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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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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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With Examples for Arduino UNO, Raspberry Pi Pico and ESP32 Programming small electronic systems has never been more accessible. Tasks that once demanded expensive tools, specialized hardware, and deep electrical engineering expertise can now be tackled with low-cost development boards and approachable software. At the centre of this shift is the Arduino environment, which provides a unified and familiar way to program a wide range of microcontroller platforms—from classic AVR boards like the Arduino UNO to modern ARM-based boards such as the Raspberry Pi Pico, and powerful Wi-Fi-enabled devices like the ESP32. This book introduces embedded programming through the core idea that defines all microcontrollers: reading inputs, processing information, and controlling outputs in a predictable loop. The Arduino environment abstracts much of the hardware complexity, allowing you to focus on behaviour rather than implementation details. With just a few lines of code, you can blink LEDs, read sensors, control motors, and communicate with other devices. While the Arduino UNO, Raspberry Pi Pico, and ESP32 boards differ greatly in performance and features, they share the same fundamental building blocks: digital and analog I/O, timers, serial communication, PWM, interrupts, and power management. Learning these concepts within the Arduino framework builds skills that transfer easily across platforms and scale toward more advanced applications. By exploring multiple boards while maintaining a consistent programming approach, this book helps you progress from simple experiments to confidently produce well-structured designs—showing that embedded development can be both practical and enjoyable.

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Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. Kleine warmtebeeldcameraeen op Arduino UNO gebaseerde DHZ-oplossing Project-update #3: ESP32-gebaseerde energiemeterintegratie en test met Home Assistant 2024: een AI-odysseeobjectdetectie verbeteren met verfijnde technieken De Raspberry Pi gaat AInieuwe kit bevat M.2 HAT+ met AI-versneller Sensoren voor weerstationswat is de beste keuze? Lees uw analoge watermeter uit met AI (1)koppel uw oude watermeter met het IoT! GSM-alarmdraadloze garagebeveiliging Low-power Thread-devices geoptimaliseerd en onder de loep genomenweinig vermogen... weinig inspanning? Uit het leven gegrepende genderkloof Zelfbouw-nevelkamermaak onzichtbare straling zichtbaar SparkFun Thing Plus Mattereen veelzijdig Matter-gebaseerd IoT development board IoT-retrofittenRS232-apparaten klaarstomen voor Industry 4.0 Stimuleer het IoT met 8-bit MCU’s Technologie stimuleert duurzaamheidvooruitgang leidt in veel toepassingen tot efficiënter energiegebruik AWS voor Arduino en co. (1)AWS IoT ExpressLink in de praktijk Luchtstroomdetector met alleen een Arduinozonder externe sensoren! Lekdetectorverbonden met de Arduino-cloud Kristallenvreemde onderdelen Universele logger voor de tuinAI-tuinieren komt een stapje dichterbij Analoge 1kHz-generatorsinussen met geringe vervorming Miletus: webapps offline gebruikeninclusief toegang tot het systeem en het apparaat! Van 4G naar 5Gis het echt zo eenvoudig? Alle begin......gaat symmetrisch

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Open-Source-Code mit Arduino IDE und PlatformIO Autonomes Fahren: GPS, Accelerometer, Gyroskop PS3-Controller Mikrocontroller wie der Arduino und Einplatinenrechner wie der Raspberry Pi haben sich zu beliebten Komponenten entwickelt. Dritter im Bunde ist der ESP32 der Firma Espressif. Mikrocontroller dieser Baureihe zeichnen sich durch eine Vielzahl implementierter Funktionen aus, die bei einem Arduino konventioneller Prägung mit einem Atmel-AVR-Mikrocontroller erst mit weiterer Hardware möglich sind. Prominentes Beispiel sind hier die WiFi- und Bluetooth-Funktionalitäten. Gegenüber einem Raspberry Pi zeichnen sie sich durch einen deutlich geringeren Preis aus. Allgemeine Informationen für die Realisierung eines Roboterauto-Projekts mit dem ESP32 sind leicht zu finden. Dabei handelt es sich aber oft nur um Ausführungen zu einem Teilaspekt, ohne inhaltliche oder funktionale Abstimmung. So ist nicht nur die Beschaffung der benötigten Informationen mühselig und zeitaufwändig, sie kann auch außerordentlich fehlerträchtig sein. Ansatzpunkt dieses Buches ist, diese Lücke zu schließen. Es geht auf verschiedene Möglichkeiten eines Chassis ein, vermittelt nötige Kenntnisse und führt schrittweise von einer einfachen Motorsteuerung zu einem komplexen sensor- und sprachgesteuerten Roboterauto. Hacks rund um GPS und eine PlayStation 3 runden die Sache ab. Inhalt Bei der Reihenfolge der Kapitel wurde versucht – beginnend bei der Darstellung von grundlegenden Informationen – über die Lösung einfacher Aufgaben zu etwas anspruchsvolleren Techniken zu führen. Der Mikrocontroller ESP32 Die Software erstellen Die Stromversorgung Rund um die Hardware Das Chassis Der Gleichstrommotor Kabellose Steuerung über WiFi Mit Sensoren Hindernisse erkennen Eine eigene Roboterauto-App Servo und Lichtsensor GPS Accelerometer / Gyroskop PS3-Controller Roboterauto-App Hinweis zur Software Die Dateien haben das Suffix (.cpp). Grund ist die Entwicklung mit PlatformIO. Mit Copy & Paste sollten sie auch in der Arduino-IDE verwendet werden können.

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Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. PIO programmeren op de Raspberry Pi PicoNegen instructies, veel mogelijkheden AI buiten de browser brengenAI-CLI's gebruiken voor het coderen, compileren en valideren van embedded projecten De Scrutiny DebuggerDebuggen, visualiseren en testen van code in Embedded C/C++ Sigfox breakout board (1)Een zelfgebouwde radio BoB Low-Noise voeding (2)Constructie, montage en praktische implementatie Eenvoudige signaalgenerator met de RP2040Analoge en digitale signalen voor ongeveer €10 De toekomst van slimme huizen verkennen met Matter en Edge AIBieden de nieuwste updates van Matter en de opkomst van Edge AI technici eindelijk de tools om de intelligente, slimme huizen te bouwen die gebruikers zijn beloofd? Differentiële druksensorenVoorspellend onderhoud in HVAC-systemen Security by designTechnische basisprincipes beperken storingen Embedded security is niet langer optioneel CRA en PQC herzien prioriteiten voor embedded securityWaarom zelfs kleine IoT- en industriële bedrijven een upgradeplan nodig hebben embedded world 2026Een interview met Benedikt Weyerer, Executive Director embedded world Praktijkervaring met I3CGebruik van hardware van ST en Microchip Het BLEnky-projectSnelle prototyping voor Bluetooth Low Energy toepassingen Pulsbreedtemodulatievan een eenvoudige aan/uit-thermostaat naar een rimpelloos DC-signaal AudiotronicaOorstrelende elektronica voor zelfbouw Uit het leven gegrepenRead the f...ing manual! ESP32 audio transceiver board (Deel 4)Afstemmen van de kloksignalen en een bekabelde versie 2026: An AI OdysseyDe kater van Vibe-Coding in 2025 Symmetrische DC-belastingStatische of dynamische en symmetrische gelijkstroombelasting Gezichten tellen met MaixCAMEen eenvoudige methode om de omvang van het publiek vast te leggen

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Bauen Sie Ihren RISC-V-Controller Debütieren Sie auf dem RISC-V-Softwareknoten NEORV32 für FPGA mit einfacher Berechnung Grafiktracker mit Arduino Dies ist mit dem Arduino-Serien-Traceur ganz einfach. CLUE-Karte von Adafruit Eine intelligente Lösung für IoT-Projekte Kartenleser für Raspberry Pi 400 Schutz der Ein- und Ausgänge Raspberry Pi RP2040-Karten auf Gogo DIY-Ansatz zur Sicherheit und elektronischen Spionage Heizen oder kühlen Sie die SRAM Identifizierung der Bestandteile Tricks und Kniffe, gute Praktiken und andere nützliche Informationen Kontaktloser Schalter zum Selbermachen Elektronisch starten? (12) Anpassung von Impedanz und Transformatoren Was ist neu in der Entwicklung der Blockade? Rost und Aktualisierung von IoT-Implementierungen Infografik Die Vorteile von 5G für Industrie und Automobil Relais für mobile Spulen Besuch vor Ort Chacun Sohn Tour Reise durch das neuronale Netzwerk (4. Teil) Die verstörten Neuronen Magnetische Schwebebahn: noch einfacher Dritte Version: die kompaktere Automatisierte Programmierung mit Raspberry Pi und dem OpenPLC-Projekt Visualisierung von SPS-Programmen mit AdvancedHMI Über das Leben Eingewickelt, das ist pesé Unter Ihrem Radar Die Mikrocontroller, die Sie kennen müssen Überwachung und Entsendung ohne Draht Eine Lösung für Arduino, ESP32 und Co. Station zur Messung von Temperatur und Luftfeuchtigkeit im Beutelformat Nutzung der vorinstallierten Module Reparatur von Lithiumbatterien Sparen Sie Geld und steigern Sie die Leistung! Erstellen grafischer Schnittstellen in Python Meme-Generator Drei grundlegende Fragen Warum, mit wem, mit wem? Hexadoku

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All-in-One-Plattform für KI-Lernen und -Entwicklung im Bereich Edge Intelligence Dieses auf dem NVIDIA Jetson Orin Nano basierende KI-Starter-Kit ist eine vielseitige Plattform für Lernen, Entwicklung und praktische Experimente im Bereich Edge AI. Das für den Einsatz mit dem NVIDIA Jetson Orin Nano konzipierte Kit kombiniert ein 11,6-Zoll-IPS-Display, eine schwenk- und neigbare 8-Megapixel-Kamera sowie ein KI-gestütztes Sprachinteraktionssystem. Es umfasst 30 Funktionsmodule und 38 sorgfältig ausgearbeitete Python-Kurse, die vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau reichen. Die Kursinhalte decken Python-Grundlagen, Sensortechnologie, KI-basierte Bildverarbeitung (AI Vision) und Objekterkennung ab. Dank praktischer Schritt-für-Schritt-Übungen – von der grundlegenden Programmierung bis hin zu praxisnahen Computer-Vision-Anwendungen – bietet dieses Kit eine ideale Plattform für Schüler, Maker, Entwickler und alle, die sich mit künstlicher Intelligenz und Edge Computing beschäftigen möchten. Hinweis: Der NVIDIA Jetson Orin Nano ist nicht im Lieferumfang enthalten. Features Entwickelt für den NVIDIA Jetson Orin Nano KI-Sprachinteraktionsmodul 8-MP-Kamera mit Schwenk-Neige-Steuerung Unterstützt Objekt- und Gesichtserkennung (Tracking) Kein Löten oder aufwendige Verkabelung erforderlich Integriertes 11,6-Zoll-IPS-Display 30 Funktionsmodule 38 Schritt-für-Schritt-Python-Lektionen Erweiterungsschnittstellen für I²C, UART und GPIO Tragetasche im Lieferumfang enthalten Technische Daten Hauptprozessor Jetson Orin Nano Anzahl der Sensoren 30 Design des Sensor-Boards Integriertes Sensor-Board; kein Löten oder aufwendige Verkabelung erforderlich Bildschirm 11,6-Zoll-IPS-Bildschirm Bildschirmauflösung 1366 x 768 Kamera IMX219 8 MP Erweiterungsschnittstellen 2x I²C, 1x UART, 1x IO D13, 1x IO D12 Programmierumgebung Python-basiert Anzahl der Tutorials 38 kreative Tutorials Zielgruppe Schüler, Lehrkräfte, Hardware-Enthusiasten Anwendungsszenarien Ideal zum Erlernen der KI-Programmierung und der Grundlagen des Jetson Orin Nano Abmessungen 300 x 200 x 100 mm Modulliste Modul Anzahl Temperatur- und Feuchtigkeitssensor 1 Stk. Taster 4 Stk. Ultraschall-Abstandssensor 1 Stk. Lichtsensor 1 Stk. Linear-Potentiometer 1 Stk. Summer 1 Stk. LCD 1 Stk. Infrarot-Fernbedienung 1 Stk. Relais 1 Stk. NFC 1 Stk. PIR-Bewegungssensor 1 Stk. Joystick 1 Stk. 4-stelliges Display 1 Stk. LED 1 Stk. Mikrofon 1 Stk. Lautsprecher 1 Paar Vibrationsmotor 1 Stk. Berührungssensor 1 Stk. 8x8-RGB-Matrix 1 Stk. Luftdrucksensor 1 Stk. Neigungsschalter 1 Stk. Schrittmotor 1 Stk. Beschleunigungs- und Gyroskopsensor 1 Stk. Gassensor (MQ2) 1 Stk. Hall-Sensor 1 Stk. Drehgeber (Rotary Encoder) 1 Stk. Gabellichtschranke 1 Stk. NTC 1 Stk. Servo 2 Stk. Monokulare Kamera 1 Stk. Lieferumfang 1x Elecrow AI Starter Kit für Jetson Orin Nano 1x IR-Fernbedienung 1x NFC-Karte 1x 128 GB SD-Karte 1x 40-Pin-GPIO-Kabel 2x 22-Pin-FPC-Kabel 2x 24-Pin-FPC-Kabel 1x Jetson-DP- und USB-Adapterplatine Nicht enthalten NVIDIA Jetson Orin Nano Downloads Manual Wiki OpenClaw Install and Config Guide

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Dieses Bundle enthält das AI Fusion Lab Kit mit über 450 Komponenten sowie das Buch Physical AI mit Raspberry Pi und bietet einen umfassenden, praxisnahen Einstieg in KI, Elektronik und Python-Programmierung. Realisieren Sie praxisnahe Projekte, die Computer Vision, Sprachinteraktion, Sensoren, Motoren und Large Language Models miteinander verknüpfen. Das beiliegende Buch führt Sie Schritt für Schritt von der Einrichtung des Raspberry Pi und der Hardware-Steuerung bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen unter Einsatz von OpenCV, MediaPipe, YOLO, OpenAI-Diensten und lokalen Ollama-Modellen. SunFounder AI Fusion Lab Kit für Raspberry Pi (450+ Teile) Das AI Fusion Lab Kit verwandelt einen Raspberry Pi in eine umfassende Plattform zum Erlernen von künstlicher Intelligenz, Elektronik und Python-Programmierung. Es unterstützt die Modelle Raspberry Pi 5, 4B, 3B+, 3B und Zero 2 W sowie gängige KI-Modelle und -Dienste, darunter ChatGPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Qwen, Doubao und Ollama. Dank Kamera, Pan-Tilt-HAT, 10-Achsen-Sensormodul, Mikrofon, Lautsprecher und elektronischen Komponenten ermöglicht das Kit den Bau interaktiver KI-Projekte, die Sprache, Bilderkennung, Bewegung und Sensordaten kombinieren. Es eignet sich für Anfänger, Schüler und Studierende, Maker sowie alle, die praktische KI-Anwendungen erkunden möchten. Multimodale KI-Projekte entwickeln Kombinieren Sie große Sprachmodelle (LLMs) mit Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Ausgabe, Kamera-Bilderkennung, Sensoren und Breadboard-Schaltungen. Erstellen Sie Projekte, die hören, sprechen, sehen, reagieren und mit ihrer Umgebung interagieren können, während Sie gleichzeitig die Funktionsweise moderner KI-Systeme kennenlernen. KI-Bilderkennung und Objektverfolgung erkunden Nutzen Sie YOLO, OpenCV und MediaPipe, um Objekte, Farben, Gesichter und menschliche Bewegungen zu erkennen und zu verfolgen. Der motorisierte Pan-Tilt-HAT ermöglicht es der Kamera, Zielen automatisch zu folgen, und demonstriert so das Zusammenspiel von Computer Vision und Bewegungssteuerung. Sprach-KI mit dem Fusion HAT+ Das Fusion HAT+ vereinfacht die Hardware-Steuerung durch eine einheitliche Python-Bibliothek und unterstützt das sichere Herunterfahren des Raspberry Pi. Dank des integrierten Mikrofons und Lautsprechers lassen sich problemlos sprachgesteuerte Assistenten und andere KI-Anwendungen für die Mensch-Maschine-Interaktion entwickeln. Kompatibel mit Raspberry Pi 5, 4B, 3B+, 3B und Zero 2 W Unterstützt verschiedene cloudbasierte und lokale KI-Modelle Umfasst Kamera, Pan-Tilt-HAT, 10-DOF-Modul, Mikrofon und Lautsprecher Projekte zu den Themen Sprach-KI, Computer Vision, Sensorik und Elektronik Video-Tutorials, Dokumentation und Beispielcode Buch: Physical AI with Raspberry Pi Anhand des Raspberry Pi und des AI Fusion Lab Kits führt Sie dieses Buch Schritt für Schritt von den Grundlagen der Hardware-Anbindung bis hin zur Entwicklung intelligenter Systeme, die sehen, hören, sprechen und Entscheidungen treffen können. Ob Schüler, Lehrkraft, Maker oder Ingenieur – Sie sammeln wertvolle Erfahrungen durch Projekte, die darauf ausgelegt sind, sowohl Ihr Wissen als auch Ihr Selbstvertrauen zu stärken. Ausgehend von der Systemeinrichtung, der GPIO-Programmierung sowie dem Einsatz von Sensoren, Displays, Motoren und Automatisierungstechniken führt das Buch schrittweise in fortgeschrittene Themen ein, darunter Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Synthese, dialogorientierte KI (Conversational AI), Objekterkennung und maschinelles Lernen. Dabei lernen Sie, sprachgesteuerte Geräte, intelligente Assistenten, Kamera-Tracking-Systeme, Lösungen zur Umweltüberwachung sowie KI-gestützte Embedded-Anwendungen zu entwickeln. Entdecken Sie moderne Technologien wie OpenAI-Dienste, lokale Large Language Models (via Ollama), OpenCV, MediaPipe und die Objekterkennung mit YOLO, während Sie praktische Erfahrungen mit realen Anwendungen aus den Bereichen Robotik, Industrieautomatisierung, Smart Devices und autonome Systeme sammeln. Sie erfahren, wie intelligente Software mit Sensoren, Kameras, Motoren und Displays interagieren kann, um Systeme zu schaffen, die auf natürliche Weise auf ihre Umgebung reagieren. Anstatt lediglich Code-Beispiele nachzuahmen, werden Sie dazu ermutigt, zu experimentieren sowie jedes Projekt individuell anzupassen und zu erweitern. Die in diesem Buch vermittelten Techniken und Fähigkeiten bilden eine solide Grundlage für zukünftige Innovationen, Rapid Prototyping, Forschung und Produktentwicklung. Wenn Sie bereit sind, über die klassische Elektronik hinauszugehen und die Zukunft intelligenter Embedded-Systeme zu erkunden, begleitet Sie dieses Buch auf jedem Schritt des Weges. Dieses Bundle enthält: SunFounder AI Fusion Lab Kit for Raspberry Pi (Einzelpreis: 100 €) Buch: Physical AI with Raspberry Pi (Einzelpreis: 45 €) Nicht enthalten Raspberry Pi

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59 Experiments with Arduino IDE and Python The main aim of this book is to teach the Arduino IDE and MicroPython programming languages in ESP32 based projects, using the highly popular ESP32 DevKitC development board. Many simple, basic, and intermediate level projects are provided in the book using the Arduino IDE with ESP32 DevKitC. All projects have been tested and work. Block diagrams, circuit diagrams, and complete program listings of all projects are given with explanations. In addition, several projects are provided for programming the ESP32 DevKitC using MicroPython. The projects provided in this book are designed to teach the following features of the ESP32 processor: GPIOs Touch sensors External interrupts Timer interrupts I²C and I²S SPI PWM ADC DAC UART Hall sensor Temperature sensor Infrared controller Reading and writing to SD card Reading and writing to flash memory RTC timer Chip ID Security and encryption Wi-Fi and network programming Bluetooth BLE programming Communication mobile devices Low power design ESP-IDF programming The projects have been organized with increasing levels of difficulty. Readers are encouraged to tackle the projects in the order given. A specially prepared hardware kit (SKU 18305) is available from Elektor. With the help of this hardware, it should be easy and fun to build the projects in this book.

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. The ESP-BLASTA Mini ESP32 Rocket Drone That Flies 100 km/h+ Wireless Workshop (1)Radio Modules Unlocked: 433 MHz CC1101 Sub-GHz Transceiver AM TransmitterWith Square/Sine Wave Generator on Raspberry Pi Pico STM32Cube Innovation ChallengeCompete with Your Best STM32C5 Design CoffeeCallerHow a Long Hallway Led to a Custom Mesh-Networked PCB AudiotronicsTotal Harmonic Distortion Elektor at 65Projects from Septembers and Octobers Past Bluetooth Channel Sounding for Asset TrackingCentimeter-Level Precision Ranging for Next-Generation IoT 2026: An AI OdysseyQuantum Computing Is Not the Next GPU Protecting the Cloud Demands Security at the Edge First Experiences with the HackRF ProPractical Tests with the New SDR Hardware Modem Upgrade from GPRS/2G to LTE/4GUsing a Wireless Alarm Control Panel as an Example Loop Antenna with RF BricksPart 1: A DIY Shortwave Antenna with Adjustable Directivity Internet Radio to AM ConverterUsing an ESP32-S3 as Transmitter Err-lectronics mioty — An OverviewFraunhofer’s Approach to LPWAN Workbench WisdomPractical Tips from Experts Walter, the Compact IoT ModulePart 2: Accessing Weather and Data Services

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