Suchergebnisse für "Embedded in Embedded"

Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sind Sie noch kein Mitglied? Hier klicken! 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 Echter Zufallszahlen-Generator mit USB Zwei PICs zum Preis von einem AVR Pimp mein Mikrofon ... Pegelanhebung selbst gebaut FFT mit Maixduino Frequenzspektren erfassen Aus dem Leben gegriffen Entwurfslogik (oder Un-Logik) Schrittmotor-Treiber UCN5804 Bemerkenswerte Bauteile Schaltungssimulation mit Micro-Cap Erste Schritte in einer komplizierten Welt Der PAUL Award 2022 Junge Techniktalente und ihre kreativen Lösungen Mein erstes Software-definiertes Radio Gebaut in weniger als 15 Minuten Mikrocontroller-Dokumentation verstehen Teil 1: Aufbau einer Dokumentation KI und integrierte Systeme – Was kommt als Nächstes? Werkzeuge, Plattformen und das Ende der Textarbeiter Digitalisierung der vertikalen Landwirtschaft Infografik: Embedded und KI, heute und morgen Einführung in TinyML Fallstudie KwickPOS High-Performance in jeder Klasse Computer-on-Module-Standards Aller Anfang... muss nicht schwer sein: Werden wir aktiv! I²C-Kommunikation mit Node.js und einem Raspberry Pi Sehen Sie Ihre Sensordaten in einem Browser 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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Learning Embedded Systems with STM32 Nucleo Boards Programming compact electronic systems is now easier to get started with than ever before. Affordable development boards, powerful software tools, and readily available documentation make it possible to turn an idea into a working prototype in very little time. MicroPython plays an important role in this development by offering a readable, interactive way to control microcontrollers while still providing direct access to their hardware features. This book explores embedded programming with MicroPython using an STM32-based Nucleo board. It shows how a microcontroller continuously interacts with its environment by reading inputs, processing information, and controlling outputs. Step by step, you will learn to flash LEDs, measure analog signals, work with sensors, control actuators, and exchange data with other devices. The built-in REPL makes it easy to test instructions immediately, inspect results, and learn through experimentation. Although microcontroller boards differ in size, speed, memory, and peripherals, the fundamental concepts remain largely the same. Digital input and output, analog conversion, timers, PWM, interrupts, and serial communication are the essential building blocks of embedded applications. By concentrating on these transferable principles, the book provides a foundation that remains useful when moving to other boards, processors, or development environments. It is intended both for newcomers and for programmers who want to expand into embedded systems. MicroPython offers a practical route into this field, combining quick results with a clear understanding of how software and hardware work together.

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Die FNIRSI DLA-Serie kombiniert leistungsstarke USB-3.0-Logikanalyse mit flexibler Mehrkanal-Signalerfassung für das Debugging und die Analyse digitaler Schaltungen und eingebetteter Systeme. Die Serie ist in zwei Ausführungen erhältlich: als DLA-16 Plus mit 16 digitalen Kanälen und als DLA-32 Plus mit 32 digitalen Kanälen. Beide Modelle bieten Abtastraten von bis zu 1 GSa/s, 4 Gbit internen Speicher sowie Unterstützung für über 120 Protokoll-Decoder. Dank der Erfassungsmodi "Buffer", "Stream" und "Roll" eignen sie sich sowohl für die Hochgeschwindigkeits-Signalanalyse als auch für die Langzeitüberwachung. Entscheiden Sie sich für das DLA-16 Plus, wenn Sie bei Nutzung aller Kanäle höhere Abtastraten benötigen, oder für das DLA-32 Plus, wenn Sie mehr Kanäle sowie erweiterte serielle und parallele Triggerfunktionen benötigen. Features Erhältlich mit 16 oder 32 digitalen Eingangskanälen Abtastrate bis zu 1 GSa/s DLA-16 Plus: bis zu 500 MSa/s bei allen 16 Kanälen DLA-32 Plus: bis zu 250 MSa/s bei allen 32 Kanälen 4 Gbit interner Speicher High-Speed-USB-3.0-Schnittstelle Erfassungsmodi: Buffer, Stream und Roll Unterstützung für über 120 Protokoll-Decoder Erweiterte Trigger-Optionen 4 PWM-Ausgänge mit einem Frequenzbereich von 1 Hz bis 20 MHz Datenexport im CSV- und BIN-Format Technische Daten DLA-16 Plus DLA-32 Plus Digitale Kanäle 16 32 Max. Abtastrate 1 GSa/s Abtastrate (1 Kanal) 1 GSa/s Abtastrate (8 Kanäle) 1 GSa/s Max. Buffer Abtastrate 16 Kanäle bei 500 MSa/s 32 Kanäle bei 250 MSa/s Max. Stream Abtastrate 16 Kanäle bei 125 MSa/s 32 Kanäle bei 50 MSa/s Hardware-Speicher 4 Gbit Schnittstelle USB 3.0 / USB-C Max. USB-Übertragungsrate 5 Gbit/s Erfassungsmodi Puffer / Stream / Roll Protokoll-Decoder Über 120 Unterstützung für benutzerdefinierte Protokolle Ja Trigger-Modi Steigende Flanke, fallende Flanke, High, Low, beliebige Flanke Erweiterter Trigger Standard-Triggerung Seriell und parallel Parallele Trigger-Stufen – Bis zu 16 PWM-Ausgänge 4 PWM-Ausgangsspannung 3,3 V PWM-Frequenz 1 Hz–20 MHz Datenexport CSV, BIN Abmessungen 90 x 81 x 11,5 mm Lieferumfang 1x FNIRSI DLA-16/32 Plus Logic Analyzer 4 Sets à 5 abgeschirmte Kabel 18x Mini-IC-Prüfklemmen (High-End-Ausführung) 1x USB 3.0 Datenkabel 10x IC-Prüfklemmen 1x Transparente Aufbewahrungsbox für Prüfklemmen 1x Aufbewahrungstasche 1x Manual Downloads Manual Software for Windows Software for macOS (Apple Silicon) Software for macOS (Intel)

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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. Super-servotestervoor vier servo’s – stand-alone of in-system Analoge signalen en microcontrollersADC’s, DAC’s, stroommeting en meer embedded world 2023 Sub-Nyquist-sampling in de praktijkhogere frequenties betrouwbaar bemonsteren met subsampling Met Android-smartphone, spreek ik met ESP32?praktisch project met behulp van de Android WiFi-API Actief 1kHz-filter voor vervormingsmetingmeet beter door het het meetsignaal te optimaliseren Alle begin......multivibreert verder! Project 2.0correcties, updates en brieven van lezers Het nieuwe I3C-protocoleen waardig opvolger van I2C – of gebakken lucht? BlueRC: IR-afstandsbediening met smartphone en ESP32universeel en aanpasbaar Microcontroller-documentatie verklaarddeel 2: registers en blokschema’s Automatisering van testen en metentestapparatuur programmeren om je te dienen Elektor Infographicstesten en meten Overspanningsbeveiliging voor veilige werkingtransiëntbescherming voor niet-geïsoleerde DC/DC-voedingsmodules Meetapparatuur van het merk Wihatesters en meters voor installaties waar u op kunt bouwen Automatisch testen en samenwerken aan testresultaten Uit het leven gegrepenelektronica op hoog niveau Energieloggermeet en registreert het stroomverbruik Montage van de M.A.R.S. Rover Kit van 4tronix Parkeerschijf met e-papier displayinnovatief digitaal alternatief eCO2 Telegram-botmeet de luchtkwaliteit via Telegram Achter de schermen van DHZ high-end audioTon Giesberts van Elektor over de fijne kneepjes van het analoog ontwerpen Oost West Lab Bestwerk in uitvoering... RFID-tag’s lezen, en een RFID-deurslotvoorbeeldprojecten uit de Elektor Arduino Experimenteerbundel HF-stroomprobe voor oscilloscoopHF-stroommetingen gemakkelijk gemaakt Niet voor watjes – Makerfabs Robot Arm Kitmet de Raspberry Pi Pico en MicroPython Generatieve KIwie heeft dit eigenlijk gemaakt? Hexadokupuzzelen voor elektronici

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Build Your Own RISC-V ControllerFirst Steps with the NEORV32 RISC-V Softcore for Low-Cost FPGAs How to Use Arduino’s Serial PlotterPlotting Graphs With Arduino Is Easy CLUE from AdafruitA Smart Solution for IoT Projects Buffer Board for the Raspberry Pi 400Protect the I/Os Raspberry Pi RP2040 Boards Aplenty A Handbook on DIY Electronic Security and EspionageSRAM Heated or Deep-Frozen Component IdentificationTips & Tricks, Best Practices and Other Useful Information DIY Touchless Light Switch Starting out in ElectronicsMatching and Transforming What’s New in Embedded Development?Rust and Keeping IoT Deployments Updated Infographics How the Industrial and Automotive Sectors Will Benefit from 5G Moving Coil RelaysPeculiar Parts, the series HomeLab ToursEverything Revolves Around the Tools... Understanding the Neurons in Neural Networks (Part 4)Embedded Neurons Magnetic Levitation the Very Easy WayThe Third and Most Compact Version PLC Programming with the Raspberry Pi and the OpenPLC ProjectVisualization of PLC Programs with AdvancedHMI From Life's ExperiencePack Up and Leave Under Your RadarMicrocontrollers You Should Know About Monitor and Debug Over the AirA Solution for Arduino, ESP32 and Co. Portable Temperature- and Humidity-Measuring DeviceUsing Ready-Made Modules Lithium Battery Pack RepairSave Money + More Power! GUIs with PythonMeme-Generator Three Questions to Build OnWhy, What, and Who? HexadokuThe Original Elektorized Sudoku

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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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Dieses Bundle enthält das AI Fusion Lab Kit mit über 450 Komponenten sowie das Buch Physical AI mit Raspberry Pi und bietet einen umfassenden, praxisnahen Einstieg in KI, Elektronik und Python-Programmierung. Realisieren Sie praxisnahe Projekte, die Computer Vision, Sprachinteraktion, Sensoren, Motoren und Large Language Models miteinander verknüpfen. Das beiliegende Buch führt Sie Schritt für Schritt von der Einrichtung des Raspberry Pi und der Hardware-Steuerung bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen unter Einsatz von OpenCV, MediaPipe, YOLO, OpenAI-Diensten und lokalen Ollama-Modellen. SunFounder AI Fusion Lab Kit für Raspberry Pi (450+ Teile) Das AI Fusion Lab Kit verwandelt einen Raspberry Pi in eine umfassende Plattform zum Erlernen von künstlicher Intelligenz, Elektronik und Python-Programmierung. Es unterstützt die Modelle Raspberry Pi 5, 4B, 3B+, 3B und Zero 2 W sowie gängige KI-Modelle und -Dienste, darunter ChatGPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Qwen, Doubao und Ollama. Dank Kamera, Pan-Tilt-HAT, 10-Achsen-Sensormodul, Mikrofon, Lautsprecher und elektronischen Komponenten ermöglicht das Kit den Bau interaktiver KI-Projekte, die Sprache, Bilderkennung, Bewegung und Sensordaten kombinieren. Es eignet sich für Anfänger, Schüler und Studierende, Maker sowie alle, die praktische KI-Anwendungen erkunden möchten. Multimodale KI-Projekte entwickeln Kombinieren Sie große Sprachmodelle (LLMs) mit Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Ausgabe, Kamera-Bilderkennung, Sensoren und Breadboard-Schaltungen. Erstellen Sie Projekte, die hören, sprechen, sehen, reagieren und mit ihrer Umgebung interagieren können, während Sie gleichzeitig die Funktionsweise moderner KI-Systeme kennenlernen. KI-Bilderkennung und Objektverfolgung erkunden Nutzen Sie YOLO, OpenCV und MediaPipe, um Objekte, Farben, Gesichter und menschliche Bewegungen zu erkennen und zu verfolgen. Der motorisierte Pan-Tilt-HAT ermöglicht es der Kamera, Zielen automatisch zu folgen, und demonstriert so das Zusammenspiel von Computer Vision und Bewegungssteuerung. Sprach-KI mit dem Fusion HAT+ Das Fusion HAT+ vereinfacht die Hardware-Steuerung durch eine einheitliche Python-Bibliothek und unterstützt das sichere Herunterfahren des Raspberry Pi. Dank des integrierten Mikrofons und Lautsprechers lassen sich problemlos sprachgesteuerte Assistenten und andere KI-Anwendungen für die Mensch-Maschine-Interaktion entwickeln. Kompatibel mit Raspberry Pi 5, 4B, 3B+, 3B und Zero 2 W Unterstützt verschiedene cloudbasierte und lokale KI-Modelle Umfasst Kamera, Pan-Tilt-HAT, 10-DOF-Modul, Mikrofon und Lautsprecher Projekte zu den Themen Sprach-KI, Computer Vision, Sensorik und Elektronik Video-Tutorials, Dokumentation und Beispielcode Buch: Physical AI with Raspberry Pi Anhand des Raspberry Pi und des AI Fusion Lab Kits führt Sie dieses Buch Schritt für Schritt von den Grundlagen der Hardware-Anbindung bis hin zur Entwicklung intelligenter Systeme, die sehen, hören, sprechen und Entscheidungen treffen können. Ob Schüler, Lehrkraft, Maker oder Ingenieur – Sie sammeln wertvolle Erfahrungen durch Projekte, die darauf ausgelegt sind, sowohl Ihr Wissen als auch Ihr Selbstvertrauen zu stärken. Ausgehend von der Systemeinrichtung, der GPIO-Programmierung sowie dem Einsatz von Sensoren, Displays, Motoren und Automatisierungstechniken führt das Buch schrittweise in fortgeschrittene Themen ein, darunter Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Synthese, dialogorientierte KI (Conversational AI), Objekterkennung und maschinelles Lernen. Dabei lernen Sie, sprachgesteuerte Geräte, intelligente Assistenten, Kamera-Tracking-Systeme, Lösungen zur Umweltüberwachung sowie KI-gestützte Embedded-Anwendungen zu entwickeln. Entdecken Sie moderne Technologien wie OpenAI-Dienste, lokale Large Language Models (via Ollama), OpenCV, MediaPipe und die Objekterkennung mit YOLO, während Sie praktische Erfahrungen mit realen Anwendungen aus den Bereichen Robotik, Industrieautomatisierung, Smart Devices und autonome Systeme sammeln. Sie erfahren, wie intelligente Software mit Sensoren, Kameras, Motoren und Displays interagieren kann, um Systeme zu schaffen, die auf natürliche Weise auf ihre Umgebung reagieren. Anstatt lediglich Code-Beispiele nachzuahmen, werden Sie dazu ermutigt, zu experimentieren sowie jedes Projekt individuell anzupassen und zu erweitern. Die in diesem Buch vermittelten Techniken und Fähigkeiten bilden eine solide Grundlage für zukünftige Innovationen, Rapid Prototyping, Forschung und Produktentwicklung. Wenn Sie bereit sind, über die klassische Elektronik hinauszugehen und die Zukunft intelligenter Embedded-Systeme zu erkunden, begleitet Sie dieses Buch auf jedem Schritt des Weges. Dieses Bundle enthält: SunFounder AI Fusion Lab Kit for Raspberry Pi (Einzelpreis: 100 €) Buch: Physical AI with Raspberry Pi (Einzelpreis: 45 €) Nicht enthalten Raspberry Pi

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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. Wat is Edge-AI nu eigenlijk?Intelligentie naar het apparaat brengen Maak kennis met Edge Impulse StudioEenvoudig Edge-AI modellen bouwen en implementeren Keyword spotting met Edge ImpulseVerzamelen, trainen en implementeren Slimme apparaten bedienen via spraakbesturing met de Nordic Thingy:53 Sleutelbegrippen voor het begrijpen van Edge AI en Machine Learning Snelcursus: Aan de slag met Edge ImpulseLeer een ML-model te verzamelen, trainen en implementeren met de Arduino Nano 33 BLE Sense Een nieuw hoofdstuk voor ArduinoVan hobbyboard tot Edge computing-krachtpatser Aan de slag met objectdetectie op edge-apparaten Detectie van defecten op printplatenComputer Vision met de Raspberry Pi AI op maat maken voor de kleinste apparaten Optimalisatie van het energieverbruik in batterijgevoede Edge-AI apparaten AI ToasterWanneer Edge-AI en ontbijt samenkomen Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi ervaring in combinatie met Edge AI Leiderschap, Embedded ML en de Edge-revolutie Vision language models voor EdgeModel-cascadering voor betere betrouwbaarheid Maak kennis met Edge ImpulseVragen van de Elektor-community Projectupdate #5: Energiemeter op basis van ESP32Edge-AI gebruiken voor herkenning van huishoudelijke verbruikers Bewegingsherkenning met anomalie-detectieEen uitgebreide training Slim ventilatiesysteem: integratie van geluids- en omgevingsgegevensEen machine learning toepassing met dubbele MCU voor geautomatiseerde bediening van ramen en lamellen Spraakbesturing voor oordopjes en headsets Edge-AI: de volgende generatie apparaten mogelijk maken

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Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! OBD2-Sensor-DashboardEchtzeitdaten statt alter Zeigerinstrumente OBD2: Drehzahlmesser und Schaltblitz nachrüstenRetro, aber praktisch LiDAR- und Vision-Sensoren für die Robotik Sensor+Test 2025 und PCIM 2025 Berührungslose E-Feld-MessungenTeil 1. Eine vibrierende Membran zur Erfassung von Gleichspannungen oder statischen elektrischen Feldern Drahtloser Benachrichtigungsdienst für den BriefkastenVon optischen Sensoren bis zu Empfängern: Entdecken Sie verschiedene Optionen Elektor Mini-WheelieEin selbst-balancierender Roboter SolarzellenBemerkenswerte Bauteile Erste Schritte mit einem modernen RadarsensorPräzise Messungen auf Ihrem Radar? Aus dem Leben gegriffenPapierfabrik CybersecuritySchwere Zeiten für Hacker Siglent präsentiert seine neuen Multi-Kanal-OszilloskopeFür den Einsatz in Leistungselektronik und Embedded Design Bluetooth 6.0 verbessert Distance-Ranging-ApplikationenNeue Version bietet bessere Positionsbestimmungs- und Ortungsdienste für Geräte Kommunikation mit dem BeagleY-AI erkunden Projekt 2.0Korrekturen, Updates und Leserbriefe Aller Anfang ...ist nicht schwer: Das Ende der Operationsverstärker Ein mächtiger KI-Code-AssistentCode-Entwicklung mit Continue und Visual Studio Code Solarladeregler mit MPP-TrackingTeil 2: Die Schaltung Hinderniserkennung mit UltraschallEin einfaches Projekt zur Unterstützung von Menschen mit Sehbehinderungen 2025: Odyssee in die KIHalbjahresrückblick Standalone-MIDI-Synthesizer mit Raspberry PiTeil 3. Mit künstlicher Intelligenz und einer Benutzeroberfläche Meshtastic: Ein DemonstrationsprojektIntelligentes Mesh-Netzwerk auf Basis von LoRa-Funkmodulen Analoger Audio-GeneratorSinus-Generator mit einstellbarer Frequenz

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Der vollständige Download dieser Nummer ist für unsere GOLD- und GREEN-Mitglieder auf der Elektor Magazine- Site verfügbar! Nicht noch einmal Mitglied? Klicken Sie hier . Cloc 2.0 der Morgentraum deiner Träume PIO des RP2040 in der Praxis Experimentieren mit E/S-programmierbaren RP2040 ChipTweaker für Arme Wir haben die Mittel (erschwinglichen) Möglichkeiten, mit Ihnen zu sprechen Generator für reale Zufallszahlengeneratoren mit USB-Schnittstelle zwei PICs zum Preis eines AVR Audio-Vitamine für Micro Ramollo Wie man nur die Lautstärke eines Mikrofons senkt FFT mit Maixduino Erfassung von Frequenzspektren auf der Lebe ohne ersichtlichen Grund Nicht-Passend-Motorsteuerung UCN5804 Drôle de Composant, die Serie Schaltungssimulation mit Micro-Cap Erstmals in einer komplizierten Welt PAUL-Preis 2022 die jungen Talente der Technologie und ihre kreativen Lösungen meine erste Radiodefinition per Software in mindestens 15 Minuten durchgeführt die Dokumentation der Mikrocontroller ohne Stift (1) die Struktur einer technischen Karte Was ist der Plan für die IA und die blockierten Systeme? Werkzeuge, Plattformen und Ersatz für Redakteure einen vertikalen Zaun nummerieren Infografik: Was ist heute und heute passiert? Präsentation von TinyML Fallstudie KwickPOS Höchstleistungen für alle Normen für Computer-on-Module elektronisch starten Wirkstoffe I²C-Kommunikation mit Node.js und Raspberry Pi Zeigen Sie die Daten Ihrer Captures in einem Browser an Videoaufzeichnung auf den Mikrocontrollern (2) VGA- und DVI-Ausgänge das aktuelle Betriebssystem Metronom ein RTOS für AVR-Prozessoren DVI auf dem RP2040 Unterhaltung mit Luke Wren, Komponentenentwickler für Raspberry Pi L?afficheur HAT Mini Zeigen Sie die Wettervorhersagen auf Raspberry Pi an! WEEF 2022 Awards: Feiern Sie die besten Auszeichnungen Hexadoku

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Eerste stappen met een ESP32-C3 en het IoTWiFi-knop en -relais IoT Cloud à la Arduino Arduino-shield met dubbele Geiger-Müller buisuiterst gevoelige en zeer zuinige stralingssensor CO2-wachterluchtkwaliteit bewaken – doe het zelf! MonkMakes Air Quality Kit voor de Raspberry Pimeet temperatuur en eCO2 Alle begin......verwelkomt de diode Tips & trucs voor het testen van componentenzonder kostbare apparatuur Reduceer het stroomverbruik van uw mollenverjagerATtiny13 in plaats van 555 Lichtschakelaar DeLuxuiterst nauwkeurig lichtgestuurd schakelen Uitdagingen bij het op de markt brengen van IoT-oplossingenzorgen over veiligheid, schaalbaarheid en de concurrentie Elektor Infographics Toch beter bedraadTips voor het ontwikkelen van een 1 Gbit/s interface in de industriële omgeving Edge Impulse FOMOreal-time objectdetectie voor MCU’s Lopende-golfbuisVreemde onderdelen, de serie Smalband-Internet of Thingsstandaarden, dekking, overeenkomsten en modules Dragino LPS8 indoor-gatewayLoRaWAN-gateway snel geïnstalleerd Ontdek ATtiny-microcontrollers met behulp van C en assemblervoorbeeldhoofdstuk: ATtiny I/O-poorten Project 2.0correcties, updates en brieven van lezers LoRa GPS-tracker updateontvang en toon de locatie met een Raspberry Pi Schakelingen simuleren met TINA Design Suite & TINACloudvoorbeeldhoofdstuk: sinusoscillatoren Uit het leven gegrepenlopendebandwerk Het WinUI grafische framework voor Windows-appseen kleine demo-applicatie GUI's maken met Python's Werelds slechtste GUI Off-grid PV-systeemelektrische energie onafhankelijk van het net De 10-jaar-smartphonestel uw verwachtingen bij Hexadoku

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With Examples for Raspberry Pi Pico and ESP32 Creating and programming small electronic systems is now easier than ever before. With inexpensive development boards and modern software tools, anyone curious about embedded design can quickly move from an idea to a working piece of hardware. At the heart of this change is MicroPython—a clear, interactive, and beginner-friendly way to program microcontrollers while still remaining closely connected to the underlying electronics. This book introduces embedded programming through MicroPython on popular platforms such as the Raspberry Pi Pico and the ESP32. You will discover how to use microcontrollers for reading inputs, processing data, and controlling outputs in a predictable, real-time loop. With just a few lines of code, you can blink LEDs, read sensors, drive motors, and communicate with the outside world. The interactive REPL programming interface encourages experimentation and fast learning, making concepts tangible from the very first chapter. While different boards offer different capabilities, they all share the same core principles. Timers, GPIO, analog I/O, PWM, interrupts, and communication interfaces form the foundation of every embedded system. By focusing on these universal building blocks, this book helps you build skills that transfer across platforms and scale naturally toward more advanced development. Whether you are a beginner or an experienced programmer entering embedded systems, you will find that working with MicroPython is both practical and genuinely enjoyable.

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