Cortex-M4) USB USB-C Programmieranschluss Anschlüsse Digitale Ein-/Ausgangsanschlüsse 14 Anschlüsse Analoge Eingangsanschlüsse 6 DAC 1 RTC 1 PWM-Anschlüsse 6 Kommunikation UART 1x I²C 1x SPI 1x Qwiic I²C-Anschluss 1x CAN 1x CAN-Bus Stromversorgung Betriebsspannung 5 V Eingangsspannung (VIN) 6-24 V Gleichstrom pro I/O-Pin 8 mA Taktfrequenz Hauptkern 48 MHz Speicher RA4M1 256 kB Flash, 32 kB RAM LED-Matrix 12 x 8 (96 rote LEDs) Abmessungen 68,9 x 53,4 mm Downloads Datasheet Schematics Dieses Bundle enthält: Buch: Mastering the Arduino Uno R4 (Einzelpreis: 40 €) Arduino Uno R4 WiFi (Einzelpreis: 30 €)

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Dieses Bundle enthält das Arduino UNO Q (2 GB) und das neue 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 €)

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