Suchergebnisse für "waveshare OR jetson OR nano OR development OR kit OR lite"

Waveshare DVK600 ist eine FPGA CPLD-Hauptplatine mit Erweiterungsanschlüssen zum Anschluss der FPGA CPLD-Hauptplatine und Zubehörplatinen. DVK600 bietet eine einfache Möglichkeit, ein FPGA CPLD-Entwicklungssystem einzurichten. Merkmale FPGA CPLD-Core-Board-Anschluss: zum einfachen Verbinden von Core-Boards, die einen FPGA CPLD-Chip integriert haben 8I/Os_1 Schnittstelle , zum Anschluss von Zusatzplatinen/Modulen 8I/Os_2-Schnittstelle , zum Anschluss von Zusatzplatinen/Modulen 16I/Os_1 Schnittstelle , zum Anschluss von Zusatzplatinen/Modulen 16I/Os_2 Schnittstelle , zum Anschluss von Zusatzplatinen/Modulen 32I/Os_1 Schnittstelle , zum Anschluss von Zusatzplatinen/Modulen 32I/Os_2-Schnittstelle , zum Anschluss von Zusatzplatinen/Modulen 32I/Os_3 Schnittstelle , zum Anschluss von Zusatzplatinen/Modulen SDRAM-Schnittstelle zum Anschluss der SDRAM-Zubehörkarte funktioniert auch als FPGA CPLD Pins Erweiterungsstecker LCD-Interface , zum Anschluss von LCD22, LCD12864, LCD1602 ONE-WIRE-Schnittstelle: Einfache Verbindung mit ONE-WIRE-Geräten (TO-92-Gehäuse) wie Temperatursensor (DS18B20), elektronischer Registrierungsnummer (DS2401) usw. 5 V DC-Buchse Joystick: fünf Positionen Summer Potentiometer: zur Einstellung der Hintergrundbeleuchtung von LCD22 oder zur Kontrasteinstellung von LCD12864 und LCD1602 Stromschalter Summer-Jumper ONE-WIRE-Jumper Joystick-Jumper Downloads Schema

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Lernen Sie, wie Sie den ESP32-Mikrocontroller und die MicroPython-Programmierung in Ihren zukünftigen Projekten einsetzen können! Das Projektbuch – geschrieben von Dogan Ibrahim – enthält viele Software- und Hardware-basierte Projekte, die speziell für das MakePython ESP32 Development Kit entwickelt wurden. Das Kit wird mit verschiedenen LEDs, Sensoren und Aktoren geliefert. Ziel des Kits ist es, grundlegende Kenntnisse für die Erstellung von IoT-Projekten zu erwerben. Die in diesem Buch vorgestellten Projekte sind umfassend getestet und funktionsfähig und verwenden alle mitgelieferten Komponenten. Für jedes Projekt gibt es im Buch ein Blockdiagramm, einen Schaltplan, ein vollständiges Programmlisting und eine komplette Programmbeschreibung. Lieferumfang des Kits 1x MakePython ESP32-Entwicklungsboard mit LCD 1x Ultraschall-Entfernungsmodul 1x Temperatur- und Feuchtigkeitssensor 1x Buzzer-Modul 1x DS18B20-Modul 1x Infrarotmodul 1x Potentiometer 1x WS2812-Modul 1x Schallsensor 1x Vibrationssensor 1x Lichtempfindliches Widerstandsmodul 1x Pulssensor 1x Servomotor 1x USB-Kabel 2x Taste 2x Steckplatine 45x Schaltdraht 10x Widerstand 330R 10x LED (Rot) 10x LED (Grün) 1x Projektbuch (Deutsch, 213 Seiten) 46 Projekte im Buch LED-Projekte Blinkende LED Blinkendes SOS Blinkende LED – mit einem Timer Abwechselnd blinkende LEDs Tastersteuerung Ändern der LED-Blinkrate durch Taster-Interrupts Laufschrift-LEDs Binär zählende LEDs Weihnachtsbeleuchtung (zufällig blinkende 8 LEDs) Elektronischer Würfel Glücklicher Tag der Woche Pulsweitenmodulation (PWM) Projekte Erzeugt eine 1000-Hz-PWM-Wellenform mit 50% Tastverhältnis Steuerung der LED-Helligkeit Messung der Frequenz und des Tastverhältnisses einer PWM-Wellenform Melodie-Macher Einfache elektronische Orgel Steuerung eines Servomotors Servomotor DS18B20 Thermometer Analog-Digital-Wandler (ADC) Projekte Spannungsmesser Aufzeichnung der analogen Eingangsspannung ESP32 interner Temperatursensor Ohmmeter Lichtempfindliches Widerstandsmodul Digital-Analog-Wandler (DAC) Projekte Erzeugung von Festspannungen Erzeugen eines Sägezahnsignals Erzeugen eines Dreieckssignals Arbiträre periodische Wellenform Generierung eines Sinussignals Erzeugung eines genauen Sinussignals mit Hilfe von Timer-Interrupts Verwendung des OLED-Displays Sekundenzähler Ereigniszähler DS18B20 OLED-basiertes Digitalthermometer ON-OFF Temperaturregler Messung der Temperatur und Luftfeuchtigkeit Ultraschall-Entfernungsmessung Höhe einer Person (Stadiometer) Messung der Herzfrequenz (Puls) Andere mit dem Kit gelieferte Sensoren Alarm bei Diebstahl Tonaktiviertes Licht Infrarot-Hindernisvermeidung mit Summton WS2812 RGB-LED-Ring Zeitstempel für Temperatur- und Luftfeuchtigkeitswerte Netzwerk-Programmierung WLAN-Scanner Fernsteuerung über den Internetbrowser (mit einem Smartphone oder PC) – Webserver Speichern von Temperatur- und Luftfeuchtigkeitsdaten in der Cloud Low-Power-Betrieb Aufwecken des Prozessors mit einem Timer

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Dieser mehrachsige Roboter bringt Leistung und Größe perfekt in Einklang. Features 5 Achsen Nutzlast: 3 kg Reichweite: 700 mm Wiederholgenauigkeit: 0,1 mm Maximale Geschwindigkeit 1000 mm/s Anwendungen Maschinenwartung Bin Picking Mobile Plattform Laborautomatisierung Roboterforschung Langlebige kollaborative Roboter für Ihre Automatisierung Harmonische Antriebe und Servomotoren in Industriequalität garantieren einen ununterbrochenen Betrieb rund um die Uhr. Hergestellt aus Kohlefaser, 15 kg Gewicht ermöglichen einen einfacheren Einsatz. Flexible Bereitstellung mit sicherer Funktion Handprogrammierung, leicht, platzsparend und einfach für mehrere Anwendungen einsetzbar, ohne Ihr Produktionslayout zu ändern. Perfekt für wiederkehrende Aufgaben. Kollisionserkennung ist für alle unsere Cobots verfügbar. Ihre Sicherheit hat immer oberste Priorität. Grafische Oberfläche für einsteigerfreundliche Programmierung Kompatibel mit verschiedenen Betriebssystemen, einschließlich macOS und Windows. Webbasierte Technologie, kompatibel mit allen gängigen Browsern. Drag & Drop, um Ihren Code in wenigen Minuten zu erstellen. Leistungsstarkes und Open-Source-SDK immer zur Hand Das voll funktionsfähige Open-Source-Python/C++-SDK bietet eine flexiblere Programmierung. ROS/ROS2-Pakete sind einsatzbereit. Beispielcodes helfen Ihnen, den Roboterarm reibungslos einzusetzen. Technische Daten UFactory 850 xArm 5 xArm 6 xArm 7 Nutzlast 5 kg 3 kg 5 kg 3,5 kg Reichweite 850 mm 700 mm 700 mm 700 mm Freiheitsgrade 6 5 6 7 Wiederholbarkeit ±0,02 mm ±0,1 mm ±0,1 mm ±0,1 mm Maximale Geschwindigkeit 1 m/s 1 m/s 1 m/s 1 m/s Gewicht (nur Roboterarm) 20 kg 11,2 kg 12,2 kg 13,7 kg Maximale Geschwindigkeit 180°/s 180°/s 180°/s 180°/s Joint 1 ±360° ±360° ±360° ±360° Joint 2 -132°～132° -118°～120° -118°～120° -118°～120° Joint 3 -242°~3.5° -225°~11° -225°~11° ±360° Joint 4 ±360° -97°~180° ±360° -11°～225° Joint 5 -124°~124° ±360° -97°~180° ±360° Joint 6 ±360° ±360° -97°~180° Joint 7 ±360° Hardware Umgebungstemperaturbereich 0-50°C Stromverbrauch Min. 8,4 W, typisch 200 W, max. 400 W Eingangsstromversorgung 24 V DC, 16,5 A Fußabdruck Ø 126 mm Materialien Aluminium, Kohlefaser Basis-Connector-Typ M5x5 Reinraum der ISO-Klasse 5 Robotermontage Alle Endeffektor-Kommunikationsprotokoll Modbus RTU(rs485) Endeffektor-E/A 2x DI/2x DO/2x AI/1x RS485 Kommunikationsmodus Ethernet Lieferumfang 1x xArm 5 Roboterarm 1x AC-Steuerbox 1x Roboterarm-Stromkabel 1x Roboterarm-Endeffektor-Adapterkabel 1x Roboterarm-Signalkabel 1x Steuerbox-Stromkabel 1x Netzwerkkabel 1x Montagewerkzeug 1x Kurzanleitung

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Das Elektor Arduino Nano MCCAB Trainingsboard enthält alle Bauteile (inkl. Arduino Nano), die für die Übungen des "Mikrocontroller-Praxiskurs für Arduino-Einsteiger" benötigt werden wie Leuchtdioden, Schalter, Taster, akustische Signalgeber usw. Auch externe Sensoren, Motoren oder Baugruppen können mit diesem Mikrocontroller-Übungssystem abgefragt oder gesteuert werden. Technische Daten (Arduino Nano Trainingsboard MCCAB) Stromversorgung Über die USB-Verbindung des zur Erstellung der Programme sowieso angeschlossenen PCs oder ein externes Netzteil (nicht im Lieferumfang enthalten) Betriebsspannung +5 Vcc Eingangsspannung Alle Eingänge 0 V bis +5 V VX1 und VX2 +8 V bis +12 V (nur bei Verwendung eines externen Netzteils) Mikrocontrollermodul Arduino Nano Hardwareperipherie LCD 2x16 Zeichen Potenziometer P1 & P2 JP3: Auswahl der Betriebsspannung von P1 & P2 Verteiler SV4: Verteiler für die BetriebsspannungenSV5, SV6: Verteiler für die Ein-/Ausgänge des Mikrocontrollers Schalter und Taster RESET-Taster auf dem Arduino Nano-Modul6x Tastschalter K1 … K66x Schiebeschalter S1 … S6JP2: Verbindung der Schalter mit den Eingängen des Mikrocontrollers Summer Piezo-Summer Buzzer1 mit Steckbrücke auf JP6 Leuchtanzeigen LED L auf dem Arduino Nano-Modul, verbunden mit GPIO D1311x LED: Zustandsanzeige für die Ein-/AusgängeJP6: Verbindung der LEDs LD10 … LD20 mit den GPIOs D2 … D12 Serielle SchnittstellenSPI & I²C JP4: Auswahl des Signals an Pin X der SPI-Steckerleiste SV12SV9 bis SV12: SPI-Interface (3,3 V/5 V) bzw. I²C-Interface Schaltausgang für externe Geräte SV1, SV7: Schaltausgang (maximal +24 V/160 mA, extern zugeführt)SV2: 2x13 Pins zum Anschluss externer Module 3x3 LED-Matrix (9 rote LEDs) SV3: Spalten der 3x3 LED-Matrix (Ausgänge D6 … D8)JP1: Verbindung der Reihen mit den GPIOs D3 … D5 Software Library MCCABLib Steuerung der Hardware-Komponenten (Schalter, Taster, Leuchtdioden, 3x3 LED-Matrix, Summer) auf dem MCCAB Trainingsboard Betriebstemperatur bis +40 °C Abmessungen 100 x 100 x 20 mm Technische Daten (Arduino Nano) Mikrocontroller ATmega328P Architektur AVR Betriebsspannung 5 V Flashspeicher 32 KB, davon 2 KB vom Bootloader belegt SRAM 2 KB Taktfrequenz 16 MHz Analoge IN-Pins 8 EEPROM 1 KB DC-Strom pro I/O-Pin 40 mA an einem I/O-Pin, insgesamt maximal 200 mA an allen Pins gemeinsam Eingangsspannung 7-12 V Digitale I/O-Pins 22 (6 davon sind PWM-fähig) PWM-Ausgänge 6 Stromverbrauch 19 mA Abmessungen 18 x 45 mm Gewicht 7 g Lieferumfang 1x Elektor Arduino Nano Trainingsboard (MCCAB) 1x Arduino Nano

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TurtleBot 4 ist die nächste Generation der weltweit beliebtesten Open-Source-Robotikplattform für Bildung und Forschung und bietet bessere Rechenleistung, bessere Sensoren und ein erstklassiges Benutzererlebnis zu einem erschwinglichen Preis. TurtleBot 4 Lite ist mit einer mobilen iRobot Create 3-Basis, einem leistungsstarken Raspberry Pi 4 mit ROS 2, einer räumlichen KI-Stereokamera OAK-D, 2D LiDAR und mehr ausgestattet. Alle Komponenten wurden nahtlos integriert, um eine sofort einsatzbereite Entwicklungs- und Lernplattform zu bieten. Technische Daten Basisplattform iRobot Create 3 Räder (Durchmesser) 72 mm Bodenfreiheit 4,5 mm Bordcomputer Raspberry Pi 4 (4 GB) Maximale Lineargeschwindigkeit 0,31 m/s im abgesicherten Modus0,46 m/s ohne abgesicherten Modus Maximale Winkelgeschwindigkeit 1,90 rad/s Maximale Nutzlast 9kg Betriebszeit 2h 30m – 4h je nach Belastung Ladezeit 2h 30m Lidar RPLIDAR A1M8 Kamera OAK-D-Lite Benutzerleistung VBAT @1,9 A5 V @ Schwachstrom3,3 V @ Schwachstrom USB-Erweiterung 2x USB 2.0 (Typ A)2x USB 3.0 (Typ A) Programmierbare LEDs Erstelle 3 Lichtringe Tasten und Schalter 2x Create 3 User Buttons1x Create 3 Power Button Batterie 26 Wh Lithium-Ionen (14,4 V nominal) Ladestation Inbegriffen Größe (L x B x H) 342 x 339 x 192 mm Gewicht 3,3 kg Downloads User Manual

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The FRDM-MCXN947 is a compact and versatile development board designed for rapid prototyping with MCX N94 and N54 microcontrollers. It features industry-standard headers for easy access to the MCU's I/Os, integrated open-standard serial interfaces, external flash memory, and an onboard MCU-Link debugger. Technische Daten Microcontroller MCX-N947 Dual Arm Cortex-M33 cores @ 150 MHz each with optimized performance efficiency, up to 2 MB dual-bank flash with optional full ECC RAM, External flash Accelerators: Neural Processing Unit, PowerQuad, Smart DMA, etc. Memory Expansion *DNP Micro SD card socket Connectivity Ethernet Phy and connector HS USB-C connectors SPI/I²C/UART connector (PMOD/mikroBUS, DNP) WiFi connector (PMOD/mikroBUS, DNP) CAN-FD transceiver Debug On-board MCU-Link debugger with CMSIS-DAP JTAG/SWD connector Sensor P3T1755 I³C/I²C Temp Sensor, Touch Pad Expansion Options Arduino Header (with FRDM expansion rows) FRDM Header FlexIO/LCD Header SmartDMA/Camera Header Pmod *DNP mikroBUS User Interface RGB user LED, plus Reset, ISP, Wakeup buttons Lieferumfang 1x FRDM-MCXN947 Development Board 1x USB-C Cable 1x Quick Start Guide Downloads Datasheet Block diagram

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Get Cracking with the Arduino Nano V3, Nano Every, and Nano 33 IoT The seven chapters in this book serve as the first step for novices and microcontroller enthusiasts wishing to make a head start in Arduino programming. The first chapter introduces the Arduino platform, ecosystem, and existing varieties of Arduino Nano boards. It also teaches how to install various tools needed to get started with Arduino Programming. The second chapter kicks off with electronic circuit building and programming around your Arduino. The third chapter explores various buses and analog inputs. In the fourth chapter, you get acquainted with the concept of pulse width modulation (PWM) and working with unipolar stepper motors. In the fifth chapter, you are sure to learn about creating beautiful graphics and basic but useful animation with the aid of an external display. The sixth chapter introduces the readers to the concept of I/O devices such as sensors and the piezo buzzer, exploring their methods of interfacing and programming with the Arduino Nano. The last chapter explores another member of Arduino Nano family, Arduino Nano 33 IoT with its highly interesting capabilities. This chapter employs and deepens many concepts learned from previous chapters to create interesting applications for the vast world of the Internet of Things. The entire book follows a step-by-step approach to explain concepts and the operation of things. Each concept is invariably followed by a to-the-point circuit diagram and code examples. Next come detailed explanations of the syntax and the logic used. By closely following the concepts, you will become comfortable with circuit building, Arduino programming, the workings of the code examples, and the circuit diagrams presented. The book also has plenty of references to external resources wherever needed. An archive file (.zip) comprising the software examples and Fritzing-style circuit diagrams discussed in the book may be downloaded free of charge below.

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Build your own AI microcontroller applications from scratch The MAX78000FTHR from Maxim Integrated is a small development board based on the MAX78000 MCU. The main usage of this board is in artificial intelligence applications (AI) which generally require large amounts of processing power and memory. It marries an Arm Cortex-M4 processor with a floating-point unit (FPU), convolutional neural network (CNN) accelerator, and RISC-V core into a single device. It is designed for ultra-low power consumption, making it ideal for many portable AI-based applications. This book is project-based and aims to teach the basic features of the MAX78000FTHR. It demonstrates how it can be used in various classical and AI-based projects. Each project is described in detail and complete program listings are provided. Readers should be able to use the projects as they are, or modify them to suit their applications. This book covers the following features of the MAX78000FTHR microcontroller development board: Onboard LEDs and buttons External LEDs and buttons Using analog-to-digital converters I²C projects SPI projects UART projects External interrupts and timer interrupts Using the onboard microphone Using the onboard camera Convolutional Neural Network

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Build your own AI microcontroller applications from scratch The MAX78000FTHR from Maxim Integrated is a small development board based on the MAX78000 MCU. The main usage of this board is in artificial intelligence applications (AI) which generally require large amounts of processing power and memory. It marries an Arm Cortex-M4 processor with a floating-point unit (FPU), convolutional neural network (CNN) accelerator, and RISC-V core into a single device. It is designed for ultra-low power consumption, making it ideal for many portable AI-based applications. This book is project-based and aims to teach the basic features of the MAX78000FTHR. It demonstrates how it can be used in various classical and AI-based projects. Each project is described in detail and complete program listings are provided. Readers should be able to use the projects as they are, or modify them to suit their applications. This book covers the following features of the MAX78000FTHR microcontroller development board: Onboard LEDs and buttons External LEDs and buttons Using analog-to-digital converters I²C projects SPI projects UART projects External interrupts and timer interrupts Using the onboard microphone Using the onboard camera Convolutional Neural Network

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Das AVR-IoT WA-Entwicklungsboard kombiniert einen leistungsstarken ATmega4808 AVR MCU, einen ATECC608A CryptoAuthentication™ Secure Element IC und den vollständig zertifizierten ATWINC1510 Wi-Fi-Netzwerkcontroller – was die einfachste und effektivste Möglichkeit bietet, Ihre eingebettete Anwendung mit Amazon Web Services zu verbinden ( AWS). Das Board verfügt außerdem über einen integrierten Debugger und erfordert keine externe Hardware zum Programmieren und Debuggen der MCU. Im Auslieferungszustand ist auf der MCU ein Firmware-Image vorinstalliert, mit dem Sie mithilfe der integrierten Temperatur- und Lichtsensoren schnell eine Verbindung zur AWS-Plattform herstellen und Daten an diese senden können. Sobald Sie bereit sind, Ihr eigenes benutzerdefiniertes Design zu erstellen, können Sie mithilfe der kostenlosen Softwarebibliotheken in Atmel START oder MPLAB Code Configurator (MCC) ganz einfach Code generieren. Das AVR-IoT WA-Board wird von zwei preisgekrönten integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs) unterstützt – Atmel Studio und Microchip MPLAB X IDE – und gibt Ihnen die Freiheit, mit der Umgebung Ihrer Wahl Innovationen zu entwickeln. Merkmale ATmega4808 Mikrocontroller Vier Benutzer-LEDs Zwei mechanische Tasten mikroBUS-Header-Footprint TEMT6000 Lichtsensor MCP9808 Temperatursensor ATECC608A CryptoAuthentication™-Gerät WINC1510 WiFi-Modul Onboard-Debugger Auto-ID zur Platinenidentifizierung in Atmel Studio und Microchip MPLAB Eine grüne Betriebs- und Status-LED auf der Platine Programmieren und Debuggen Virtueller COM-Port (CDC) Zwei DGI GPIO-Leitungen USB- und batteriebetrieben Integriertes Li-Ion/LiPo-Akkuladegerät

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For Raspberry Pi, ESP32 and nRF52 with Python, Arduino and Zephyr Bluetooth Low Energy (BLE) radio chips are ubiquitous from Raspberry Pi to light bulbs. BLE is an elaborate technology with a comprehensive specification, but the basics are quite accessible. A progressive and systematic approach will lead you far in mastering this wireless communication technique, which is essential for working in low power scenarios. In this book, you’ll learn how to: Discover BLE devices in the neighborhood by listening to their advertisements. Create your own BLE devices advertising data. Connect to BLE devices such as heart rate monitors and proximity reporters. Create secure connections to BLE devices with encryption and authentication. Understand BLE service and profile specifications and implement them. Reverse engineer a BLE device with a proprietary implementation and control it with your own software. Make your BLE devices use as little power as possible. This book shows you the ropes of BLE programming with Python and the Bleak library on a Raspberry Pi or PC, with C++ and NimBLE-Arduino on Espressif’s ESP32 development boards, and with C on one of the development boards supported by the Zephyr real-time operating system, such as Nordic Semiconductor's nRF52 boards. Starting with a very little amount of theory, you’ll develop code right from the beginning. After you’ve completed this book, you’ll know enough to create your own BLE applications.

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Das LoRa-E5 Development Kit ist ein benutzerfreundliches, kompaktes Entwicklungs-Toolset, mit dem Sie die leistungsstarke Leistung des LoRa-E5 STM32WLE5JC nutzen können. Es besteht aus einem LoRa-E5-Entwicklungsboard, einer Antenne (EU868), einem USB-Typ-C-Kabel und einem 2 AA 3-V-Batteriehalter. LoRa-E5-Entwicklungsplatine mit eingebettetem LoRa-E5-STM32WLE5JC-Modul, das die weltweit erste Kombination aus LoRa-HF- und MCU-Chip in einem einzigen winzigen Chip ist und FCC- und CE-zertifiziert ist. Es wird von einem ARM Cortex-M4-Kern und einem Semtech SX126X LoRa-Chip angetrieben und unterstützt sowohl das LoRaWAN- als auch das LoRa-Protokoll auf der weltweiten Frequenz sowie (G)FSK-, BPSK-, (G)MSK- und LoRa-Modulationen. Das LoRa-E5-Entwicklungsboard zeichnet sich durch eine extrem lange Übertragungsreichweite, einen extrem niedrigen Stromverbrauch des Chips und benutzerfreundliche Schnittstellen aus. Das LoRa-E5-Entwicklungsboard hat eine Langstrecken-Übertragungsreichweite von LoRa-E5 von bis zu 10 km in einem offenen Bereich. Der Ruhestrom der LoRa-E5-Module an Bord beträgt nur 2,1 uA (WOR-Modus). Es wurde nach Industriestandards mit einem breiten Arbeitstemperaturbereich von -40℃ ~ 85℃, hoher Empfindlichkeit zwischen -116,5 dBm bis -136 dBm und einer Ausgangsleistung von bis zu +20,8 dBm bei 3,3 V entwickelt. LoRa-E5 Dev Board hat auch umfangreiche Schnittstellen. Entwickelt, um die volle Funktionalität des LoRa-E5-Moduls freizuschalten, hat das LoRa-E5-Entwicklungsboard volle 28 Pins von LoRa-E5 herausgeführt und bietet umfangreiche Schnittstellen, darunter Grove-Anschlüsse, RS-485-Anschluss, männliche/weibliche Stiftleisten für Sie Verbinden Sie Sensoren und Module mit verschiedenen Anschlüssen und Datenprotokollen und sparen Sie Zeit beim Löten von Drähten. Sie können das Board auch einfach mit Strom versorgen, indem Sie den Batteriehalter mit 2 AA-Batterien verbinden, was eine vorübergehende Verwendung ermöglicht, wenn keine externe Stromquelle vorhanden ist. Es ist ein benutzerfreundliches Board für einfaches Testen und schnelles Prototyping. Technische Daten Abmessungen LoRa-E5 Dev Board: 85,6 x 54 mm Spannung (Versorgung) 3-5 V (Batterie) / 5 V (USB-C) Spannung (Ausgang) EN 3V3 / 5 V Leistung (Ausgang) Bis zu +20,8 dBm bei 3,3 V Frequenz EU868 Protokoll LoRaWAN Empfindlichkeit -116,5 dBm ~ -136 dBm Schnittstellen USB-C / JST2.0 / 3x Grove (2x I²C/1x UART) / RS485 / SMA-K / IPEX Modulation LoRa, (G)FSK, (G)MSK, BPSK Betriebstemperatur -40℃ ~ 85℃ Strom LoRa-E5-Modul mit nur 2,1 uA Ruhestrom (WOR-Modus) Lieferumfang 1x LoRa-E5 Dev Board 1x Antenne (EU868) 1x USB-C-Kabel (20 cm) 1x 2 AA 3-V-Batteriehalter

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