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qu’est-ce que l’edge AI ?L’IA, intégrée à l’appareil
découvrez Edge Impulse StudioConcevez et déployez facilement des modèles d’IA en périphérie
détection de mots-clés avec Edge ImpulseCollecter, entraîner et déployer
contrôle d’appareils par commande vocale avec le Nordic Thingy:53
Termes clés pour comprendre l’edge AI et le machine learning
cours accéléré : démarrez avec Edge ImpulseApprenez à collecter, entraîner et déployer un modèle ML avec l’Arduino Nano 33 BLE Sense
un nouveau chapitre pour ArduinoD’une carte pour amateurs à une plateforme d’edge computing
premiers pas avec la détection d’objets sur des appareils edge
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adapter l’IA aux appareils les plus compacts
optimiser l’efficacité énergétique des appareils edge AI alimentés sur batterie
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Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi et l’edge AI, enfin réunis
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reconnaissance de mouvements avec détection d’anomaliesUn tutoriel détaillé
système de ventilation intelligent : fusion des données sonores et environnementalesUtilisation d’un microcontrôleur double-cœur et du ML pour l’automatisation des fenêtres et persiennes
intégrer la commande vocale aux écouteurs et aux casques
l'IA en périphérie : au cœur des appareils de demain
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)
+
+
*++
Vom Messwert zur stabilen Entscheidung
Wie wird aus einem einfachen Mikrocontroller ein intelligentes System, das Sensorwerte erfasst, verarbeitet und sinnvoll darauf reagiert? Dieses Buch zeigt es Ihnen Schritt für Schritt – verständlich, praxisnah und ohne unnötige Vorkenntnisse.
Sie beginnen mit den Grundlagen der digitalen und analogen Ein- und Ausgänge. Anschließend lernen Sie, wie Sensorwerte gelesen, geglättet und zuverlässig bewertet werden. Anschauliche Beispiele erklären, warum einzelne Messwerte oft täuschen können und wie Mittelwertbildung, Hysterese und einfache Entscheidungsregeln für stabile Ergebnisse sorgen. Nach und nach erweitern Sie Ihre Projekte um Displays, I²C-Kommunikation und mehrere vernetzte Mikrocontroller. So entstehen verteilte Systeme, in denen Raspberry Pi Pico und ATtiny-Controller Daten austauschen und gemeinsam Aufgaben übernehmen.
Im fortgeschrittenen Teil erhalten Sie einen leicht verständlichen Einstieg in Merkmalsbildung, Datenvorverarbeitung, hybride Entscheidungsmodelle und TinyML-nahe Anwendungen. Dabei verbinden Sie klassische Regelungstechnik mit modernen datenbasierten Methoden.
Alle Projekte werden von ausführlich kommentierten Programmen in C und MicroPython begleitet. Das Buch richtet sich an Einsteiger, Maker, Studierende und alle, die Embedded-Systeme von Grund auf verstehen möchten.
Am Ende können Sie eigene Systeme entwickeln, die nicht nur messen, sondern Informationen auswerten, zuverlässige Entscheidungen treffen und gezielt reagieren.
Das QAV250-Kit ist der perfekte Einstieg in die Entwicklung auf PX4 oder Ardupilot. Es kombiniert einen Carbonfaser-250-Rennrahmen und wichtige Elektronik mit dem Mini-Autopiloten Pixhawk 6C. Der Bausatz ist einfach zu montieren, Löten ist nicht erforderlich.
Technische Daten
Micro-Leistungsmodul (PM06 v2)
Motoren: 2207 KV1950
Radstand: 250 mm
Abmessungen: 198 x 235 x 70 mm
Gewicht: 347 g
Lieferumfang
Carbonfaser-250-Flugzeugzelle mit Hardware
Micro-Leistungsmodul (PM06 v2)
Motoren: 2207 KV1950
5" Kunststoff-Requisiten
Vollständig montiertes Power Management Board mit ESCs (BLHeli S ESC 20A)
Akkugurte
Hinweis: Der LiPo-Akku ist nicht im Lieferumfang enthalten.
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Ungefähr seit dem Jahr 2000 bieten Fahrzeuge Zugriff auf Diagnosedaten, Messwerte und erkannte Fehler, die mit preiswerten Geräten ausgelesen werden können. Die Daten helfen Ihnen nicht nur bei der Fehlersuche, sondern auch beim Gebrauchtwagenkauf oder dem reibungslosen Bestehen der nächsten Hauptuntersuchung. Die zunehmende Komplexität und Vernetzung der integrierten elektronischen Kontroll- und Steuerungssysteme im Fahrzeug erfordert vom Kfz-Mechatroniker sowie dem ambitionierten Selbstschrauber ein tiefgreifendes Verständnis der Thematik.
Dieses Sachbuch bietet Ihnen eine umfassende Einführung zu den in Kraftfahrzeugen vorhandenen genormten On-Board-Diagnosemöglichkeiten (OBD II), deren Ursprünge, Stand der Entwicklung, Protokollaufbau und Anwendung. Das Buch richtet sich an eine breite Leserschaft, die selbst die Möglichkeiten nutzen will, um nicht mehr auf kostspielige Werkstattbesuche angewiesen zu sein oder sich für eine Eigenentwicklung von Diagnosesystemen und eine praxisnahe Beschreibung der Protokolle interessiert.
Durch den Einsatz günstiger Diagnoseadapter (ELM 327 etc.) können Sie sich auf dem Smartphone Live-Daten anzeigen lassen und Cockpitinstrumente nachrüsten oder eigene Anwendungssoftware für verschiedene Systeme erstellen.
Themenauswahl
Historische Entwicklung der Diagnosemöglichkeiten und Standards
Funktionsumfang von OBD II mit allen zehn Diagnosemodi und Readinesscode
World Wide Harmonized OBD (WWH-OBD) und HD OBD (Heavy Duty: Nutzfahrzeuge)
Anschlüsse gemäß SAE J1962, SAE J1939, SAE J1708 und DoIP (ISO 13400)
Protokollaufbau nach SAE J1850, ISO 9141, ISO 14230 und CAN
Übersicht gängiger Diagnoselösungen für Hobbyanwender
Eigenbau von Diagnosesystemen mit Arduino und Raspberry Pi
Alle Parameter Identifier (Messwerte) für OBD II
Umfangreiche Liste der Fehlercodes zum Nachschlagen
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.
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Build your own AI microcontroller applications from scratch
The MAX78000FTHR from Maxim Integrated is a small development board based on the MAX78000 MCU. The main usage of this board is in artificial intelligence applications (AI) which generally require large amounts of processing power and memory. It marries an Arm Cortex-M4 processor with a floating-point unit (FPU), convolutional neural network (CNN) accelerator, and RISC-V core into a single device. It is designed for ultra-low power consumption, making it ideal for many portable AI-based applications.
This book is project-based and aims to teach the basic features of the MAX78000FTHR. It demonstrates how it can be used in various classical and AI-based projects. Each project is described in detail and complete program listings are provided. Readers should be able to use the projects as they are, or modify them to suit their applications. This book covers the following features of the MAX78000FTHR microcontroller development board:
Onboard LEDs and buttons
External LEDs and buttons
Using analog-to-digital converters
I²C projects
SPI projects
UART projects
External interrupts and timer interrupts
Using the onboard microphone
Using the onboard camera
Convolutional Neural Network
The Vision and Engineering Behind SparkFun Getting Started with MicroMod
Leveling Up Your SparkFun JetBotHow I Expanded the Functionality of My JetBot, Powered by the NVIDIA Jetson Nano Programming an FPGA How to Build a DIY GNSS Reference Station The ClockClock Project Under the Hood: SparkFun Inventor's Kit SparkFun’s Glenn Samala on Product Development and New Ventures Creating Custom Circuit Boards with SparkFun À La Carte Designing with the SparkFun Artemis Getting Started with the Qwiic Ecosystem for Rapid Prototyping Poster - Qwiic Under the Hood: The GreatScott! / Elektor DIY LiPo Supercharger Kit Memorable Electronics from SparkFun Past Perfect Parking with LiDAR Buried Pad PCB Fixing Design to Sale: the SparkFun RTK Surveyor
Hello World from the Raspberry Pi Pico and RP2040A Look at Raspberry Pi’s First Microcontroller and Microcontroller Chip DIY Quadrupedal Robots Poster - Micromod RISC-V IoT Development in AWS Using FreeRTOS Libraries
Yep, Electronics = Fun!A Conversation Among Electronics Enthusiasts Sparkfun Product Catalog
HexadokuThe Original Elektorized Sudoku