Suchergebnisse für "official OR raspberry OR pi OR 4 OR desktop OR kit OR de"

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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Technische Daten Bandbreite: 50 MHz Analoge Kanäle: 4 Echtzeit-Abtastrate bis zu 1 GS/s Speichertiefe bis zu 24 Mpts Bis zu 30.000 wfms/s Wellenform-Erfassungsrate Bis zu 60.000 Frames Hardware-Echtzeit-Wellenform-Aufzeichnungs- und Wiedergabefunktionen Innovative „UltraVision“-Technologie Verschiedene Trigger- und Busdekodierungsfunktionen Geringer Grundrauschen, vertikaler Skalenbereich: 1 mV/Teil bis 10 V/Teil Verschiedene Schnittstellen: USB Host&Device, LAN (LXI), AUX Kompakte Größe, geringes Gewicht, einfach zu bedienen 7-Zoll-WVGA-TFT-LCD (800 x 480), Farbdisplay mit Intensitätsabstufung Lieferumfang 1x Rigol DS1054Z Oszilloskop 1x Netzkabel 1x USB-Kabel 4x PVP2150 Passiver Oszilloskop-Tastkopf (150 MHz)

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Vorübergehende Verzögerung bei der Lieferung von Unitree-Robotern Wie viele andere Lieferanten erleben auch wir derzeit Verzögerungen bei der Lieferung von Unitree-Robotern. Eine Sendung unseres Lieferanten steckt derzeit im Zoll fest, was leider zu späteren Lieferungen bereits aufgegebener Bestellungen führt. Wir arbeiten aktiv mit unserem Lieferanten daran, dieses Problem zu lösen, und erwarten in Kürze mehr Klarheit. Leider können wir derzeit jedoch keine festen Zusagen machen. Eine neue Lieferung ist bereits auf dem Weg, wird aber noch etwas Zeit in Anspruch nehmen. Da auch andere Lieferanten mit denselben Herausforderungen konfrontiert sind, ist ein Wechsel zu einem anderen Anbieter derzeit keine schnellere Lösung. Unsere oberste Priorität ist die Lieferung der bestehenden Bestellungen. Falls Sie Fragen haben oder Ihre Bestellung aktualisieren möchten, zögern Sie bitte nicht, unseren Kundenservice zu kontaktieren. Wir halten Sie über weitere Entwicklungen auf dem Laufenden. Die Unitree Go2-Serie besteht aus vierbeinigen Robotern für die Forschung und Entwicklung. Entwicklung autonomer Systeme in den Bereichen Mensch-Roboter-Interaktion (HRI), SLAM & Transport. Aufgrund der vier Beine und des 12DOF kann dieser Roboter eine Vielzahl unterschiedlicher Gelände bewältigen. Der Go2 verfügt über einen perfektionierten Antrieb & Power-Management-System, das eine Geschwindigkeit (je nach Ausführung) von bis zu 3,7 m/s oder 11,88 km/h bei einer Betriebszeit von bis zu 4 Stunden ermöglicht. Darüber hinaus verfügen die Motoren über ein Drehmoment von 45 N.m am Körper/Oberschenkel und an den Knien, was auch Sprünge oder Backflips ermöglicht. Features Super-Erkennungssystem: 4D LIDAR L1 Maximale Laufgeschwindigkeit: ca. 5 m/s Spitzengelenkdrehmoment: ca. 45 Nm Wireless-Modul: WiFi 6/Bluetooth/4G Extrem lange Akkulaufzeit: ca. 2-4 Stunden Intelligentes Side-Follow-System: ISS 2.0 Technische Daten Tracking-Modul: Ferngesteuertes oder automatisches Tracking Frontkamera: Bildübertragungsauflösung 1280 x 720, Sichtfeld 120°, Ultraweitwinkelobjektiv sorgt für satte Klarheit Frontlampe: Erhellt den Weg vor Ihnen hell 4D LiDAR L1: 360°x90° omnidirektionales Ultraweitwinkel-Scannen ermöglicht automatisches Ausweichen mit kleinem toten Winkel und stabilen Betrieb 12 Kniegelenkmotoren: Stark und kraftvoll, schön und einfach, Brandy neues visuelles Erlebnis Intercom-Mikrofon: Effektive Kommunikation ohne Szenario-Einschränkungen Selbstaufrollender Gurt: Einfaches Tragen und Laden von Gegenständen Stabiler, leistungsfähiger mit fortschrittlichen Geräten: 3D LiDAR, 4G-ESIM-Karte, WiFi 6 mit Dualband, Bluetooth 5.2 für stabile Verbindung und Fernsteuerung Leistungsstarker Rechenkern: Motion Controller, Hochleistungs-ARM-Prozessor, verbesserter Al-Algorithmus-Prozessor, externes ORIN NX/NANO Intelligenter Akku: Standard 8000-mAh-Akku, langlebiger 15000-mAh-Akku, Schutz vor Übertemperatur, Überladung und Kurzschluss. Lautsprecher für die Musikwiedergabe: Hören Sie Musik nach Lust und Laune Unitree Go2-Varianten Der Go2 überzeugt nicht nur durch seine technischen Fähigkeiten, sondern auch durch ein modernes und schlankes Design, das ihm einen futuristischen Look verleiht und ihn zu einem echten Hingucker macht. Der Go2 Air ist speziell für Demos und Präsentationen konzipiert. Mit seinen Grundmerkmalen bietet es eine solide Grundlage, um die Bewegungsfähigkeiten und Funktionalität eines vierbeinigen Roboters zu demonstrieren. Wichtig: Der Go2 Air wird ohne Controller geliefert. Dies kann optional erworben werden. Mit einer leistungsstarken 8-Core-Hochleistungs-CPU bieten Pro und Edu beeindruckende Rechenleistung, die für komplexe Aufgaben und anspruchsvolle Berechnungen erforderlich ist. Dies ermöglicht eine schnellere und effizientere Datenverarbeitung und macht den Pro und Edu zu einem zuverlässigen Partner für Ihre Projekte. Ab der Edu-Version ist der Go2 programmierbar und eröffnet endlose Möglichkeiten für die Entwicklung und Erforschung eigener Robotikanwendungen. Der Go2 ist außerdem in der Lage, eine Stufenhöhe von bis zu 14 cm zu bewältigen. Dies macht es zu einem idealen Werkzeug für Forschung, Ausbildung und den Einstieg in die Welt der Robotik. Der Go2 Edu wird mit einer Fernbedienung geliefert, die Ihnen eine einfache und intuitive Steuerung ermöglicht. Außerdem erhalten Sie eine Dockingstation mit beeindruckender Rechenleistung von 100 TOPS, die mit leistungsstarken KI-Algorithmen ausgestattet ist und Ihnen technischen Support bietet. Go2 Edu ist mit einem leistungsstarken 15000 mAh-Akku ausgestattet, der ihm eine beeindruckende Laufzeit von bis zu 4 Stunden ermöglicht. Diese lange Betriebszeit ermöglicht es dem Roboter, längere Erkundungsmissionen durchzuführen und anspruchsvolle Aufgaben zu erledigen. Modellvergleich Air Pro Edu/Edu Plus Abmessungen (stehend) 70 x 31 x 40 cm 70 x 31 x 40 cm 70 x 31 x 40 cm Abmessungen (hockend) 76 x 31 x 20 cm 76 x 31 x 20 cm 76 x 31 x 20 cm Material Aluminiumlegierung + hochfester Kunststoff Aluminiumlegierung + hochfester Kunststoff Aluminiumlegierung + hochfester Kunststoff Gewicht (mit Akku) ca. 15 kg ca. 15 kg ca. 15 kg Spannung 28~33,6 V 28~33,6 V 28~33,6 V Spitzenleistung ca. 3000 W ca. 3000 W ca. 3000 W Nutzlast ≈7 kg (MAX ~ 10 kg) ≈8 kg (MAX ~ 10 kg) ≈8 kg (MAX ~ 12 kg) Geschwindigkeit 0~2.5 m/s 0~3.5 m/s 0~3.7 m/s (MAX ~ 5 m/s) Max. Steigfallhöhe ca. 15 cm ca. 16 cm ca. 16 cm Max. Steigwinkel 30° 40° 40° Basisrechenleistung N/A 8-Kern-Hochleistungs-CPU 8-Kern-Hochleistungs-CPU Aluminium-Kniegelenkmotor 12 Satz 12 Satz 12 Satz Gelenkinterne Schaltung (Knie) ✓ ✓ ✓ Joint Heat Pipe Kühler ✓ ✓ ✓ Bewegungsbereich Körper: −48~48° Körper: −48~48° Körper: −48~48° Oberschenkel: −200°~90° Oberschenkel: −200°~90° Oberschenkel: −200°~90° Schaft: −156°~−48° Schaft: −156°~−48° Schaft: −156°~−48° Max. Drehmoment N/A ca. 45 N.m ca. 45 N.m Super-Weitwinkel 3D-LiDAR ✓ ✓ ✓ Wireless Vektorpositionierungs-Tracking-Modul N/A ✓ ✓ HD-Weitwinkelkamera ✓ ✓ ✓ Fußende-Kraftsensor N/A N/A ✓ Grundlegende Aktion ✓ ✓ ✓ Auto-Skalierband N/A ✓ N/A Aktualisiertes intelligentes OTA ✓ ✓ ✓ RTT 2.0 Bildübertragung ✓ ✓ ✓ App Basic Fernsteuerung ✓ ✓ ✓ App-Daten anzeigen ✓ ✓ ✓ App Grafisches Programm ✓ ✓ ✓ Frontlampe (3 W) ✓ ✓ ✓ WiFi 6 mit Dualband ✓ ✓ ✓ Bluetooth 5.2/4.2/2.1 ✓ ✓ ✓ 4G-Modul N/A CN/GB CN/GB Sprachunktion N/A ✓ ✓ Musikwiedergabe N/A ✓ ✓ ISS 2.0 Intelligentes Side-Follow-System N/A ✓ ✓ Intelligente Erkennung und Vermeidung ✓ ✓ ✓ Sekundäre Entwicklung N/A N/A ✓ Manuelle Steuerung Optional Optional ✓ Modul mit hoher Rechenleistung N/A N/A Edu: 40 TOPS Rechenleistung Edu Plus: 100 TOPS Rechenleistung NVIDIA Jetson Orin (optional) Intelligente Batterie Standard (8000 mAh) Standard (8000 mAh) Lange Lebensdauer (15000 mAh) Akkulaufzeit 1-2 Stunden 1-2 Stunden 2-4 Stunden Ladegerät Standard (33,6 V, 3,5 A) Standard (33,6 V, 3,5 A) Schnellladung (33,6 V, 9 A) Lieferumgang 1x Unitree Go2 Pro 1x Unitree Go2 Akku (8000 mAh) Downloads Documentation iOS/Android apps GitHub

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Das rauscharme Labornetzteil von Elektor ist ein vollständig analoges, einstellbares, symmetrisches Gerät mittlerer Leistung, das ohne Schalt- oder digitale Komponenten auskommt. Es bietet eine Ausgangsspannung, die zwischen 0 V und ±22 V einstellbar ist, sowie einen Ausgangsstrom, der von 0 A bis 1 A eingestellt werden kann. Da auf jegliche Art von Schalttechnik verzichtet wird, liefert das Design extrem geringes Rauschen. Zur Anzeige beider Ausgangsspannungen und -ströme werden vier kleine analoge Einbauinstrumente mit Drehspulmesswerk verwendet. Die meisten modernen Labornetzgeräte und AC-Adapter arbeiten mit Schaltnetzteiltechnik. Selbst die besten Ausführungen weisen zwangsläufig hochfrequente Restwelligkeit und andere Schaltartefakte am Ausgang auf, die die Prüfung empfindlicher analoger Schaltungen stören und Messungen kleiner Signale beeinträchtigen können. Um dieses Problem zu vermeiden, setzt dieses Konzept auf ein vollständig analoges Netzgerät. Obwohl es weniger effizient ist als vergleichbare Schaltnetzteile, spielt die geringere Effizienz beim Einsatz auf dem Prüfstand kaum eine Rolle und sorgt für sauberere und zuverlässigere Messergebnisse. Da viele analoge Schaltungen eine symmetrische Versorgung benötigen, liefert dieses Design positive und negative Ausgangsspannungen gleicher Höhe. Eine geringfügige Nachjustierung ist möglich, um eventuelle Ungleichgewichte auszugleichen. Selbstverständlich ist auch eine einstellbare Strombegrenzung integriert. Das Kit enthält die für den Aufbau des Netzteils erforderlichen Komponenten, mit Ausnahme der Transformatoren. Technische Daten Ausgangsspannung 0…+22 V, 0, −22 V Ausgangsstrom 0…+1 A, 0…−1 A Rauschen −85 dBV (bei 0,95 A/20 V, B = 22 kHz) −84 dBV (bei 0,95 A/20 V, B > 500 kHz) Restwelligkeit 50 µVRMS (bei 950 mA/20 V, B = 22 kHz, hauptsächlich 100-Hz-Anteil) Lieferumfang 3x Platinen: Regler (PCB-1), Netzfilter (PCB-2) und Transformator (PCB-3) Alle Bauteile mit Ausnahme der Netztransformatoren 4x Drehspulmesswerke Zusätzliche Teile für die Verdrahtung (Drähte, Bananenbuchsen, Kaltgeräte-Netzmodul usw.) Nicht enthalten Die drei Netztransformatoren Ein Gehäuse Stückliste Für die Spannungsregler-Platine (240386-1) Widerstände (250 mW, 1%) R1 = 12 Ω R2, R8, R37, R62 = 1 MΩ R3, R7, R10, R13, R17, R20, R22, R30, R35, R42, R45, R47, R55, R60 = 100 Ω, 600 mW R4, R5 = 4.7 kΩ R6 = 100 kΩ R9, R12, R14, R36, R38, R39, R61, R63, R66, R72, R78, R79 = 10.0 kΩ, 600 mW R11 = 9.76 kΩ, 600 mW R15, R40 = 44.2 kΩ, 600 mW R16, R41, R77 = 1 kΩ R18, R43 = 1.5 kΩ, 1 W, 5% R19, R44 = 470 Ω, 1 W, 5% R21, R46 = 330 Ω, 600 mW R23, R24, R48, R49 = 1.0 Ω, 1 W R25, R50 = 1 kΩ, 1 W, 5% R26, R28, R51, R53 = 1.000 kΩ 0.1%, 15 ppm/C R27, R29, R52, R54 = 10.00 kΩ 0.1%, 15 ppm/C R31, R56 = 1.2 kΩ, 1 W, 5% R32, R57 = 47 kΩ R33, R58 = 270 Ω R34, R59 = 27 kΩ R64, R69 = 12.0 kΩ R65 = 3.0 kΩ, 600 mW R67, R80 = 470 Ω, 600 mW R68, R70 = 6.8 kΩ, 600 mW R71 = 30.0 kΩ,, 600 mW R73, R74, R75, R76 = 10 MΩ P1, P2, P3 = 10 kΩ, 200 mW, 20%, potentiometer, 1 turns, single, lin., panel mount P4, P5 = 500 Ω, 500 mW, 10%, trimmer, 25 turns, 3296Y-1-501LF Bourns P6, P7 = 10 kΩ, 500 mW, 10%, trimmer, 25 turns, 3296Y-1-501LF Bourns Kondensatoren C1 = 100 nF, 50 V, 10%, ceramic X7R, LS 5 mm C2, C3, C6, C7, C30 = 10 µF, 63V, 20%, LS 2.5 mm, 3000hours@105°C C4, C5, C8, C9, C13, C14, C18, C19, C23, C24, C28, C29, C31, C32, C38, C39 = 100 nF, 250 V, 10%, PET, LS 7.5 mm C10, C20 = 47 nF, 100 V, 5%, PET, LS 5 mm C11, C21 = 10 nF, 100 V, 5%, PET, LS 5 mm C12, C22 = 220 µF, 35 V, 20%, 0.024 Ω, LS2.5/3.5 mm, Ir 3.4 A, 2000hours@125°C, polymer C15, C25 = 120 µF, 50 V, 20%, ESR 0.02 Ω, Diam. 10 mm max., LS 5 mm C16, C26 = 15 nF, 100 V, 5%, PET, LS 5 mm C17, C27 = 47 nF, 100 V, 5%, PET, LS 5 mm C33, C34 = 22 µF, 50 V, 20%, LS 2 mm, 10000 hours @ 105°C C35, C36, C44, C45 = 1 µF, 100 V, 10%, LS 5 mm, ceramic X7R C37 = 100 uF, 50 V, 20%. LS 3.5 mm C40, C41, C42, C43, C46, C47, C48, C49 = 1000 µF, 50 V, 20%, LS 5/7.5 mm, Ir 3.32 A, 10000hours@105°C, D 16 mm C50, C51, C52, C53 = 47 nF, 100 V, 10%, ceramic X7R, LS 5 mm Induktivitäten L1, L2 = 4.7 µH, 3.2 A, 0.033 Ω, LS 5 mm, RLB0914-4R7ML Bourns L3 = Commom mode choke, 14.5 mH, 3 A, SSRH24NH-30145 Kemet Halbleiter D1, D2, D3, D4, D5, D9, D10, D11, D15 = BAT85, DO-34 D6, D7, D12, D13 = SR560, DO-201AD D8, D14, D16 = 1N4148, DO-35 D17 = Zenerdiode, 5.6 V, 0.5 W, DO-41 D18, D19 = 1N4004, DO-41 D20, D21 D22, D23 = V30100CI-M3/P, dual common cathode, TO-220 D24 = Zener diode, 30 V, 1 W, DO-41 LED1, LED2 = LED, red, T-1 (3 mm) LED3, LED4 = LED, green, T-1 (3 mm) TVS1, TVS2 = BZW50-33B, R6 T1, T2, T4 = BC337.25, TO-92 T3 = NJW0302G, TO-3P T5, T6, T8 = BC327.25, TO-92 T7 = NJW0281G, TO-3P T9 = BD139, TO-126 (SOT-32) IC1 = LM334Z, TO-92 IC2 = LM4040AIZ-5.0/NOPB, TO-92 (TO-226AA-3) IC3, IC4 = OPA2992IDR, SOIC-8 IC5, IC6 = OPA4992IDR, SOIC-14 IC7 = OPA992IDBVR, SOT-23-5 IC8 = LM339N, DIP-14 IC9 = LM317, TO-220 IC10 = LM337, TO-220 Sonstiges F1, F2 = 5×20 mm fuse, 1.6 A, fast acting HS1, HS2 = Heatsink MC33271 (for T3/T7), 2.7°C/W, PCB mount, height 63.5 mm K1, K4 = 3-way screw terminal block, LS 3.5 mm, max. 1.5 mm² K2, K3 = 3-way screw terminal block, LS 3.5 mm, max. 1 mm² M1, M3 = Moving coil meter, Range 30 V, type 91C4, 45×45 mm M2, M4 = Moving coil meter, Range 1 A, type 91C4, 45×45 mm² RE1 = Relay DPDT,5V, UA2-5NU Verschiedenes 3× 3-way screw terminal block, LS 3.5 mm, max. 1 mm² (for P1, P2, P3) 4× Pin header, 1×2, vertical, pitch 2.54 mm (for LED1, LED2, LED3, LED4) 4× Pin socket, 1×2, vertical. pitch 2.54 mm (for LED1, LED2, LED3, LED4) 2× Heatsink FK222SA220, 20°C/W, PCB mount (for IC9 & IC10) 2× Mica thermal pad for TO-220, 12×18×0.05 mm (for IC9 & IC10) 2× Insulating bushing IB 6, TO-220 (for IC9 & IC10) 2× Ceramic thermal pad, 23×20×2 mm (for T3 & T7) 2× PCB Fuse Holder, for 5×20 mm fuse, 10 A (for F1, F2) 2× Cover for PCB Fuse Holder, transparent (for F1, F2) 2× 2-way screw terminal block, LS 3.5 mm, max. 1 mm² (for M1 & M3) 2× 2-way screw terminal block, LS 3.5 mm, max. 1.5 mm² (for M2 & M4) 8× M3 solder lug, thickness 0.35 mm (for M1…M4) M4 solder lug, thickness 0.35 mm (to connect 4 mm banana connectors) Screened cable, 1 pair, 2×24 AWG/0.22 mm², 1 m (for P1, P2 & P3) IC socket, DIP, 14 contacts (for IC8) M3 washer, plain, steel M3 screw, 16 mm, steel, pan head M3 nut M3 spring washer 50 mm M3 standoff, steel, male-female 12 mm M3 standoff, steel, male-female 10 mm M3 standoff, steel, male-female M3 screw, 8 mm, steel, pan head Für die Netzfilter-Platine (240386-2) Widerstand R1 = 220 kΩ, 1 W, 500 V, 5% Kondensatoren C1, C2 = 470 nF, 305 VAC, Class X2, 11 × 27 mm max., LS 15/22.5 mm C3, C4, C5, C6 = 2.2 nF, 300 VAC, Class Y2, 13 × 4 mm, LS 10 mm, PP Induktivitäten L1, L2 = Common-mode choke, 6.8 mH, 1.7 A, TDK B82732R2172B030 Halbleiter MOV1 = TVS varistor, 300 VAC, S14K300 (230 VAC, B72214S0301K101) and SK14K150 (150 VAC, B72214S0151K101) Sonstiges K1, K2 = 3-way screw terminal block, LS 7.62 mm F1 = Time-delay fuse, 0.5 A (230 VAC) or 1 A (115 VAC) Verschiedenes 1× Fuse holder, 5×20 mm, 10 A, 500 VAC 1× Transparent fuse cover 4× 10 mm M3 standoff, steel, male–female 4× M3 screw, 8 mm, steel, pan head 4× M3 nut Für die Transformator-Platine (240386-3) Widerstände R1, R2 = 2.7 kΩ, 600 mW, 1% R3 = 10.0 kΩ, 600 mW, 1% Kondensator C1 = 220 µF, 50 V, 20%, Ø10 mm, LS 5 mm, 4000 h @ 105°C Transformatoren (nicht im Lieferumfang dieses Kits enthalten!) TR1, TR2, TR3 = 2×7 V, 25 VA, PCB-mounted toroid, 70060K Talema Halbleiter D1–D4 = 1N4148, DO-35 D5, D6 = 1N4004, DO-41 D7 = Zener 5.6 V, 1.3 W, DO-41 LED1 = LED, red, T-1 (3 mm) IC1, IC2 = MOC8021M, CTR ≥ 1000%, DIP-6 Sonstiges F1, F2, F3 = 160 mA time-delay fuse (230 VAC) or 315 mA time-delay fuse (115 VAC) K1 = 2-way screw terminal block, LS 7.62 mm K2 = 3-way screw terminal block, LS 3.5 mm, max 1.5 mm² K3, K4 = 3-way screw terminal block, LS 3.5 mm, max 1 mm² RE1, RE2 = Relay DPDT, 5 A/250 VAC / 24 VDC Verschiedenes 1× Pin header 1×2, pitch 2.54 mm + matching socket for LED1 3× Fuse holder 5 × 20 mm, 10 A, 500 VAC + transparent cover 3× M4 screw, 8 mm, pan head + washer for TR1-TR3 8× M3 screw, 8 mm, pan head + nut + washer 8× 10 mm M3 standoff, steel, male–female 2× IC socket, DIP-6 for IC1 & IC2 Weitere Bauteile 1 m red insulated wire, stranded, 1.5 mm² 0.5 m blue insulated wire, stranded, 1.5 mm² 0.5 m black insulated wire, stranded, 1.5 mm², 0.5 m 2 m red insulated wire, stranded, D 0.56 mm (0.25 mm²) 2 m black insulated wire, stranded, D 0.56 mm (0.25 mm²) 0.5 m Multicore Cable, Flexible, 3 Core, 0.75 mm² (24 x 0.2 mm) Red banana socket Black banana socket Blue banana socket Green banana socket IEC Power Entry Module with switch, IEC C14 3 crimp terminals, FASTON, 4.75 x 0.81 mm 3 knobs Links Elektor Labs JumpStarter Page Artikel (Teil 1) Artikel (Teil 2)

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. OBD2 Sensor DashboardOld Dials Sparked a Quest for Real Data OBD2: Add a Rev Counter and Gear Shift Indicator to Your CarRetro, but Super Useful LiDAR and Vision Sensors for Robotics Sensor+Test 2025 and PCIM 2025 Contact-Free E-Field Measurements (1)A Vibrating Membrane for Assessing DC Voltages or Static Electric Fields Wireless Mailbox NotifierFrom Optical Sensors to Radar, Exploring a Few Options Elektor Mini-WheelieA Self-Balancing Robot Solar CellsPeculiar Parts, the Series Getting Started With a Modern Radar SensorIs an Accurate Measurement on Your Radar? From Life’s ExperiencePaper Factory CybersecurityTough Times for Hackers Siglent Presents Next-Gen Multi-Channel OscilloscopesHigh-Performance Solutions for Modern Power and Embedded Systems Bluetooth 6.0 Brings Enhanced Distance-Ranging ApplicationsNew Version Offers Improved Device Positioning and Location Services Exploring Wireless Communication with BeagleY-AI Err-lectronicsCorrections, Updates, and Readers’ Letters Starting Out in Electronics……Concludes the Topic on Opamps A Powerful AI Code AssistantSpeed Up Your Development with Continue and Visual Studio Code Solar Charge Controller with MPPT (2)The Circuit Ultrasonic Obstacle DetectorA Simple Project to Help Those with Impaired Vision 2025: An AI OdysseyMid-Year Review Raspberry Pi Standalone MIDI Synthesizer (3)Making It Smarter and Adding a User Interface Meshtastic: A Demo ProjectAn Intelligent Mesh of LoRa Radios Analog Audio Frequency GeneratorHigh-Quality Adjustable Frequency Sine Wave Generator

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Das FNIRSI DPS150 ist ein leistungsstarkes, einstellbares Gleichstromnetzteil, das über eine USB-C-Eingangsschnittstelle und mehrere Stromversorgungsmodi verfügt und eine präzise Einstellung der Ausgangsspannung (0-30 V) und des Ausgangsstroms (0-5 A) ermöglicht. Es bietet einen effizienten, verbrauchsarmen und stabilen Ausgang und ist mit mehreren Sicherheitsschutzfunktionen ausgestattet, darunter Überspannung, Überstrom, Überlastung, Überhitzung und Verpolung. Es kann flexibel für die serielle Verbindung mehrerer Geräte eingesetzt werden, verfügt über eine umfangreiche und benutzerfreundliche Anzeige und Bedienung sowie ein kompaktes und tragbares Design und erfüllt verschiedene Anwendungsanforderungen. Features 30 V, 5 A, 150 W variabler Gleichstrom mit 0,01 V, 0,001 A Präzision, CC/CV-Modi und <20 mV Welligkeit zum Schutz empfindlicher Elektronik. Unterstützt PC-, QC- und DC-Eingänge mit programmierbaren Ausgängen und 6 voreingestellten Spannungs-/Stromeinstellungen. Kompatibel mit 4 mm-Bananensteckern, U-förmigen Anschlüssen und Kupferdrähten für verschiedene Geräte. 8 Sicherheitsmechanismen, einschließlich Überspannungs-, Strom-, Kurzschluss- und Überhitzungsschutz. 2,8" HD-IPS-Bildschirm mit um 90° umklappbarer, numerischer und Kurvenanzeige für einfache Überwachung. Kleines, platzsparendes Design für den Einsatz in Laboren, Reparaturen und Heimwerkerprojekten. Technische Daten Eingangsspannung 5~32 V DC Eingangsstrom 100 mA-5 A Ausgangsspannung 0-30 V Ausgangsstrom 0~5 A Ausgangsleistung 0-150 W Eingabeweg PD-Schnellladegerät QC-Schnellladegerät Powerbank Gleichstromadapter Betriebsumgebung 0-40°C Regulierung laden 0,49% Volllasteffizienz 96,30% Display 2,8 Zoll (320 x 240) Abmessungen 106 x 76 x 28 mm Gewicht 178 g Lieferumfang 1x DPS150 Netzteil 2x Krokodilklemmendrähte (schwarz und rot) 1x C2C PD Ladekabel 1x 100 W PD GaN Adapter (EU) 1x Micro-USB-Kabel 1x Manual Downloads Manual Firmware V0.0.1

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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 uArm Swift Pro ist ein hochwertiger Roboterarm, der in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden kann. Der uArm Swift Pro wurde für den Einsatz in der Ausbildung entwickelt und optimiert, was bedeutet, dass viele Pakete bereits für Open-Source-Plattformen wie ROS verfügbar sind. Der uArm Swift Pro hat eine Positionswiederholgenauigkeit von 0,2 mm und ist zudem mit einem Schrittmotor und einem 12-Bit-Encoder ausgestattet. Dies sind nur einige Gründe, die den uArm Swift Pro zu einer ausgezeichneten Wahl für den Einsatz in der Ausbildung machen. Ein weiteres großartiges Merkmal ist das 3D Druck-Kit, das den uArm Swift Pro in weniger als 1 Minute in einen 3D Drucker verwandelt. Das uArm unterstützt die folgenden Entwicklungsplattformen/Systeme: UFACTORY SDK Arduino Python ROS GRABCAD OpenMV Smartphone-App Die Smartphone-App für iOS ist bereits im App Store erhältlich und ermöglicht eine einfache Steuerung und Überwachung des Roboterarms. Die App für Android befindet sich in der Entwicklung und wird bald verfügbar sein. An example of the Machine Vision Das folgende GIF zeigt den uArm in Kombination mit der OpenMV Machine Vision Cam M7 und den Gesichtserkennungsanwendungen, die in MicroPython implementiert werden können. Technische Daten Freiheitsgrade: 4 Wiederholbarkeit: Bis zu 0,2 mm Nutzlast: 500 g Arbeitsbereich: 50-320 mm Positioniergeschwindigkeit: 100 m/s Positionsrückmeldung: 12-Bit-Encoder Abmessungen: 150 x 140 x 281 mm Gewicht: 2,2 kg Lieferumfang UFactory uArm Swift Pro Bluetooth & Vakuumgreifer Downloads Datasheet

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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 ESP-BLASTEen mini ESP32 raketdrone die ruim 100 km/u vliegt STM32Cube Innovation-ChallengeDoe mee met je beste STM32C5-ontwerp Wireless workshop (1)Radiomodules uitgelegd: 433 MHz CC1101 sub-GHz-transceiver AM-zenderMet sinus- en blokgolfgenerator op Raspberry Pi Pico AudiotronicaDe vervormingsfactor CoffeeCallerOmroepsysteem met mesh-netwerk en Zephyr gebaseerde software Elektor wordt 65Projecten uit voorgaande september- en oktobermaanden Bluetooth Channel Sounding voor het volgen van objectenAfstandsmeting met centimeterprecisie voor het IoT van de volgende generatie 2026: Een AI-odysseeKwantumcomputing is geen volgende GPU Om de cloud te beveiligen, is edge-beveiliging nodig Eerste ervaringen met de HackRF ProPraktische tests met de nieuwe SDR-hardware Modemupgrade van GPRS/2G naar LTE/4GEen draadloos alarmsysteem als voorbeeld Lusvormige antenne met RF-bouwstenenDeel 1: Een zelfbouw kortegolfantenne met instelbare richtingsgevoeligheid Internetradio naar AM-converterMet een ESP32-S3 als zender Err-lectronics Mioty, een overzichtFraunhofer's aanpak van LPWAN WerkbankwijsheidPraktische tips van experts Walter, de compacte IoT-moduleDeel 2: Toegang tot weer- en datadiensten

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Dieses Buch beschäftigt sich mit DC-Elektromotoren und deren Einsatz in Arduino und Raspberry Pi Zero W-Projekten. Das Buch enthält zahlreiche Motorsteuerungsprojekte, wobei jedes Projekt denselben Aufbau besitzt: Projekttitel Beschreibung des Projekts Blockschaltbild Schaltplan Zusammenbau Vollständiges Programmlisting Umfassende Erläuterung des Programms Die Projekte im Buch umfassen die Standard-DC-Motoren, Schrittmotoren, Servomotoren und mobile Roboter. Das Buch richtet sich an Elektronik-Bastler, die Projekte mit dem Arduino Uno oder dem Raspberry Pi Zero W entwickeln und dabei Motoren einsetzen möchten. Ein besonders reizvolles Projekt dieses Buches ist die Fernsteuerung eines mobilen Roboters von einem Mobiltelefon aus mit dem Arduino Uno sowie dem Raspberry Pi Zero W. Dieses Projekt wird sowohl über Wi-Fi als auch über Bluetooth mit dem Handy gesteuert. Die Leser sollten in der Lage sein, einen Roboter vorwärts, rückwärts, links oder rechts zu bewegen, indem sie einfache Befehle vom Mobiltelefon aus senden. Die vollständigen Programmlistings aller Projekte sowie die detaillierten Programmbeschreibungen finden Sie im Buch. Der Leser kann die Projekte Schritt für Schritt nachbauen oder sie an die eigenen Bedürfnisse anpassen.

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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. 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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