Datenbankmodelle und -software für Elektronikanwendungen
Mit seiner Energieeffizienz und seinem reichen Spektrum an quelloffener Software eignet sich der Einplatinencomputer Raspberry Pi auch für die Speicherung von Daten und deren grafische Aufbereitung lokal oder im World Wide Web (WWW).
Dieses Buch stellt verschiedene Datenbankmodelle und diverse Datenbanksoftware vor:
SQL: MariaDB, SQLite
InfluxDB: Telegraf
Grafana
MQTT
Verschlüsselung mit RPi
Apache
PHP
Node RED
Docker
Es zeigt darüber hinaus ausgewählte Ansätze, gespeicherte Daten anzuzeigen und zu verwalten. Ein eigener Abschnitt ist sowohl der SSL-Verschlüsselung der Verbindung als auch dem Betrieb von Servern im WWW gewidmet.
Das Buch richtet sich an alle,
die neugierig sind und gerne die Möglichkeiten des Raspberry Pi ausloten möchten,
die einen Einstieg in das Datenmanagement mit Datenbanken suchen,
die mit einfachen Mitteln schnell loslegen möchten,
die Alternativen aufgezeigt bekommen möchten,
die in komprimierter Form Tipps für eigene Entwicklungen suchen,
die Freude am eigenen Entwickeln und Realisieren haben.
Programmierkenntnisse und -erfahrungen sind für die Installation der Software nicht erforderlich. Jeder einzelne Schritt wird detailliert beschrieben und mit Screenshots visuell unterlegt.
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adaptateur de mesure USBTest du courant et des signaux des ports USB
sortie boucle de courant 4-20 mA pour Arduino UnoUne interface de boucle de courant fiable et insensible aux interférences électromagnétiques
commande automatique pour aspirateurGardez votre établi propre
générateur DDS avec ATtiny
testeur d'ampli-op V2Nouveau circuit imprimé – désormais compatible avec les CMS
amplificateur audio à tube 550 mWson chaleureux des tubes à vide
surveillance des fusiblesavec une LED clignotante
préamplificateur RIAA HQExploitez tout le potentiel sonore de vos disques vinyles !
Outil de réglage pour platines vinylesGénérateur de lumière stroboscopique 100–120 Hz basé sur Arduino
Elektor Classics : ampli vidéo
gradateur à télécommande infrarougeContrôlez votre éclairage avec confort et précision
comment utiliser switch…case avec des chaînes de caractères en C++/EDI Arduino
détecteur d’aimantsAvec un simple capteur à effet Hall
bouton de mise sous tension intelligent pour Raspberry PiUne solution pour Raspberry Pi jusqu’au modèle 4
astuces clés pour makersDes conseils pros pour vos projets
projets pratiques avec le timer 555Commande de moteur CC et jeux de rapidité
moniteur de charge CA simpleÉconomisez de l'énergie grâce à un appareil simple
batteries externes en parallèleTrois jours d’autonomie
VFO jusqu’à 15 MHzRéalisation avec un Raspberry Pi Pico
accordeur de violon avec ATtiny202
Elektor Classics : ampli vidéo pour TV N&B
capacimètre20 pF à 600 nF
horloge quasi analogique Mk IIDeux anneaux LED pour les heures et les minutes
concevez sans limites(grâce à l’écosystème complet d’Arduino)
dé à lampes néon
Elektor Classics : indicateur d'accord RTTY
solutions matérielles inspirantes pour vos projets ESP
Elektor Classics : alimentation 3 A
LED RGB avec circuit de commande intégréLumière de précision : les ICLED établissent de nouvelles normes
expérience : un Thérémine analogico-numérique ?Combiner des capteurs numériques modernes avec l’intemporel générateur analogique XR2206
carte émetteur-récepteur audio ESP32 (1)Démo : lecture de fichiers WAV depuis une carte SD
infographies : Circuits et conception de circuits 2025
petit mixeur audioUne conception polyvalente et modulable
minuteur intelligent pour éclairage d’escalierÉconomisez encore plus sur votre facture d’énergie !
modernisez vos voletsContrôlez les systèmes Velux avec un ESP32 et MQTT
chauffe-pieds à transistorsConfort économe en énergie
le quadricoptère M5Stamp Fly est-il le prochain drone Tello ? (Revue)
optimiser la portée Wi-Fi de l’ESP32-C3 SuperMiniUne modification d’antenne simple et efficace
station de soudage à air chaud ZD-8968Un outil de travail économique ou uniquement de l'air chaud ?
testeur de radar de reculDétecter les pannes du système d’aide au stationnement d’un véhicule
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.
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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Projekt 2.0
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Das Andonstar AD409 Pro-ES ist ein digitales Mikroskop, das mit einem Endoskop ausgestattet ist. Das Mikroskop ermöglicht eine klare Beobachtung der Seiten von Bauteilen, des Inneren von Rohren usw. und ermöglicht eine 360°-Beobachtung ohne tote Winkel. Das Mikroskop verfügt außerdem über eine Fernbedienung, mit der Sie einfach zwischen folgenden Bildmodi wechseln können: zweilinsig, Mikroskop und Endoskop.
Features
Hochwertige Metalllinse und Fokussiertubus
Professionelles HDMI-Digitalmikroskop unterstützt mehrere Ausgabemethoden
Lötmikroskop mit Pro-Metallständer
Einzigartiges UV-Filterdesign
8 Stufen einstellbare LED-Leuchten
Praktische drahtlose Fernbedienung
Professionelle Messsoftware
Technische Daten
Bildschirmgröße
10,1 Zoll (25,7 cm)
Bildsensor
4 MP
Videoausgang
UHD 2880x2160 (24fps)FHD 1920x1080 (60fps/30fps)HD 1280x720 (120fps)
Videoformat
MP4
Vergrößerung
Bis zu 300-fach (27" HDMI-Monitor)
Bildauflösung
Max. 12 MP (4032x3024)
Bildformat
JPG
Fokusbereich
Min. 5 cm
Bildrate
Max. 120fps
Videoschnittstelle
HDMI
Speichermedium
microSD-Karte (bis zu 64 GB)
PC-Unterstützung
Windows, PC-Software mit Messung
Unterstützung von Mobiltelefonen, Tablet-Terminals
Unterstützung von WiFi-Verbindung und Messung
Stromversorgung
5 V DC
Beleuchtung
2 LEDs mit Standfuß
Endoskop
Ja
Abmessungen
18 x 20 x 32 cm
Lieferumfang
1x Andonstar AD409 Pro-ES Digital-Mikroskop
1x Endoskop
1x Metallstativ mit 2 LEDs
1x UV-Filter (bereits im Objektiv montiert)
1x IR-Fernbedienung
1x Schalterkabel
1x Netzadapter
1x Schraubenschlüssel
2x Metallclips
1x HDMI-Kabel
1x Manual
Downloads
Manual
Software
STmicroelectronics’ wireless IoT & wearable sensor development kit
‘SensorTile.box’ is a portable multi-sensor circuit board housed in a plastic box and developed by STMicroelectronics. It is equipped with a high-performance 32-bit ARM Cortex-M4 processor with DSP and FPU, and various sensor modules, such as accelerometer, gyroscope, temperature sensor, humidity sensor, atmospheric pressure sensor, microphone, and so on. SensorTile.box is ready to use with wireless IoT and Bluetooth connectivity that can easily be used with an iOS or Android compatible smartphone, regardless of the level of expertise of the users. SensorTile.box is shipped with a long-life battery and all the user has to do is connect the battery to the circuit to start using the box.
The SensorTile.box can be operated in three modes: Basic mode, Expert mode, and Pro mode. Basic mode is the easiest way of using the box since it is pre-loaded with demo apps and all the user has to do is choose the required apps and display or plot the measured data on a smartphone using an app called STE BLE Sensor. In Expert mode users can develop simple apps using a graphical wizard provided with the STE BLE Sensor. Pro mode is the most complex mode allowing users to develop programs and upload them to the SensorTile.box.
This book is an introduction to the SensorTile.box and includes the following:
Brief specifications of the SensorTile.box; description of how to install the STE BLE Sensor app on an iOS or Android compatible smartphone required to communicate with the box.
Operation of the SensorTile.box in Basic mode is described in detail by going through all of the pre-loaded demo apps, explaining how to run these apps through a smartphone.
An introduction to the Expert mode with many example apps developed and explained in detail enabling users to develop their own apps in this mode. Again, the STE BLE Sensor app is used on the smartphone to communicate with the SensorTile.box and to run the developed apps.
The book then describes in detail how to upload the sensor data to the cloud. This is an important topic since it allows the sensor measurements to be accessed from anywhere with an Internet connection, at any time.
Finally, Pro mode is described in detail where more experienced people can use the SensorTile.box to develop, debug, and test their own apps using the STM32 open development environment (STM32 ODE). The Chapter explains how to upload the developed firmware to the SensorTile.box using several methods. Additionally, the installation and use of the Unicleo-GUI package is described with reference to the SensorTile.box. This PC software package enables all of the SensorTile.box sensor measurements to be displayed or plotted in real time on the PC.
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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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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Cloc 2.0 Der Wecker, den Sie sich schon immer gewünscht haben
Raspberry Pi Pico: PIO in der Praxis Experimente mit dem Programmable I/O des RP2040
ChipTweaker des armen Mannes Billige Wege, sie zum Sprechen zu bringen
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Mein erstes Software-definiertes Radio Gebaut in weniger als 15 Minuten
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KI und integrierte Systeme – Was kommt als Nächstes? Werkzeuge, Plattformen und das Ende der Textarbeiter
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Infografik: Embedded und KI, heute und morgen
Einführung in TinyML
Fallstudie KwickPOS
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Aller Anfang... muss nicht schwer sein: Werden wir aktiv!
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Videoausgabe mit Mikrocontrollern Teil 2: VGA- und DVI-Ausgabe
Das Echtzeit-Betriebssystem Metronom Ein RTOS für AVR-Prozessoren
DVI auf dem RP2040 Ein Interview mit Luke Wren, Chip-Entwickler bei Raspberry Pi
Anzeige HAT Mini Zeigt die Leistung auf dem Raspberry Pi
WEEF 2022 Awards: Feiern Sie das Gute!
Hexadoku
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USB-MessadapterStrom und Signalqualität von USB-Anschlüssen testen
4...20 mA Stromausgang für Arduino UnoEine zuverlässige, EMI-unempfindliche Stromschleifenschnittstelle
Automatische StaubsaugersteuerungHalten Sie den Arbeitsbereich Ihrer Werkzeuge sauber
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Opamp-Tester V2Neue Platine – nun auch für SMDs geeignet
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Geigen-Stimmgerät mit ATtiny202
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Quasi-analoges Uhrwerk MkIIZwei LED-Ringe für Stunden und Minuten
Sie können alles tun, was Sie wollen(mit dem Arduino-Ökosystem an Ihrer Seite)
Neon-Würfel mit Glimmlampen
Elektor Classics: Video-Verstärker
Inspirierende Hardware-Designs für Ihre ESPs
Elektor Classics: RTTY-Abgleichanzeige
RGB-LEDs mit integrierter SteuerschaltungLicht mit Präzision: ICLEDs setzen Maßstäbe
Experiment: Auf dem Weg zu einem Mixed-Signal-Theremin?Moderne Time-of-Flight-Sensoren im Zusammenspiel mit dem zeitlosen XR2206-Analoggenerator
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