Suchergebnisse für "pican or 3 or can or bus or board or for or raspberry or pi or 4 or with or 3 or a or smps or rtc"

KENNISMAKING MET NEURONEN IN NEURALE NETWERKEN (DEEL 1)Kunstmatige Neuronen EMC PRE-COMPLIANCE TEST VOOR UW DC-GEVOED PROJECT (DEEL 1)Dubbele DC-LISN ELEKTRONISCHE BELASTING VOOR DC EN ACTot 400 V en 10 A (piek) ALLE BEGIN......neemt het op tegen de spoel! BEELDVERWERKING MET DE NVIDIA JETSON NANO (DEEL 1)De Hardware en Software EEN GEDETAILLEERD ONDERZOEK NAAR NETTRANSFORMATORENIn- en uitschakelgedrag YES WE CAN MET PICAN 3Een CAN Bus HAT voor de Raspberry Pi 4 ZONNEPANELEN OP JE BALKONZelfbouw balkoncentrale = snel terugverdiend! BEELDVERWERKING EN VIDEO-STREAMING MET EEN RASPBERRY PI 4De Raspberry Pi High-Quality Camera in de praktijk DISPLAYS GEBRUIKEN IN RASPBERRY PI-PROJECTENEen hoofdstuk als voorbeeld: Organische LED-displays (OLED) KENNISMAKING MET DE PARALLAX PROPELLER 2 (DEEL 4):Tekens Versturen ELEKTOR @ 60Een terugblik op voorgaande septembers OOST WEST LAB BESTop het Friese platteland, waar de buizen bloeien... HYBRIDENVreemde onderdelen, de serie EEN KOMPASROOS MET DE GY-271Of waarom we in een acht bewegen om een sensor te kalibreren HOE GROOT IS UW VOETAFDRUK?Bereken de ecologische voetafdruk van uw elektronica CONNECTED THERMOSTAAT MET ESP32Houd uw wijn op de juiste temperatuur! MAGNETISCHE LEVITATIE OP DE DIGITALE MANIERESP32 Pico vervangt de Analoge Comparator ULTIMATE ARDUINO UNO HARDWARE MANUALEen hoofdstuk als voorbeeld: Main Microcontroller Bootloader MICROPYTHON VOOR DE ESP32 C.S. (DEEL 2)Eenvoudig Matrix Displays besturen MADMACHINE SWIFTIO BOARDModerne taal ontmoet moderne Hardware UIT HET LEVEN GEGREPENKnipperlichtrelatie HEXADOKUThe Original Elektorized Sudoku

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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. petite caméra thermiqueréalisée avec un Arduino UNO mise à jour du projet #3 : compteur d'énergie basé sur l'ESP32intégration et test avec Home Assistant 2024 : l'odyssée de l'IAaméliorer la détection d'objets : intégration de techniques avancées Raspberry Pi se met à l'IAun nouveau kit comprenant un accélérateur IA matériel et un adaptateur M.2 HAT+ capteurs de stations météorologiqueslequel choisir ? Relevé des compteurs d'eau basé sur l'IA (1)intégrez votre ancien compteur dans l'IdO ! une alarme GSMun module GSM protège votre garage à distance optimisation et contrôle des appareils Thread à faible consommation d'énergiefaible consommation... peu d’effort ? sur le vifmontrez-moi là où ça fait mâle chambre à brouillard à faire soi-mêmevisualiser les rayonnements invisibles SparkFun Thing Plus Mattercarte de développement IdO polyvalente basée sur Matter Rétroéquipement IoTAdaptation des machines à interface RS232 à l'industrie 4.0 ajouter l’IoT grâce aux microcontrôleurs 8 bits la technologie au service du développement durableles avancées technologiques favorisent une utilisation plus efficace de l’énergie dans de nombreuses applications AWS pour Arduino et Cie. (1)utiliser AWS IoT ExpressLink en pratique détecteur de flux d'air Arduinoaucun capteur externe n'est nécessaire ! détecteur de fuite d'eauconnecté à l’Arduino Cloud le quartzdrôle de composant, la série enregistreur universel de données de jardinageun pas vers l’Intelligence Artificielle au Jardin. un générateur analogique 1 kHzondes sinusoïdales à faible distorsion Miletus : utiliser les applications Web hors ligneaccès aux fonctions de l’appareil et du système de la 4G à la 5Gest-ce une étape si facile à franchir ? démarrer en électronique…connexions symétriques

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50+ Android Apps with Raspberry Pi, ESP32 and Arduino This book is about developing apps for Android compatible mobile devices using the MIT App Inventor online development environment. MIT App Inventor projects can be in either standalone mode or use an external processor. In standalone mode, the developed application runs only on the mobile device (e.g. Android). In external processor-based applications, the mobile device communicates with an external microcontroller-based processor, such as Raspberry Pi, Arduino, ESP8266, ESP32, etc. In this book, many tested and fully working projects are given both in standalone mode and using an external processor. Full design steps, block programs, circuit diagrams, QR codes and full program listings are given for all projects. The projects developed in this book include: Using the text-to-speech component Intonating a received SMS message Sending SMS messages Making telephone calls using a contacts list Using the GPS and Pin-pointing our location on a map Speech recognition and speech translation to another language Controlling multiple relays by speech commands Projects for the Raspberry Pi, ESP32 and Arduino using Bluetooth and Wi-Fi MIT APP Inventor and Node-RED projects for the Raspberry Pi The book is unique in that it is currently the only book that teaches how to develop projects using Wi-Fi and Node-RED with MIT App Inventor. The book is aimed at students, hobbyists, and anyone interested in developing apps for mobile devices. All projects presented in this book have been developed using the MIT App Inventor visual programming language. There is no need to write any text-based programs. All projects are compatible with Android-based mobile devices. Full program listings for all projects as well as detailed program descriptions are given in the book. Users should be able to use the projects as they are presented, modifying them to suit their own needs.

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. USB Measurement AdapterTesting Current and Signal Quality of USB Ports 4...20 mA Current Output for Arduino UnoA Reliable, EMI-Insensitive Current Loop Interface Vacuum Cleaner Automatic ControlKeep Your Tools’ Work Area Clean DDS Generator with ATtiny Opamp-Tester V2New PCB – Now Also Suitable for SMDs 550-mW “Lamp” Audio AmplifierGet the Warm Sound of Vacuum Tubes With Ease Fuse GuardMonitoring a Fuse with a Flashing LED HQ RIAA PreamplifierGet the Most Out of Your Vinyl Records! Turntable Speed CalibratorAn Arduino-Based 100–120 Hz Strobe Light Generator Elektor Classics: video buffer/repeater Infrared Remote-Controlled DimmerControl Your Halogen or LED Floor Lamp Effortlessly and With Style How to Use switch…case on Strings in C++/Arduino IDE Magnet FinderWith a Simple Hall-Effect Sensor Raspberry Pi Smart Power ButtonA Solution for Raspberry Pi Up to Model 4 Essential Maker TipsProfessional Insights for Everyday Making Practical Projects with the 555 TimerDC Motor Control and Fast Reaction Challenges Basic AC-Load-On MonitorSave Energy with a Simple Device Power Banks in ParallelA Three-Day Continuous Power Solution VFO Up to 15 MHzAn Implementation With Raspberry Pi Pico Violin Tuner with ATtiny202 Elektor Classics: video amplifier for B/W television sets Capacitance Meter20 pF to 600 nF Quasi-Analog Clockwork Mk IITwo LED Rings for Hours and Minutes You Can Do Anything You Want(with the Arduino Ecosystem at Your Side) Neon Lamp Dice Elektor Classics: RTTY calibrator indicator Inspiring Hardware Designs for Your ESPs Elektor Classics: variable 3 A power supply RGB LEDs with Integrated Control CircuitLight with Precision: ICLEDs Set Standards Experiment: Towards a Mixed-Signal Theremin?Blending Modern Time-of-Flight Sensors With the Timeless XR2206 Analog Generator ESP32 Audio Transceiver Board (Part 1)SD Card WAV File Player Demo Infographics: Circuits and Circuit Design 2025 Small Audio MixerA Simple and Versatile Scalable Design Smart Staircase Light TimerSave More Money on the Energy Bill! Smarten Up Your ShuttersControlling Velux Hardware With an ESP32 and MQTT Solid-State Foot WarmerEnergy-Efficient Comfort Is the M5Stamp Fly Quadcopter the Next Tello? Boosting Wi-Fi Range of the ESP32-C3 SuperMiniA Simple and Effective Antenna Mod ZD-8968 Hot-Air Soldering StationA Budget-Friendly Workhorse or Just Hot Air? Parking Sensor TesterFinding Defects in the PDC System of a Car

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A Practical Guide to AI, Python, and Hardware Projects Welcome to your BeagleY-AI journey! This compact, powerful, and affordable single-board computer is perfect for developers and hobbyists. With its dedicated 4 TOPS AI co-processor and a 1.4 GHz Quad-core Cortex-A53 CPU, the BeagleY-AI is equipped to handle both AI applications and real-time I/O tasks. Powered by the Texas Instruments AM67A processor, it offers DSPs, a 3D graphics unit, and video accelerators. Inside this handbook, you‘ll find over 50 hands-on projects that cover a wide range of topics—from basic circuits with LEDs and sensors to an AI-driven project. Each project is written in Python 3 and includes detailed explanations and full program listings to guide you. Whether you‘re a beginner or more advanced, you can follow these projects as they are or modify them to fit your own creative ideas. Here’s a glimpse of some exciting projects included in this handbook: Morse Code Exerciser with LED or BuzzerType a message and watch it come to life as an LED or buzzer translates your text into Morse code. Ultrasonic Distance MeasurementUse an ultrasonic sensor to measure distances and display the result in real time. Environmental Data Display & VisualizationCollect temperature, pressure, and humidity readings from the BME280 sensor, and display or plot them on a graphical interface. SPI – Voltmeter with ADCLearn how to measure voltage using an external ADC and display the results on your BeagleY-AI. GPS Coordinates DisplayTrack your location with a GPS module and view geographic coordinates on your screen. BeagleY-AI and Raspberry Pi 4 CommunicationDiscover how to make your BeagleY-AI and Raspberry Pi communicate over a serial link and exchange data. AI-Driven Object Detection with TensorFlow LiteSet up and run an object detection model using TensorFlow Lite on the BeagleY-AI platform, with complete hardware and software details provided.

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Der SDRplay RSP1B ist eine verbesserte Version des beliebten RSP1A – ein leistungsstarker, breitbandiger und voll ausgestatteter 14-Bit-SDR, der das HF-Spektrum von 1 kHz bis 2 GHz abdeckt. Der RSP1B ist in einem robusten, schwarz lackierten Stahlgehäuse untergebracht und bietet eine deutlich verbesserte Rauschleistung. Für die hervorragende Empfangsfunktionalität benötigen Sie lediglich einen Computer und eine Antenne. Im Lieferumfang enthalten sind SDRuno für Windows und die plattformübergreifende Software SDRconnect für Windows, macOS und Linux (kostenlos von SDRplay bereitgestellt). Sie können bis zu 10 MHz Spektrum gleichzeitig überwachen. Eine dokumentierte API ermöglicht es Entwicklern, neue Demodulatoren oder Anwendungen für die Plattform zu erstellen. Features Deckt alle Frequenzen von 1 kHz über VLF, LF, MW, HF, VHF, UHF und L-Band bis 2 GHz lückenlos ab Empfang, Überwachung und Aufzeichnung von bis zu 10 MHz Spektrum auf einmal Kostenlose Nutzung der Windows-basierten SDRuno-Software, die eine ständig wachsende Anzahl von Funktionen bietet. Starkes und wachsendes Software-Support-Netzwerk Kalibrierte S-Meter/HF-Leistungs- und SNR-Messung mit SDRuno (einschließlich Datenprotokollierung in CSV-Dateien) Dokumentierte API für die Entwicklung von Demodulatoren und Anwendungen auf verschiedenen Plattformen Ausgezeichneter Dynamikbereich für schwierige Empfangsbedingungen Funktioniert mit gängiger SDR-Software von Drittanbietern (einschließlich HDSDR, SDR Console und Cubic SDR) ExtIO-basiertes Plugin verfügbar Software upgradefähig für zukünftige Standards Starkes und wachsendes Software-Support-Netzwerk API für die Entwicklung von Demodulatoren und Anwendungen Multiplattform-Treiber und API-Unterstützung, einschließlich Windows, Linux, Mac, Android und Raspberry Pi Bis zu 16 individuelle Empfänger in jedem 10-MHz-Spektrumbereich mit SDRuno Kalibrierte S-Meter und Leistungsmessungen mit SDRuno Eigenständige Windows-basierte Spektrumanalysator-Software verfügbar (mit Sweep-, Sample- und Hold-Funktionen) Ideal für die Überwachung von ISM/ IoT/ Telemetrie-Bändern <2 GHz Ideal für den portablen Betrieb Technische Daten Frequenzbereich 1 kHz – 2 GHz Antennenanschluss SMA Antennenimpedanz 50 Ohm Stromverbrauch (typisch) 185 mA (ohne Bias-T) USB-Anschluss USB Typ B Maximale Eingangsleistung +0 dBm kontinuierlich+10 dBm kurzzeitig ADC Abtastraten 2-10,66 MSPS ADC Anzahl der Bits 14 bit 2-6,048 MSPS12 bit 6,048-8,064 MSPS10 bit 8,064-9,216 MSPS8 bit >9,216 MSPS Bias-T 4,7 V100 mA garantiert Referenz 0,5ppm 24 MHz TCXO.Frequenzfehler auf 0,01ppm im Feld trimmbar. Betriebstemperatur -10˚C bis +60˚C Abmessungen 98 x 88 x 34 mm Gewicht 110 g Downloads Datasheet Software RSP1B vs RSPdx vs RSPduo   RSP1B RSPdx RSPduo Kontinuierlicher Bereich von 1 kHz bis 2 GHz ✓ ✓ ✓ Bis zu 10 Mhz sichtbare Bandbreite ✓ ✓ ✓ 14-Bit-ADC-Siliziumtechnologie plus mehrere Hochleistungs-Eingangsfilter ✓ ✓ ✓ Per Software wählbare AM/FM- und DAB-Rundfunkband-Sperrfilter ✓ ✓ ✓ 4,7 V Bias-T für die Versorgung eines externen Antennenverstärkers ✓ ✓ ✓ Stromversorgung über das USB-Kabel mit einer einfachen Typ-B-Buchse ✓ ✓ ✓ 50Ω SMA-Antenneneingang(e) für 1 kHz bis 2 GHz Betrieb (per Software wählbar) 1 2 2 Zusätzlicher per Software wählbarer Hi-Z-Eingang für bis zu 30 Mhz-Betrieb     ✓ Zusätzlicher per Software wählbarer 50-Ω-BNC-Eingang für den Betrieb mit bis zu 200 MHz   ✓   Zusätzlicher LF/VLF-Filter für unter 500 kHz   ✓   24 MHz Referenztakt-Eingang (+ Ausgang auf RSPduo)   ✓ ✓ Duale Tuner ermöglichen den Empfang auf 2 völlig unabhängigen 2-MHz-Bereichen     ✓ Zwei Tuner ermöglichen Diversity-Empfang mit SDRuno     ✓ Robustes und widerstandsfähiges Kunststoffgehäuse (mit interner RF-Abschirmungsschicht) ✓     Robustes schwarz lackiertes Stahlgehäuse   ✓ ✓ Gesamtleistung unter 2 MHz für MW und LF + ++ + Mehrere gleichzeitige Anwendungen + + ++ Leistung unter schwierigen Fading-Bedingungen (*mit Diversity-Abstimmung) + + *++

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MOTOREN AANSTUREN MET H-BRUGGENeen inleiding tot gelijkstroom-, stappen- en borstelloze motoren HET ELEKTOR LAB-TEAMonze aanpak, onze tools – en meer... RASPBERRY PI ALS KVM-AFSTANDSBEDIENINGsoftwaretest Pi-KVM IQAUDIO CODEC ZEROgeluidskaart voor de Raspberry Pi-familie WAT WE KUNNEN LEREN VAN HET PIKVM-PROJECTeen vraaggesprek met Maxim Devaev AUTONOOM RIJDEN MET 2D-LIDARESP32 Pico interpreteert gegevens van de lidar-module DE RASPBERRY PI ZERO 2 W GAAT QUAD-CORE NOTITIES BIJ VAN HET WORLD ETHICAL ELECTRONICS FORUM 2021 MOTORBESTURINGhoe de complexiteit van motorbesturing wordt gereduceerd GROTE ELEKTROMOTORENbasisprincipes en nuttige informatie AAN DE SLAG MET DE ESP32-C3 RISC-V MCU BESCHERM UZELF EN ANDEREN!DHZ-hoofdschakelaar voor uw werkbank GUI'S MAKEN MET PYTHON (DEEL 2)Spionnennaamkiezer PRODUCTRONICA FAST FORWARD 2021: DE WINNAARSspannende technologieën en creatieve engineeringoplossingen VEELZIJDIGE SERVOTESTERcontroleer het gedrag, ook zonder datasheet MODBUS VIA WLANdeel 2: software voor de Modbus TCP WLAN-module KENNISMAKING MET NEURONEN IN NEURALE NETWERKENdeel 3: neuronen in de praktijk IN EEN OPEN SOURCE-PROCESSORvoorbeeldhoofdstuk: vergelijking van Lattice- en Xilinx-FPGA’s ALLE BEGIN......is nog niet klaar met de spoel PROJECT 2.0correcties, updates en brieven van lezers KLEUR NAAR GELUIDeen kleursensor via I2C uitlezen BATTLAB-ONEmeet en optimaliseer de gebruiksduur van IoT-accu’s EENVOUDIGE AARDLEKTESTERisolatietest voor lichtnetinstallaties ARMOEDE EN ELEKTRONICAhet streven naar duurzame ontwikkeling HEXADOKUpuzzelen voor elektronici

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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! Die Open-Source-Prozessorarchitektur RISC-V16 Boards und MCUs, die Sie kennen sollten Audio-Player mit FPGA und EqualizerTeil 1. Digitale Audiosignale mischen mit einem MKR Vidor 4000 von Arduino Laserkopf für Pico-basierte SanduhrZeichnen mit Licht Nehmen Sie teil am STM32 Edge AI Contest! Umweltüberwachung von Pflanzen mit mehreren SensorenDrahtlose Messung der Wasserversorgung und Lichtverhältnisse Maixduino: Automatischer KI-TüröffnerGesichtserkennung mit einer Kamera Embedded-Elektronik 2024KI wird die Branche neu definieren Ladungsbasiertes In-Memory Compute bei EnCharge AI KI-Inferencing bei 10-fach geringerer Leistungsaufnahme zu 20-fach geringeren Kosten Click-Board hilft bei der Entwicklung und dem Training von ML-Modellen für die Schwingungsanalyse Der Elektor Mini-WheelieEin Bausatz für einen selbstbalancierenden Roboter MCU, ich sehe dich!MCUViewer, ein Open-Source-Multiplattform-Debugging-Werkzeug USB-2.0-IsolatorGeräte galvanisch isoliert per USB verbinden Eingriff vor dem SchadenPredictive Maintenance in der Praxis SPoE - Elektromagnetische VerträglichkeitSingle-Pair mit Power-over-Ethernet im EMV-Fokus Retro-TechnikWie das Farbfernsehen eine neue Welt schuf EKG-MonitorMit Hexabitz-Modulen und einem STM32CubeMonitor Der Kampf um KI at the Edge HaLow erreicht Rekorddistanz von 16 km für WLAN bei 900 MHz Erster CHERI RISC-V-Embedded Chip und Early Access Programm Die dritte Generation der Waldbrandfrüherkennung nutzt Satellitenverbindungen Aus dem Leben gegriffenDie Qual der Wahl Aller Anfang......ist nicht schwer: Wir setzen die Filterung und Klangregelung fort. Riesen-LED-UhrNeuauflage eines Elektor-Klassikers Ein modularer Ansatz für die SensorprüfungDas Sensor Evaluation Board mit ESP32-S3 2025: Eine Odyssee in die KIDer Aufstieg der Basismodelle und ihre Rolle bei der Demokratisierung der KImocratizing AI Standalone MIDI-Synthesizer mit Raspberry PTeil 1: Eine Plattform für Edge-KI-Experimente vorbereiten Projekt 2.0Korrekturen, Updates und Leserbriefe CPU, GPU, DSP, FPGA; ein universeller KI-RISC-V-Prozessor kann alles! CEO-Interview: Ventivas dünne und kühle Technologie Dual-Core-Programmierung beim Raspberry Pi PicoEinstieg in die Welt der parallelen Programmierung

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Nahezu alle Menschen werden zunehmend mit den Anwendungen der „Künstlichen Intelligenz“ (KI oder AI für engl. Artificial Intelligence) konfrontiert. Musik- oder Videoempfehlungen, Navigationssysteme, Einkaufsvorschläge etc. basieren auf Verfahren, die diesem Bereich zugeordnet werden können. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wurde 1956 auf einer internationalen Konferenz, dem Dartmouth Summer Research Project geprägt. Eine grundlegende Idee war dabei, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu modellieren und darauf basierend fortschrittliche Computersysteme zu konstruieren. Bald sollte klar sein, wie der menschliche Verstand funktioniert. Die Übertragung auf eine Maschine wurde nur noch als ein kleiner Schritt angesehen. Diese Vorstellung erwies sich als etwas zu optimistisch. Dennoch sind die Fortschritte der modernen KI, beziehungsweise ihrem Teilgebiet dem sogenannten „Machine Learning“, nicht mehr zu übersehen. Um die Methoden des Machine Learnings näher kennenzulernen, sollen in diesem Buch mehrere verschiedene Systeme zum Einsatz kommen. Neben dem PC werden sowohl der Raspberry Pi als auch der „Maixduino“ in den einzelnen Projekten ihre Fähigkeiten beweisen. Zusätzlich zu Anwendungen wie Objekt- und Gesichtserkennung entstehen dabei auch praktisch einsetzbare Systeme wie etwa Flaschendetektoren, Personenzähler oder ein „Sprechendes Auge“. Letzteres ist in der Lage, automatisch erkannte Objekte oder Gesichter akustisch zu beschreiben. Befindet sich beispielsweise ein Fahrzeug im Sichtfeld der angeschlossenen Kamera, so wird die Information „I see a car!“ über elektronisch erzeugte Sprache ausgegeben. Derartige Geräte sind hochinteressante Beispiele dafür, wie etwa auch blinde oder stark sehbehinderte Menschen von KI-Systemen profitieren können.

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Der SDRplay RSPdx-R2 ist ein breitbandiger, voll ausgestatteter Single-Tuner 14-Bit-SDR-Empfänger, der das gesamte HF-Spektrum von 1 kHz bis 2 GHz abdeckt und bis zu 10 MHz Spektrumssichtbarkeit bietet. Er verfügt über drei Antennenanschlüsse, von denen zwei mit SMA-Steckern den gesamten Bereich von 1 kHz bis 2 GHz abdecken und der dritte mit einem BNC-Stecker bis 200 MHz arbeitet. Der RSPdx-R2 ist eine verbesserte Version des RSPdx mit weiteren Designverbesserungen für den Einsatz bei Frequenzen unter 2 MHz. In einem robusten Stahlgehäuse untergebracht, bietet der RSPdx-R2 zusätzlich zur Funktionalität des RSP1B drei softwareseitig wählbare Antenneneingänge und einen externen Takteingang. Er bietet hervorragende Leistung im HF- und VHF-Bereich bis 2 GHz. Der RSPdx-R2 unterstützt außerdem einen "HDR-Modus", der für die anspruchsvollen Empfangsbedingungen unter 2 MHz optimiert ist. In Verbindung mit der SDRplay-Software bietet der RSPdx-R2 einen speziellen HDR-Modus (High Dynamic Range) für den Empfang in ausgewählten Bändern unter 2 MHz. Der HDR-Modus bietet eine verbesserte Intermodulationsleistung und weniger Störsignale für diese anspruchsvollen Bänder. Features Deckt alle Frequenzen von 1 kHz über VLF, LF, MW, HF, VHF, UHF und L-Band bis 2 GHz lückenlos ab Empfang, Überwachung und Aufzeichnung von bis zu 10 MHz Spektrum auf einmal Wesentlich verbesserte Leistung unterhalb von 2 MHz – verbesserter Dynamikbereich und Selektivität Per Software wählbare Auswahl von 3 Antennenanschlüssen Verbesserte Fähigkeit, mit extrem starken Signalen umzugehen Externer Takteingang für Synchronisationszwecke oder Anschluss an GPS-Referenztakt für zusätzliche Frequenzgenauigkeit Hervorragender Dynamikbereich für schwierige Empfangsbedingungen Kostenlose Nutzung der Windows-basierten SDRuno-Software, die eine ständig wachsende Anzahl von Funktionen bietet. Starkes und wachsendes Software-Support-Netzwerk Kalibrierte S-Meter/HF-Leistungs- und SNR-Messung mit SDRuno (einschließlich Datenprotokollierung in CSV-Dateien) Dokumentierte API, die die Entwicklung von Demodulatoren oder Anwendungen auf mehreren Plattformen ermöglicht. Anwendungen (Amateur) Hören von Kurzwellenradio Rundfunk-DXing (AM/FM/TV) Panadaptor Flugzeuge (ADS-B und ATC) Slow Scan TV Multi-Amateur-Bandüberwachung WSPR & digitale Modi Wetterfax (HF und Satellit) Satellitenüberwachung Geostationäre Umweltsatelliten Bündelfunk Versorgungs- und Notdienstüberwachung Schneller und effektiver Antennenvergleich Anwendungen (Industrie) Spektrumanalysator Überwachung Drahtlose Mikrofonüberwachung HF-Vermessung IoT-Empfängerkette Signalprotokollierung RFI/EMV-Erkennung Überwachung der Broadcast-Integrität Spektrumüberwachung Leistungsmessung Anwendungen (Bildung/Wissenschaft) Lehre Empfängerdesign Radioastronomie Passives Radar Ionosonde Spektrumanalysator Empfänger für IoT-Sensorprojekte Antennenforschung Technische Daten Frequenzbereich 1 kHz – 2 GHz Antennenanschluss SMA Antennenimpedanz 50 Ohm Stromverbrauch (typisch) 190 mA @ >60 MHz (ohne Bias-T)120 mA @ <60 MHz (ohne Bias-T) USB-Anschluss USB-B Maximale Eingangsleistung +0 dBm kontinuierlich+10 dBm kurzzeitig ADC Abtastraten 2-10,66 MSPS ADC Anzahl der Bits 14 bit 2-6,048 MSPS12 bit 6,048-8,064 MSPS10 bit 8,064-9,216 MSPS8 bit >9,216 MSPS Bias-T 4,7 V100 mA garantiert Referenz 0,5ppm 24 MHz TCXO.Frequenzfehler auf 0,01ppm im Feld trimmbar. Betriebstemperatur −10˚C bis +60˚C Abmessungen 113 x 94 x 35 mm Gewicht 315 g Downloads Datasheet Software RSPdx-R2 vs RSPduo   RSPdx-R2 RSPduo Kontinuierlicher Bereich von 1 kHz bis 2 GHz ✓ ✓ Bis zu 10 MHz sichtbare Bandbreite ✓ ✓ 14-Bit-ADC-Siliziumtechnologie plus mehrere Hochleistungs-Eingangsfilter ✓ ✓ Per Software wählbare AM/FM- und DAB-Rundfunkband-Sperrfilter ✓ ✓ 4,7 V Bias-T für die Versorgung eines externen Antennenverstärkers ✓ ✓ Stromversorgung über das USB-Kabel mit einer einfachen Typ-B-Buchse ✓ ✓ 50Ω SMA-Antenneneingang(e) für 1 kHz bis 2 GHz Betrieb (per Software wählbar) 2 2 Zusätzlicher per Software wählbarer Hi-Z-Eingang für bis zu 30 Mhz-Betrieb   ✓ Zusätzlicher per Software wählbarer 50-Ω-BNC-Eingang für den Betrieb mit bis zu 200 MHz ✓   Zusätzlicher LF/VLF-Filter für unter 500 kHz ✓   24 MHz Referenztakt-Eingang (+ Ausgang auf RSPduo) ✓ ✓ Duale Tuner ermöglichen den Empfang auf 2 völlig unabhängigen 2-MHz-Bereichen   ✓ Zwei Tuner ermöglichen Diversity-Empfang mit SDRuno   ✓ Robustes schwarz lackiertes Stahlgehäuse ✓ ✓ Gesamtleistung unter 2 MHz für MW und LF ++ + Mehrere gleichzeitige Anwendungen + ++ Leistung unter schwierigen Fading-Bedingungen (*mit Diversity-Abstimmung) + *++

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Ziehen Sie den Hebel nach unten, um die höchste Punktzahl zu erzielen!Dieser Elektor-Schaltungsklassiker aus dem Jahr 1984 zeigt eine spielerische Anwendung von Logik-ICs der CMOS-400x-Serie in Kombination mit LEDs, einer damals sehr beliebten Kombination. Das Projekt imitiert einen Spielautomaten mit rotierenden Ziffern.Das SpielUm das Spiel zu spielen, vereinbaren Sie zunächst die Anzahl der Runden. Spieler 1 betätigt den Schalthebel so lange wie gewünscht und lässt ihn los. Die LEDs zeigen dann die Punktzahl an, die sich aus der Summe der 50-20-10-5 aufleuchtenden Ziffern ergibt. Wenn die Play Again!-LED aufleuchtet, hat Spieler 1 eine weitere, „freie“ Runde. Wenn nicht, ist Spieler 2 am Zug. Die Spieler behalten ihre Punkte im Auge und der Spieler mit der höchsten Punktzahl gewinnt.FeaturesLEDs zeigen den Punktestand anMulti-Player und Play Again!Symbole des Elektor Heritage CircuitGetestet und geprüft von Elektor LabsEdukatives und geekiges ProjektNur Teile mit DurchgangslochLieferumfangPlatineAlle KomponentenHolzständerStücklisteWiderstände (5%, 250 mW)R1,R2,R3,R4 = 100kΩR5,R6,R7,R8,R9,R10 = 1kΩKondensatorenC1 = 4.7nF, 10%, 50V, 5mmC2 = 4.7μF, 10%, 63V, axialC3,C4 = 100nF, 10 %, 50V, Keramik X7R, 5mmHalbleiterLED1-LED6 = rot, 5mm (T1 3/4)IC1 = 74HC4024IC2 = 74HC132SonstigesS1 = Schalter, Kipphebel, 21-mm-Hebel, SPDT, tastendS2 = Schalter, taktil, 24V, 50mA, 6x6mmS3 = Schalter, Schieber, SPDTIC1,IC2 = IC-Sockel, DIP14BT1 = CR2032-Batteriehalteklammer für PlatinenmontageTischständerPCB 230098-1Nicht im Lieferumfang enthalten: BT1 = CR2032-Knopfzellenbatterie

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Sprachsteuerung von IoT-Projekten mit Amazon Alexa gibt dem Leser einen tiefen Einblick in die Technik der Sprachsteuerung am Beispiel von Amazon Alexa. Es erklärt detailliert Schritt für Schritt, wie man Raspberry Pi, ESP8266/32 und Arduino mit einem Sprachassistenten verbindet und steuert. Dieses geschieht anhand von Projekten aus den Bereichen Hausautomation und Robotik. Der Leser erfährt, wie man Heizkessel, Roboter und Gartenhäuser mit dieser modernen Mensch-Maschine-Schnittstelle kommandieren kann. Der Autor Walter Trojan führt dabei den Leser in die vielschichtige Welt der Amazon Web Services ein, wo er neben dem Alexa Skills Kit weitere Module wie AWS Lambda und IoT Core kennenlernt. Das erwartet den Leser: Kapitel 1: Sprachassistenten setzen sich durch Kapitel 2: Alexa intern Kapitel 3: Der erste Alexa Skill Kapitel 4: Alexa Skills für Fortgeschrittene Kapitel 5: Erster Hardware-Skill auf Raspberry Pi Kapitel 6: Auch Alexa liebt die Arduino-IDE Kapitel 7: Hacks mit Schaltern Kapitel 8: Alexa steuert ein Gartenhaus Kapitel 9: Auch Roboter gehorchen Alexa Kapitel 10: Alexa geht fremd

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