Suchergebnisse für "seeed OR studio OR water OR cooling OR kit OR for OR raspberry OR pi OR 5"

Das Whadda 3D-Weihnachtsbaum-Kit richtet sich an Bastler und Anfänger, die sich für Löten und Elektronik interessieren. Mit diesem DIY-Kit können Sie einen festlichen LED-Weihnachtsbaum bauen. Features 16 blinkende rote LEDs Zusätzliche grüne und gelbe LEDs zur individuellen Gestaltung Ihres Baumes Kann an Drähten aufgehängt und durch diese geführt werden Wird mit 12 V Gleichstrom betrieben (z. B. in Autos) Technische Daten Geringer Stromverbrauch 8 mA Stromversorgung 9 V Batterie (nicht im Lieferumfang enthalten) Abmessungen 102 x 88 x 80 mm Gewicht 65 g Downloads Manual

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. The RISC-V Open-Source Processor Architecture16 Boards and MCUs You Should Know An FPGA-Based Audio Player with Equalizer (1)Mixing Digital Audio with an Arduino MKR Vidor 4000 Laser Head for Pico-Based Sand ClockDrawing with Light Enter the STM32 Edge AI Contest A Multi-Sensor Environmental Monitoring System for PlantsWireless Measurement of Water Supply and Light Conditions Maixduino AI-Powered Automatic DoormanFace Detection with a Camera Embedded Electronics 2024AI Is Set to Redefine the Industry Charge-Based In-Memory Compute at EnCharge AI AI Inferencing at 10 Times Lower Power and 20 Fold Lower Cost Click Board Helps Develop and Train ML Models for Vibration Analysis The Elektor Mini-WheelieA Self-Balancing Robot Kit MCU, I See YouMCUViewer Open-Source Multiplatform Debugging Tool USB 2.0 IsolatorElectrically Isolated Connections for USB Devices Intervention Before DamagePredictive Maintenance in Practice SPoE – Electromagnetic CompatibilitySingle-Pair with Power-Over-Ethernet Through the Eyes of EMC Color TV: A Wonder of Its TimeCreating a New World ECG Graph MonitoringAn Implementation with Hexabitz Modules and an STM32CubeMonitor The Battle for AI at the Edge HaLow Hits Record 16-km Wi-Fi Distance at 900 MHz First CHERI RISC-V Embedded Chip and Early Access Programme Third-Generation Wildfire Detection Uses Satellite Links From Life’s ExperienceChoice Overload Starting Out in Electronics……Continues Filtering and Controls Tone Quasi-Analog ClockworkA Remake of an Elektor Classic A Modular Approach to Sensor TestingThe ESP32-S3-Based Sensor Evaluation Board 2025: An AI OdysseyThe Rise of Foundation Models and Their Role in Democratizing AI Raspberry Pi Standalone MIDI Synthesizer (1)Preparing a Platform for Some Edge AI Experiments Err-lectronicsCorrections, Updates, and Readers’ Letters Universal AI RISC-V Processor Does It All — CPU, GPU, DSP, FPGA CEO Interview: Ventiva’s Thin and Cool Tech Dual-Core Programming with a Raspberry Pi PicoVenture Into the World of Parallel Programming

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Der vollständige Download dieser Nummer ist für unsere GOLD- und GREEN-Mitglieder auf der Elektor Magazine- Site verfügbar! Nicht noch einmal Mitglied? Klicken Sie hier . Super Servo Tester Testen Sie nur vier Servos, isoliert oder vor Ort analoge Signale und Mikrocontroller CA/N, CN/A, aktuelle Maße und mehr Messe München 2023 die praktische Sub-Nyquist-Verzauberung zuverlässige Erfassung hoher Frequenzen mithilfe der Unterstimme Ein Android-Smartphone mit einem ESP32 verbinden? Praktisches Projekt mit der WLAN-API von Android 1 kHz aktiver Filter zur Messung der Verzerrung Durch die Optimierung des Messsignals verbesserte Maßnahmen elektronisch starten ... Multivibrationen Projekt 2.0 Korrekturen, Aktualisierungen und Lesernachrichten das neue I3C-Protokoll Wirkung von Ankündigung oder echtem Fortschritt BlueRC: IR-Fernsteuerung mit Smartphone und ESP32 adaptiv und universell die Dokumentation der Mikrocontroller ohne Stift (2) Register und Grundschemata Automatisierung von Tests und Messungen Programmierung der Testausrüstung, um herauszufinden, was Sie möchten Infografik: Test und Messung Immunität gegen Überspannungen Schutz für CC/CC Leistungsmodule nicht isoliert Maßgerät Wiha Tester und Computer zur Installation auf diesen Geräten, damit Sie sie installieren können Automatisierung der Tests und Weitergabe der Ergebnisse auf der Lebendigkeit der elektronischen Blöcke Registriergerät für Energiedaten Energieverbrauch messen und registrieren Montage des Rover MARS-Bausatzes von 4tronix Stationäre Diskette mit E-Papier-Anzeige eine innovative Informationsversion eCO? Telegramm-Bot Messung der Luftqualität mit Benachrichtigung durch Telegram die Kulissen des Top-Audio-Sortiments von Home Ton Giesberts von Elektor im Interview zur Kunst des Analogkonzepts Besuch zu Hause neue Cible Einführung in RFID-Etiketten und RFID-Türverriegelung Beispiele für ausgereifte Projekte aus dem Experimentierhandbuch für Arduino von Elektor HF-Stromsonden für Oszilloskope Die RF-Laufzeitmessung ohne Stift pas pour les mauviettes - Roboter-BH-Set mit Raspberry Pi Pico und MicroPython Generative IA Aber was ist passiert? Hexadoku

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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. De open-source processorarchitectuur RISC-V16 boards en MCU's die je moet kennen Een FPGA-gebaseerde audiospeler met equalizer (1)Digitaal audio mixen met een Arduino MKR Vidor 4000 Laserkop voor pico-gebaseerde zandklokTekenen met licht Doe mee aan de STM32 Edge AI Contest Een multi-sensor plantenmonitor-systeemdraadloze meting van watertoevoer en lichtomstandigheden Maixduino AI-gestuurde automatische portiergezichtsdetectie met een camera Embedded Electronics 2024AI gaat de industrie opnieuw vormgeven Lading-gebaseerde in-Memory computing bij EnCharge AI AI-Inferentie met 10 Keer Lager Energieverbruik en 20 Keer Lagere Kosten Click board ondersteunt het ontwikkelen en trainen van ML-modellen voor trillingsanalyse De Elektor Mini-WheelieEen kit voor een zelfbalancerende robot MCU, ik zie jeMCUViewer: open-source multiplatform debugging-tool USB 2.0-isolatorelektrisch geïsoleerde USB-aansluiting Voorkomen is betervoorspellend onderhoud in de praktijk SPoE – Elektromagnetische compatibiliteitSingle pair met Power-over-Ethernet door de ogen van EMC Retro techEen nieuwe wereld met kleurentelevisie ECG-monitorimplementatie met Hexabitz-modules en een STM32CubeMonitor De strijd om AI aan de edge Met HaLow Wi-Fi is een record afstand bereikt van 16 km op 900 MHz Eerste CHERI RISC-V Embedded Chip en Early Access programma Derde generatie bosbranddetectie maakt gebruik van satellietverbindingen Uit het leven gegrepenkeuzestress Alle begin......filtert verder en regelt tonen Quasi-analoog uurwerkwedergeboorte van een Elektor-klassieker Een modulaire sensortesterSensor-evaluatieboard met ESP32-S3 2025: Een AI-OdysseeDe opkomst van foundation modellen en hun rol in het democratiseren van AI Raspberry Pi standalone MIDI-synthesizer (1)voorbereiding van een platform voor enkele edge-AI-experimenten Err-lectronicsCorrecties, updates en brieven van lezers Universele AI RISC-V processor doet ze allemaal - CPU, GPU, DSP, FPGA Interview met de CEO: Ventiva's dunne en coole technologie Dual-core programmeren met een Raspberry Pi Picoduik in de wereld van parallel programmeren

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Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. qu’est-ce que l’edge AI ?L’IA, intégrée à l’appareil découvrez Edge Impulse StudioConcevez et déployez facilement des modèles d’IA en périphérie détection de mots-clés avec Edge ImpulseCollecter, entraîner et déployer contrôle d’appareils par commande vocale avec le Nordic Thingy:53 Termes clés pour comprendre l’edge AI et le machine learning cours accéléré : démarrez avec Edge ImpulseApprenez à collecter, entraîner et déployer un modèle ML avec l’Arduino Nano 33 BLE Sense un nouveau chapitre pour ArduinoD’une carte pour amateurs à une plateforme d’edge computing premiers pas avec la détection d’objets sur des appareils edge détection de défauts sur circuits imprimésVision par ordinateur avec Raspberry Pi adapter l’IA aux appareils les plus compacts optimiser l’efficacité énergétique des appareils edge AI alimentés sur batterie grille-pain intelligentL’IA qui reconnaît le toast parfait Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi et l’edge AI, enfin réunis Leadership, ML embarqué et révolution de l’IA en périphérie modèles vision-langage en périphérieCascade de modèles pour une meilleure fiabilité découvrez Edge ImpulseQuestions de la communauté Elektor mise à jour du projet n°5 : Compteur d’énergie ESP32Utiliser l’Edge AI pour identifier les charges domestiques reconnaissance de mouvements avec détection d’anomaliesUn tutoriel détaillé système de ventilation intelligent : fusion des données sonores et environnementalesUtilisation d’un microcontrôleur double-cœur et du ML pour l’automatisation des fenêtres et persiennes intégrer la commande vocale aux écouteurs et aux casques l'IA en périphérie : au cœur des appareils de demain

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electronica Fast Forward Start- & Scale-Up AwardsLes préparatifs s'accélèrent !Bluetooth Low Energy avec ESP32-C3 et ESP32Vous n'avez pas toujours besoin de choisir le wifi !Renifleur BLEReconfiguration du dongle USB nRF52840 MDK de makerdiaryCube magique de LED RGBcircuit avec un RP2040Marche/arrêt automatique pour le compresseur de pâte à souderContenu vidéo d'ElektorLivestreams, webinaires et cours pour les ingénieurs et les fabricants professionnelsÉlectrification d'un véloUtilisation d'un kit de modification de vélo électriqueDémarer en électroniqueMultiplication de tensionsSur le vifTransmutationsTeensy 4.0 – comment cette carte peut-elle être aussi rapide ?Ou: La vitesse, ce n'est pas sorcier !Simulation d'amplificateur de puissance audio avec TINA« simuler avant de construire »Développer et utiliser vos nœuds LoRaWAN pour l'Internet des Objets (IdO)Exemple de chapitre : Modules LoRaWAN Dragino LHT65, LDS01 et LDS02Projet 2.0Corrections, mises à jour et courriers des lecteurs5G pour mon propre exploitMaîtrise totale du déploiement de la 5G avec les réseaux cellulaires privésInfographicsLes meilleurs conseils pour développer une interface WiFiComment mon appareil apprend-il à transmettre ?Horloge Tour du Rhin Mod 2Analyseur de spectre audio avec dekatronsUne nouvelle façon d'utiliser les tubes rétroEnvoi de données à TelegramAvec un ESP32 et quelques composantsFiltre coupe-bande de Fliege pour les mesures audioFaites de meilleures mesures avec un filtre coupe-bandeDémontage d'un CO2-mètrePeut-on le bidouiller pour vos projets ?Tout mis ensembleLe transistor unijonction programmable expliquéÉcran tactile rond pour Raspberry PiL'HyperPixel 2.1 Round de PimoroniTélémesure avec détection des pertes de connexionGrâce aux modules nRF24L01+Récepteur FM numérique avec Arduino et TEA5767Restez à l'écoute avec un Arduino NanoConvertir une interface OLED de SPI vers I²CHomeLab ToursUn passe-temps ne prend pas sa retraiteUne décennie d'éthique en électroniqueLe regard de Tessel Renzenbrink sur la société numérique.HexadokuThe Original Elektorized Sudoku

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. What to expect This Elektor edition guest-edited by Edge Impulse explores the edge AI workflow, from data collection and model training to deployment and optimization: End-to-End Edge AIA hands-on object detection series that walks through the complete machine learning pipeline on embedded hardware. High-Resolution, High-Speed Object Counting (Nvidia Jetson Nano, TensorRT)Pushing inference speed and precision for visual counting applications. PCB Defect Detection with Computer Vision (Raspberry Pi)Smarter manufacturing through embedded vision. Smart Building Ventilation with Sensor FusionAI-powered environmental optimization for energy efficiency. Analog Meter Reading (Arduino Nicla Vision)A TinyML approach to automating analog infrastructure. Smart Appliance Control Using Voice Commands (Nordic Thingy:53)Speech recognition at the edge. Liquid Classification with TinyML (Seeed Wio Terminal + TDS Sensor)Combining IoT sensing and embedded ML for fluid analysis. Surgery Inventory Object DetectionApplying real-time vision to healthcare logistics. Plus, the magazine includes exclusive interviews with: Edge Impulse co-founders Zach Shelby and Jan Jongboom; Qualcomm Technologies VP of product management Manny Singh; and EDGE AI FOUNDATION CEO Pete Bernard. Also included are a Tech the Future essay titled "AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices," an Industry Case Study on GlobalSense, and more. Contents What the Heck Is Edge AI Anyway?Bringing Intelligence to the Device Meet Edge Impulse StudioEasily Build and Deploy Edge AI Models Keyword Spotting with Edge ImpulseCollect, Train, and Deploy Smart Appliance Control Using Voice Commands with the Nordic Thingy:53 Key Terms for Understanding Edge AI and Machine Learning Crash Course: Getting Started with Edge ImpulseLearn to Collect, Train, and Deploy an ML Model with the Arduino Nano 33 BLE Sense A New Chapter for ArduinoFrom Hobby Board to Edge Computing Powerhouse Getting Started with Object Detection on Edge Devices PCB Defect DetectionComputer Vision with Raspberry Pi Scaling AI to the Smallest Devices Optimizing Power Efficiency in Battery-Driven Edge AI Devices AI ToasterWhen Edge AI Meets Breakfast Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi Familiarity Meets Edge AI Leadership, Embedded ML, and the Edge Revolution Vision Language Models for the EdgeCascading Models for Better Reliability Get to Know Edge ImpulseQuestions from the Elektor Community Project Update #5: ESP32-Based Energy MeterUsing Edge AI to Recognize Household Loads Motion Recognition with Anomaly DetectionAn End-to-End Tutorial Smart Ventilation System: Fusing Sound and Environmental DataA Dual-MCU Machine Learning Approach for Automated Window and Louver Control Bringing Voice Control to Earbuds and Headsets AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices

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Learn programming for Alexa devices, extend it to smart home devices and control the Raspberry Pi The book is split into two parts: the first part covers creating Alexa skills and the second part, designing Internet of Things and Smart Home devices using a Raspberry Pi. The first chapters describe the process of Alexa communication, opening an Amazon account and creating a skill for free. The operation of an Alexa skill and terminology such as utterances, intents, slots, and conversations are explained. Debugging your code, saving user data between sessions, S3 data storage and Dynamo DB database are discussed. In-skill purchasing, enabling users to buy items for your skill as well as certification and publication is outlined. Creating skills using AWS Lambda and ASK CLI is covered, along with the Visual Studio code editor and local debugging. Also covered is the process of designing skills for visual displays and interactive touch designs using Alexa Presentation Language. The second half of the book starts by creating a Raspberry Pi IoT 'thing' to control a robot from your Alexa device. This covers security issues and methods of sending and receiving MQTT messages between an Alexa device and the Raspberry Pi. Creating a smart home device is described including forming a security profile, linking with Amazon, and writing a Lambda function that gets triggered by an Alexa skill. Device discovery and on/off control is demonstrated. Next, readers discover how to control a smart home Raspberry Pi display from an Alexa skill using Simple Queue Service (SQS) messaging to switch the display on and off or change the color. A node-RED design is discussed from the basic user interface right up to configuring MQTT nodes. MQTT messages sent from a user are displayed on a Raspberry Pi. A chapter discusses sending a proactive notification such as a weather alert from a Raspberry Pi to an Alexa device. The book concludes by explaining how to create Raspberry Pi as a stand-alone Alexa device.

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Der Siglent SSA3075X Plus Spektrum-Analyzer ist ein leistungsstarkes und flexibles Werkzeug für die HF-Signal- und Netzwerkanalyse. Mit einem Frequenzbereich von 7,5 GHz bietet der Analysator zuverlässige automatische Messungen und mehrere Betriebsarten: Spektrum-Analyzer als Basis, optionale Funktionen umfassen HF-Leistungsmessung, Vektorsignal-Modulationsanalyse, Reflexionsmessung und EMI-Test. Zu den Anwendungsbereichen gehören die Überwachung/Bewertung von Sendungen, Standortvermessung, S-Parameter-Messung, analoge/digitale Modulationsanalyse, EMI-Vorprüfung, Forschung und Entwicklung, Ausbildung, Produktion und Wartung. Features Frequenzbereich des Spektrum-Analyzer von 9 kHz bis 7,5 GHz –165 dBm/Hz Angezeigter durchschnittlicher Geräuschpegel (typisch) –98 dBc/Hz. @ 10 kHz Offset-Phasenrauschen (1 GHz, typ.) Pegelmessunsicherheit <0,7 dB (typ.) 1 Hz Mindestauflösungsbandbreite (RBW) Vorverstärker (Std.) Tracking Generator (kostenlos inkl.) Analysemodus für analoge und digitale Signalmodulation (opt.) Reflexionsmesskit (opt.) EMI-Filter und Quasi-Peak-Detektor-Kit (opt.) Erweitertes Messkit (opt.) 10,1-Zoll-Multi-Touch-Bildschirm, Maus und Tastatur werden unterstützt Webbrowser-Fernsteuerung auf PCs und mobilen Endgeräten sowie Dateibetrieb Technische Daten   SSA3015X Plus SSA3021X Plus SSA3032X Plus SSA3075X Plus Frequenzbereich 9 kHz ~ 1,5 GHz 9 kHz ~ 2,1 GHz 9 kHz ~ 3,2 GHz 9 kHz ~ 7,5 GHz Auflösung Bandbreite 1 Hz ~ 1 MHz 1 Hz ~ 1 MHz 1 Hz ~ 1 MHz 1 Hz ~ 3 MHz Phasenrauschen <–99 dBc/Hz <–98 dBc/Hz <–98 dBc/Hz <–98 dBc/Hz Genauigkeit der Gesamtamplitude <1,2 dB <0,7 dB <0,7 dB <0,7 dB Anzeige des durchschnittlichen Geräuschpegels –156 dBm/Hz –161 dBm/Hz –161 dBm/Hz –165 dBm/Hz Lieferumfang Siglent SSA3075X Plus Spektrum-Analyzer USB-Kabel Netzkabel Kurzanleitung Downloads Datasheet Manual Documentation Firmware

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Der 2-Kanal OWON XDG2035 ist ein Funktions-/Wellenformgenerator, der Signale mit einer maximalen Frequenz von 35 MHz erzeugen kann. Der Generator hat eine Auflösung von 1 µHz und eine Abtastrate von 500 MSa/s.Der OWON XDG2035 ist in der Lage, 6 Standardwellenformen und 150 Arbiträrwellenformen zu erzeugen. Mit der mitgelieferten Software können Sie erweiterte Funktionen bis zu 10 Millionen Punkte schreiben. Wellenformen können mit einem PC über USB oder LAN im internen Speicher des Funktionsgenerators gespeichert werden.Der OWON XDG2035 unterstützt auch SCPI-Befehle und LabView. Der Funktionsgenerator verfügt über einen integrierten hochwertigen Frequenzzähler, der von 100 bis 200 MHz arbeiten kann.FeaturesMax. 35 MHz Frequenzausgang500 MSa/s Abtastrate, vertikale Auflösung 1 μHz14 Bit vertikale Auflösung, 10 Marb WellenformlängeUmfassende Wellenformausgabe: 6 Grundwellenformen und 150 integrierte ArbiträrwellenformenUmfassende Modulationsfunktionen: AM, FM, PM, FSK, 3FSK, 4FSK, PSK, OSK, ASK, BPSK, PWM, Sweep und BurstHochpräziser Frequenzzähler integriert, unterstützter Bereich 100-200 MHzSCPI und LabVIEW werden unterstützt7 Zoll Multi-Touch-Bildschirm (800 x 480 Pixel)Technische DatenKanäle2Frequenzausgang35 MHzAbtastrate500 MSa/sVertikale Auflösung14 bitsWellenform Standard WaveformSine, square, pulse, ramp, noise, and harmonicArbitrary WaveformExponential rise, exponential fall, sin(x)/x, step wave, and others, total 150 built-in waveforms, and user-defined arbitrary waveformFrequenz (Auflösung 1 μHz) Sine1 μHz-100 MHzSquare1 μHz ~ 30 MHzPulse1 μHz ~ 25 MHzRamp1 μHz ~ 3 MHzNoise (-3 dB, typical)100 MHzArbitrary Waveform1 μHz ~ 15 MHzHarmonic1 μHz ~ 50 MHzAccuracy±2ppm, 25°C ±5°CWaveform Length2 points - 10M pointsAmplitude Into 50Ω load1mVpp ~ 10Vpp (≤25 MHz); 1mVpp ~ 5Vpp (≤60 MHz); 1mVpp ~ 2.5Vpp (≤100 MHz)Modulation TypeAM, DSB-AM, FM, PM, ASK, FSK, PSK, BPSK, QPSK, 3FSK, 4FSK, OSK, PWM, SUMFrequenzzähler FunctionFrequency, period, +width, -width, +duty, and -dutyFrequency Range100 ~ 200 MHzFrequency Resolution7 digitsInput/Output Input modefrequency counter, external modulation input, external trigger input, internal clock output, external reference clock input/outputCommunication InterfaceUSB Host, USB Device, LAN, RS232 (optional)Mechanische Spezifikationen Abmessungen340 x 177 x 90 mmGewicht2,3 kgLieferumfang1x OWON XDG20351x Netzkabel1x CD-ROM1x Kurzanleitung1x USB-Kabel1x BNC-BNC-KabelDownloadsQuick Guide

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Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. qu’est-ce que l’edge AI ?L’IA, intégrée à l’appareil découvrez Edge Impulse StudioConcevez et déployez facilement des modèles d’IA en périphérie détection de mots-clés avec Edge ImpulseCollecter, entraîner et déployer contrôle d’appareils par commande vocale avec le Nordic Thingy:53 Termes clés pour comprendre l’edge AI et le machine learning cours accéléré : démarrez avec Edge ImpulseApprenez à collecter, entraîner et déployer un modèle ML avec l’Arduino Nano 33 BLE Sense un nouveau chapitre pour ArduinoD’une carte pour amateurs à une plateforme d’edge computing premiers pas avec la détection d’objets sur des appareils edge détection de défauts sur circuits imprimésVision par ordinateur avec Raspberry Pi adapter l’IA aux appareils les plus compacts optimiser l’efficacité énergétique des appareils edge AI alimentés sur batterie grille-pain intelligentL’IA qui reconnaît le toast parfait Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi et l’edge AI, enfin réunis Leadership, ML embarqué et révolution de l’IA en périphérie modèles vision-langage en périphérieCascade de modèles pour une meilleure fiabilité découvrez Edge ImpulseQuestions de la communauté Elektor mise à jour du projet n°5 : Compteur d’énergie ESP32Utiliser l’Edge AI pour identifier les charges domestiques reconnaissance de mouvements avec détection d’anomaliesUn tutoriel détaillé système de ventilation intelligent : fusion des données sonores et environnementalesUtilisation d’un microcontrôleur double-cœur et du ML pour l’automatisation des fenêtres et persiennes intégrer la commande vocale aux écouteurs et aux casques l'IA en périphérie : au cœur des appareils de demain

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Tout sur les protocoles et leur mise en œuvre avec Arduino Initialement destiné aux véhicules routiers, le réseau CAN (« Controller Area Network ») et son successeur le réseau CAN FD (« Flexible Data ») ont vu leurs champs d’application s’élargir à de nouveaux domaines. L’industrie propose de nombreux modules microcontrôleurs dotés d’une interface CAN et/ou CAN FD. L’environnement de développement Arduino a démocratisé la programmation de ces modules et il existe des bibliothèques qui implémentent un pilote CAN et/ou un pilote CAN FD. La première partie dresse un rapide historique des réseaux CAN et CAN FD et expose la problématique des lignes de transmission en abordant succinctement leur théorie et présentant des résultats de simulation Spice. La deuxième partie est consacrée au réseau CAN, en détaillant successivement la fonction logique du réseau, les transcepteurs, les contrôleurs, la topologie la plus classique (le bus) et d’autres moins courantes, les répéteurs et les passerelles. Les aspects particuliers du protocole, tels que le bit stuffing, l’arbitrage, les trames d’erreur, la détection des erreurs sont exposés. La discussion de la fiabilité du protocole est illustrée par des exemples mettant en évidence ses faiblesses. La troisième partie présente le protocole CAN FD, ses deux variantes CAN FD ISO et CAN FD non ISO, leurs fiabilités, leurs faiblesses, mises en évidence par des exemples. Différents transcepteurs et contrôleurs CAN FD sont décrits. La quatrième partie est dédiée aux applications : comment utiliser les services d’un pilote, concevoir une messagerie, utiliser un analyseur logique. Deux exemples d’application terminent cette partie. Ce livre s’adresse aux amateurs et aux ingénieurs non spécialistes pour comprendre les possibilités qu’offre un réseau CAN et comment on le met en œuvre. Un enseignant trouvera des informations pour approfondir ses connaissances et pour concevoir des travaux pratiques. Une connaissance des microcontrôleurs, de leur programmation, de l’électronique numérique aidera à la lecture des schémas. La connaissance du langage C++ et du langage de simulation électronique Spice facilitera la compréhension des programmes qui sont décrits dans le livre. Tous les codes source sont disponibles sur le dépôt GitHub de l’auteur. Téléchargements GitHub

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