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Dieser komplette Mikrocontroller-Programmierkurs auf Basis des Raspberry Pi Pico umfasst ein Lehrbuch, ein Komponenten-Kit, praxisnahe Projekte sowie einen umfassenden Online-Kurs mit Simulationen. Er eignet sich ideal für das schrittweise Erlernen der Embedded-Programmierung mit Arduino anhand eines praktischen, hands-on Ansatzes. Eine praxisnahe Einführung in Embedded Systems mit dem Raspberry Pi Pico Dieser Kurs richtet sich an Personen ohne Vorkenntnisse im Bereich Embedded Systems, die einen strukturierten und beispielbasierten Einstieg suchen. Ein Kit bestehend aus LEDs und Widerständen, Schaltern, Sensoren und Aktoren, Displays, einem Breadboard und Kabeln sowie weiteren Komponenten ist enthalten. Diese werden im Kurs verwendet, um Beispielanwendungen zu veranschaulichen. Vorkenntnisse mit Arduino oder Embedded-Entwicklung sind nicht erforderlich. Jeder Abschnitt enthält praktische Beispiele und Mini-Projekte, die wichtige Konzepte festigen und zur weiteren Vertiefung anregen. Am Ende des Kurses werden Sie nicht nur in der Lage sein, die Beispiele nachzuvollziehen, sondern auch eigene Ideen und Anwendungen umzusetzen. Was werden Sie lernen? Mikrocontroller-Programmierung in C/C++ mit dem Raspberry Pi Pico unter Verwendung der Arduino IDE Arbeiten mit digitalen Ein- und Ausgängen, Auslesen von Tastern und Encodern, Steuern von LEDs und Relais Auslesen analoger Eingänge, Spannungen und analoger Sensoren Erzeugung analoger Ausgangssignale und PWM Verwendung serieller Kommunikation wie UART, I²C und SPI zur Steuerung von Displays und zum Auslesen digitaler Sensoren und SD-Karten Zeitmanagement Arbeiten mit Interrupts Echtzeit-Sensordatenerfassung und Steuerung über Taster, LEDs und Displays Steuerung von Aktoren wie Relais und Servomotoren Für wen ist dieser Kurs geeignet? Studierende und Selbstlerner im Bereich Embedded Systems Makers und IoT-Enthusiasten, die ihre Hardware-Kenntnisse verbessern möchten Lehrkräfte und Trainer, die sofort einsetzbares Unterrichtsmaterial suchen Was ist im Lieferumfang enthalten? Zugang zum vollständigen Kurs auf der Elektor Academy Pro-Lernplattform Raspberry Pi Pico Mikrocontroller-Board (+ USB-Kabel) Buch: Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Downloadbare Projektdateien für jedes Modul Komponenten-Set: 2× LED, rot, 5 mm LED, grün, 5 mm 3× Widerstand, 470 Ω, 0,25 W LDR Potentiometer, 10 kΩ, linear Taster Drehencoder-Modul Relaismodul DHT22 Feuchtigkeits- und Temperatursensor TM1637-kompatibles 4-stelliges 7-Segment-Display MPU-6050 IMU mit Stiftleisten SSD1306-kompatibles I²C OLED-Display Micro-SD-Kartenadapter mit Stiftleiste Buzzer SG90 Mikro-Servo ILI9341-kompatibles SPI 240×320 TFT-Display 20× Jumperkabel Breadboard Alle Programmierkurse (und Unterschiede im Inhalt) Kurs Arduino Raspberry Pi Pico with Arduino C/C++ ESP32 with Arduino C/C++ Raspberry Pi Pico with MicroPython ESP32 with MicroPython Online-Kurs Access to Arduino Course Access to Pico with Arduino C/C++ Course Access to ESP32 with Arduino C/C++ Course Access to Pico with MicroPython Course Access to ESP32 with MicroPython Course Board Uno R3 Raspberry Pi Pico ESP32 Raspberry Pi Pico ESP32 Buch Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in MicroPython Programming Microcontrollers in MicroPython Kit 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set

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Mehrsprachiges DIY-Kit (inkl. 27 RGB-LEDs + Raspberry Pi Pico) Verleihen Sie Ihrer Weihnachtszeit einen Hauch von Ingenieurskunst – mit dem "wortreichen" LED-Weihnachtsbaum von Elektor. Der kunstvoll gestaltete 3D-Weihnachtsbaum vereint elf Platinen, einen Raspberry Pi Pico und 27 adressierbare RGB-LEDs, um festliche Botschaften in sieben Sprachen erstrahlen zu lassen: Dänisch, Niederländisch, Englisch, Französisch, Deutsch, Italienisch und Spanisch. Anders als bei herkömmlichen LED-Bäumen verfügt jedes Wort im Inneren über eine eigene Leuchtkammer. So entsteht eine elegante, sanft leuchtende Anzeige ohne Geräusche oder Flackern. Die LEDs sind vollständig WS2812-kompatibel und werden über die beliebte Adafruit NeoPixel-Bibliothek angesteuert, wodurch sich individuelle Animationen und Farbeffekte ganz einfach erstellen lassen. Dieses Kit ist perfekt für Maker, Tüftler und alle, die sich für festliche Elektronik begeistern. Es bietet sowohl ein unterhaltsames Bauprojekt als auch eine beeindruckende Dekoration, die garantiert für Gesprächsstoff sorgt. Der Elektor LED-Weihnachtsbaum ist das ideale Bastelprojekt für die Feiertage! Features Mehrsprachige Begrüßungen (7 Sprachen) in die Frontplatte eingefräst 3D-Konstruktion aus 11 ineinandergreifenden Leiterplatten Angetrieben von einem Raspberry Pi Pico 27 einzeln ansteuerbare RGB-LEDs (vormontiert) Sanfte Ein- und Ausblendanimationen Vollständig programmierbar mit der Arduino IDE Für maximale Helligkeit wird ein 5-V-Netzteil (mit Micro-USB-Anschluss) mit einer Leistung von ≥1 A empfohlen (nicht im Lieferumfang enthalten) Abmessungen (H x B x T): 130 x 115 x 75 mm Lieferumfang Alle benötigten Leiterplatten mit LEDs und anderen SMD-Bauteilen Raspberry Pi Pico (vom Benutzer zu löten und zu programmieren) 3-polige Stiftleiste (vom Benutzer zu löten) 3-polige Buchse (vom Benutzer zu löten) 4x Selbstklebende Gummipuffer Projektseite Elektor Labs

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

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Bauen Sie Ihren eigenen Vintage-Radiosender Das Elektor AM-Sender-Kit ermöglicht das Streamen von Audio auf Vintage-AM-Radioempfänger. Basierend auf einem Raspberry Pi Pico Mikrocontroller-Modul kann der AM-Sender auf 32 Frequenzen im AM-Band senden, von 500 kHz bis 1,6 MHz in 32 Schritten von ca. 35 kHz. Die Frequenz wird mit einem Potentiometer gewählt und auf einem 0,96" OLED-Display angezeigt. Eine Taste ermöglicht das Umschalten des Sendemodus zwischen Ein und Aus. Die Reichweite des Senders hängt von der Antenne ab. Die integrierte Antenne bietet eine Reichweite von wenigen Zentimetern, sodass der AM-Sender nahe am Radio oder im Radio selbst platziert werden muss. Eine externe Loop-Antenne (nicht enthalten) kann angeschlossen werden, um die Reichweite zu erhöhen. Das Elektor AM-Sender-Kit wird als Bausatz geliefert, den Sie selbst auf die Platine löten müssen. Features Die Platine ist kompatibel mit einem Hammond-1593N-Gehäuse (nicht enthalten).Ein 5-VDC-Netzteil mit Micro-USB-Anschluss (z. B. ein altes Handy-Ladegerät) wird benötigt, um das Kit zu betreiben (nicht enthalten). Stromaufnahme: 100 mA. Die Arduino-Software (benötigt Earle Philhowers RP2040-Boards-Paket) für das Elektor-AM-Sender-Kit sowie weitere Informationen sind auf der Elektor-Labs-Seite dieses Projekts verfügbar. Stückliste Widerstände R1, R4 = 100 Ω R2, R3, R8 = 10 kΩ R5, R6, R9, R10, R11 = 1 kΩ R7 = optional (nicht enthalten) P1 = Potentiometer 100 kΩ, linear Kondensatoren C1 = 22 µF 16V C2, C4 = 10 nF C3 = 150 pF Sonstiges K1 = 4×1 Stiftleiste K2, K3 = 3,5-mm-Buchse Raspberry Pi Pico Drucktaste, Winkelmontage 0,96" monochromes I²C-OLED-Display Leiterplatte 150292-1

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Design IoT Projects with Raspberry Pi, Arduino and ESP32 The Internet of Things (IoT) is becoming a major application area for embedded systems. As a result, more and more people are becoming interested in learning about embedded design and programming. Technical colleges and universities are moving away from legacy 8 and 16-bit microcontrollers and are introducing 32-bit embedded microcontrollers to their curriculums. Many IoT applications demand precision, high processing power, and low power consumption. Produced by IBM, Node-RED is an open-source visual editor for wiring the Internet of Things. Node-RED comes with a large number of nodes to handle a multitude of tasks. The required nodes are selected and joined together to perform a particular task. Node-RED is based on flow type programming where nodes are configured and joined together to form an application program. There are nodes for performing complex tasks, including web access, Twitter, E-mail, HTTP, Bluetooth, MQTT, controlling GPIO ports, etc. One particularly nice aspect of Node-RED is that the programmer does not need to learn how to write complex programs. For example, an email can be sent by simply joining nodes together and writing only a few lines of code. The aim of this book is to teach how Node-RED can be used in projects. The main hardware platform used with most of the projects in this book is Raspberry Pi 4. Chapters are included to show how Node-RED can be also be used with Arduino Uno, ESP32 DevKitC, and the ESP8266 NodeMCU microcontroller development boards.

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Weltweit beliebteste ROS-Plattform TurtleBot ist der beliebteste Open-Source-Roboter für Bildung und Forschung. Die neue Generation TurtleBot3 ist ein kleiner, kostengünstiger, voll programmierbarer, ROS-basierter mobiler Roboter. Er ist für Bildung, Forschung, Hobby und Produktprototyping gedacht. Erschwingliche Kosten TurtleBot wurde entwickelt, um die kostenbewussten Bedürfnisse von Schulen, Laboren und Unternehmen zu erfüllen. TurtleBot3 ist der erschwinglichste Roboter unter den SLAM-fähigen mobilen Robotern, die mit einem 360°-Laser-Distanzsensor LDS-01 ausgestattet sind. ROS Standard Die Marke TurtleBot wird von Open Robotics verwaltet, das ROS entwickelt und pflegt. Heutzutage ist ROS die bevorzugte Plattform für alle Robotiker auf der ganzen Welt geworden. TurtleBot kann mit bestehenden ROS-basierten Roboterkomponenten integriert werden, aber TurtleBot3 kann eine erschwingliche Plattform für diejenigen sein, die mit dem Erlernen von ROS beginnen möchten. Erweiterbarkeit TurtleBot3 ermutigt Benutzer, seine mechanische Struktur mit einigen alternativen Optionen anzupassen: Open Source Embedded Board (als Steuerplatine), Computer und Sensoren. Der TurtleBot3 Waffle Pi ist eine zweirädrige Plattform mit Differentialantrieb, kann aber strukturell und mechanisch in vielerlei Hinsicht angepasst werden: Autos, Fahrräder, Anhänger und so weiter. Erweitern Sie Ihre Ideen jenseits der Vorstellungskraft mit verschiedenen SBC, Sensoren und Motoren auf einer skalierbaren Struktur. Modularer Aktuator für mobilen Roboter TurtleBot3 ist in der Lage, durch den Einsatz von 2 DYNAMIXEL's in den Radgelenken präzise räumliche Daten zu erhalten. Die DYNAMIXEL der XM-Serie können in einem von 6 Betriebsmodi betrieben werden (XL-Serie: 4 Betriebsmodi): Geschwindigkeitsregelung für die Räder, Drehmomentregelung oder Positionsregelung für die Gelenke, usw. DYNAMIXEL kann auch für die Herstellung eines mobilen Manipulators verwendet werden, der leicht ist, aber mit Geschwindigkeits-, Drehmoment- und Positionssteuerung präzise gesteuert werden kann. DYNAMIXEL ist eine Kernkomponente, die den TurtleBot3 perfekt macht. Er ist einfach zu montieren, zu warten, zu ersetzen und neu zu konfigurieren. Offene Steuerplatine für ROS Die Steuerplatine ist sowohl hardware- als auch softwareseitig für die ROS-Kommunikation offengelegt. Die Open-Source-Steuerungsplatine OpenCR1.0 ist leistungsfähig genug, um nicht nur DYNAMIXELs, sondern auch ROBOTIS-Sensoren zu steuern, die häufig für grundlegende Erkennungsaufgaben auf kostengünstige Weise verwendet werden. Verschiedene Sensoren wie z. B. Berührungssensor, Infrarotsensor, Farbsensor und eine Handvoll weiterer sind verfügbar. Das OpenCR1.0 verfügt über einen IMU-Sensor im Inneren des Boards, so dass es die präzise Steuerung für unzählige Anwendungen verbessern kann. Das Board verfügt über 3,3 V, 5 V und 12 V Stromversorgungen, um die verfügbaren Computergeräte zu verstärken. Open Source Die Hardware, Firmware und Software von TurtleBot3 sind Open Source, was bedeutet, dass die Benutzer willkommen sind, die Quellcodes herunterzuladen, zu ändern und zu teilen. Alle Komponenten des TurtleBot3 werden aus kostengünstigem Kunststoff im Spritzgussverfahren hergestellt, die 3D-CAD-Daten sind jedoch auch für den 3D-Druck verfügbar. Technische Daten Maximale Translationsgeschwindigkeit 0,26 m/s Maximale Rotationsgeschwindigkeit 1,82 rad/s (104.27 deg/s) Maximale Nutzlast 30 kg Abmessungen (L x B x H) 281 x 306 x 141 mm Gewicht (+ SBC + Batterie + Sensoren) 1,8 kg Schwelle des Kletterns 10 mm oder niedriger Voraussichtliche Betriebsdauer 2h Voraussichtliche Ladezeit 2h 30m SBC (Single Board Computer) Raspberry Pi 4 (2 GB RAM) MCU 32-bit ARM Cortex-M7 mit FPU (216 MHz, 462 DMIPS) Fernbedienung RC-100B + BT-410 Set (Bluetooth 4, BLE) Aktuator XL430-W210 LDS (Laser-Abstandssensor) 360 Laser-Abstandssensor LDS-01 or LDS-02 Kamera Raspberry Pi Camera Module v2.1 IMU Gyroskop 3 AchsenBeschleunigungsmesser 3 Achsen Stromanschlüsse 3,3 V/800 mA5 V/4 A12 V/1 A Erweiterungspins GPIO 18 PinsArduino 32 Pin Peripherie 3x UART, 1x CAN, 1x SPI, 1x I²C, 5x ADC, 4x 5-pin OLLO DYNAMIXEL Ports 3x RS485, 3x TTL Audio Several programmable beep sequences Programmierbare LEDs 4x User LED Status-LEDs 1x Board Status LED1x Arduino-LED1x Power-LED Tasten und Schalter 2x Drucktasten, 1x Reset-Taste, 2x Dip-Schalter Akku Lithium Polymer 11,1 V 1800 mAh / 19,98 Wh 5C PC-Verbindung USB Firmware-Upgrade via USB / via JTAG Netzadapter (SMPS) Eingang: 100-240 VAC 50/60 Hz, 1,5 A @maxAusgang: 12 VDC, 5 A Downloads ROS Robot Programming GitHub E-Manual Community

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AI in Practice Dive into the fascinating world of robotics and automation! This Elektor Special shows you how to build your own robots with creativity, a little know-how, and affordable technology. From your first DIY project with Arduino or Raspberry Pi to intelligent systems with AI – this issue makes modern robotics understandable and accessible. Discover practical instructions, inspiring projects, and exciting insights into the maker scene. Learn how experimentation, community, and openness give rise to true innovation – and why robotics is so much more than just a technical hobby. Contents Imagination turns into reality Arduino-controlled Drawing Robot GalaxyRVR Mars Rover Kit for Arduino YDLIDAR X4Pro Lidar xHuskyLens AI Camera DOF Robot Arm with Raspberry Pi Pico Manufacturing Robots with Fischertechnik Pneumatic Industrial Robot Why Do We Keep Building Robot Dogs? Elektor Mini-Wheelie Robot Vehicles and Autonomous Driving

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Projekte mit Arduino Uno und Raspberry Pi In diesem Buch werden Anwendungen von Arduino Uno und Raspberry Pi 4 in praxisnahen Projekten auf Basis von CAN-Bus detailliert beschrieben. Durch den Einsatz von entweder Arduino Uno oder Raspberry Pi in Verbindung mit handelsüblichen CAN-Bus-Schnittstellenmodulen werden die Entwicklung, Fehlersuche und Fehlerbeseitigung sowie die Überprüfung von Projekten auf CAN-Bus-Basis erheblich erleichtert. Dieses Buch richtet sich an jeden, der mehr über den CAN-Bus lernen möchte und mit den Grundlagen der Elektronik vertraut ist. Hilfreich ist auch, Erfahrungen mit den Programmiersprachen C und Python sowie mit der Programmierung von Arduino Uno unter Verwendung seiner IDE und von Raspberry Pi zu haben. Das Buch ist eine nützliche Informationsquelle und ein Nachschlagewerk für jeden, der Antworten auf eine oder mehrere der folgenden Fragen sucht: Welche Bussysteme stehen für die Automobilindustrie zur Verfügung? Was sind die Grundprinzipien des CAN-Bus? Welche Arten von Frames (oder Datenpaketen) stehen in einem CAN-Bussystem zur Verfügung? Wie können Fehler in einem CAN-Bussystem erkannt werden, und wie zuverlässig ist ein CAN-Bussystem? Welche Arten von CAN-Bus-Controllern gibt es? Was sind die Funktionsprinzipien des MCP2515 CAN-Bus-Controllers? Wie kann ich ein CAN-Bus-Projekt mit Arduino Uno realisieren? Wie kann ich Arduino- oder Raspberry Pi-CAN-Bus-Projekte mit 2 und 3 Knoten erstellen? Wie kann ich die Daten auf dem CAN-Bus analysieren? Wie kann ich ein CAN-Bus-Projekt mit Raspberry Pi ausführen?

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Home Information SystemUsing Windows on a Raspberry Pi Starting with Node-REDAn open-source visual block-based programming tool Elektor Summer GiveAway Simple Function Generator: With Reverse-Order Signal Creation GreatScott! Builds a LoRa Alarm System Review: Joy-iT RD6006 Benchtop Power Supply Kit Review: The GreatFET One Interface Board Small Circuits Revival – XXLEscaped from the Suggestions Box Poorest Man's External 2.4 GHz Wi-Fi Antenna Simple On-Off Temperature Controller with Raspberry Pi HAT How to Take (Successful) Photos of ElectronicsShowing your projects in their best light Review: The I2CDriver Tool Review: JOY-iT Joy-View Portable Touchscreen LED Booster for MicrocontrollersWith just one component Experimental Ultrasonic Clothes Washer Review: The Joy-iT JDS2915 Signal GeneratorA 2-Channel Signal Generator and Frequency Counter Traffic Lights Programmed in PIC Assembly Code E-E-E-ternal Blinker Experimental Hall Sensor Tracing Shorts with the Milli-Ohm or ESR Meter Review: Elektor SDR Hands-on Kit Elektor Labs Pipeline Elektor KickstarterWell, you get the idea. Do You Really Need All That Stuff???This is where I spend many hours working on electronics projects Homelab Tours: The Kinetic Clock MakerStargate jigsawed! Hello, World! We’re Elektor, and We’re Social M4 + 2x A7 + GPU: An Unbalanced Dream TeamLatest STM32MP1-SoCs can tackle demanding applications Test Rig for 16F18877 & Similar Big PICs Inter-Microcontroller Traffic with the SPI Bus and ATmega328p Six Shades of LF/AF OSC (and the Miller’s Tale) BBC micro:bit Absolute Minimalist Oscilloscope with LED Display ‘Knight Rider’ LED Chaser with the ESP32 LW/MW AM Signal Generator with ATtiny13 Absolute Minimalist Dip Meter Photovoltaic Regulator UpdateNew function for measuring battery temperature Wireless SignallingTransmitting switching signals over LPR Ultrasonic Reverse Parking Aid with Arduino Uno Distortion Pedal with Op Amp and Space Charge Tubes Electronics Workspace Essentials Hexadoku Artificial Intelligence for Beginners (2)Neural networks with Linux and Python

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Buch: Logic Analyzer im Einsatz Schritt-für-Schritt-Anleitungen führen Sie in die Analyse moderner Protokolle von I²C, SPI, UART, RS-232, NeoPixel, WS28xx, HD44780 und 1-Wire ein. Anhand von zahlreichen Experimentierschaltungen mit dem Raspberry Pi Pico, Arduino Uno und dem Bus Pirate üben Sie die praxisnahe Anwendung gängiger USB-Logikanalysatoren ein. Alle in diesem Buch vorgestellten Experimentierschaltungen wurden vollständig getestet und sind funktionsfähig. Die notwendigen Programmlistings sind enthalten, es sind keine besonderen Programmier- oder Elektronikkenntnisse für diese Schaltungen notwendig. Es werden die Programmiersprachen MicroPython und C mit den Entwicklungsumgebungen Thonny und Arduino IDE eingesetzt. Dieses Buch verwendet mehrere Modelle flexibler und weit verbreiteter USB-Logikanalysatoren und zeigt die Stärken und Schwächen jeder Preisklasse. Sie werden kennenlernen, welche Kriterien für Ihre Arbeit wichtig sind und in der Lage sein, das für Sie passende Gerät zu finden. Egal ob Arduino, Raspberry Pi oder Raspberry Pi Pico: Die abgebildeten Beispielschaltungen ermöglichen einen schnellen Start in die Protokollanalyse und können auch als Grundlage für eigene weitere Experimente dienen. Sie werden alle wichtigen Begriffe und Zusammenhänge kennenlernen, eigene Experimente durchführen, selbstständig Protokolle analysieren und nach der Lektüre dieses Buches – im Bereich der digitalen Signale und Protokolle – ein umfassendes Wissen aufgebaut haben.   USB Logic Analyzer (8 Kanäle, 24 MHz) Dieser USB Logic Analyzer ist ein 8-Kanal-Logikanalysator, bei dem jeder Eingang doppelt für die analoge Datenaufzeichnung dient. Es eignet sich perfekt zum Debuggen und Analysieren von Signalen wie I²C, UART, SPI, CAN und 1-Wire. Dabei wird ein digitaler Eingang, der mit einem zu testenden Gerät (DUT) verbunden ist, mit einer hohen Abtastrate abgetastet. Die Verbindung zum PC erfolgt via USB. Technische Daten Kanäle 8 digitale Kanäle Maximale Abtastrate 24 MHz Maximale Eingangsspannung 0 V ~ 5 V Betriebstemperatur 0°C ~ 70°C Eingangsimpedanz 1 MΩ || 10 pF Unterstützte Protokolle I²C, SPI, UART, CAN, 1-Wire etc. PC-Verbindung USB Abmessungen 55 x 28 x 14 mm Downloads Software Dieses Bundle enthält: Buch: Logic Analyzer im Einsatz (Einzelpreis: 40 €) USB Logic Analyzer (8 Kanäle, 24 MHz) (Einzelpreis: 20 €) USB-Kabel Jumper Wire Ribbon Kabel

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AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

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AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

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