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Dieses Bundle enthält alles, was Sie brauchen, um direkt mit dem XIAO ESP32-C3 Development Board loszulegen. Lernen Sie die Grundlagen des ESP32-C3 kennen und entwickeln Sie praktische Projekte mit Wi-Fi, Bluetooth, Sensoren, Displays, PWM, Deep Sleep und vielem mehr. Buch: Build Smart Projects with the XIAO ESP32-C3 Board Das XIAO ESP32-C3 Board kombiniert den ultrakompakten Formfaktor der XIAO-Serie mit den umfangreichen Funktionen des ESP32-C3-Chips, einschließlich integriertem Wi-Fi und Bluetooth 5.0. Dieses Buch ist ein umfassender, praxisorientierter Leitfaden, mit dem Sie das Potenzial dieses leistungsstarken und dennoch preisgünstigen Development Boards voll ausschöpfen können. Der Autor führt die Leser von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Projekten. Angefangen beim Blinken und Dimmen von LEDs geht es weiter mit ADC und PWM für die präzise Anbindung von Sensoren und PWM-gesteuerte Lichteffekte, bevor praktische Anwendungen aus der realen Welt umgesetzt werden, darunter: Eine Wi-Fi-Wetterstation mit OLED-Display und aktuellen Online-Wetterdaten Ein Ultraschall-Einparkassistent mit akustischer Rückmeldung Eine Kühlschrank-Messsonde mit Klimasensoren und Deep Sleep für jahrelangen Batteriebetrieb Ein Retro-Pong-Spiel, das berührungslos per Sensor gesteuert wird Eine mikrofonbasierte Party-App, die auf Klatschen reagiert Und vieles mehr: Lichtsteuerung, Reaktionszeitmessung, Netzfrequenzanalyse, Bodenfeuchtemessung, LED-Ambientebeleuchtung und 7-Segment-Anzeigen Seeed Studio XIAO ESP32C3 Das Seeed Studio XIAO ESP32C3 ist mit einem hochintegrierten ESP32-C3-Chip ausgestattet, der auf einem 32-Bit-RISC-V-Prozessor mit vierstufiger Pipeline basiert und mit bis zu 160 MHz arbeitet. Das Board verfügt über ein hochintegriertes ESP32-C3-SoC. Der Chip ist mit einem vollständigen 2,4-GHz-Wi-Fi-Subsystem ausgestattet und unterstützt damit den Station-Modus, SoftAP-Modus, SoftAP-&-Station-Modus sowie den Promiscuous-Modus für unterschiedliche Wi-Fi-Anwendungen. Gleichzeitig arbeitet er äußerst energieeffizient und unterstützt Bluetooth 5 sowie Bluetooth Mesh. Mit 400 KB SRAM und 4 MB Flash bietet der Chip ausreichend Speicherplatz für Programme und eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für IoT-Steuerungsanwendungen. Anwendungen Internet der Dinge (IoT) Wearables Gesundheitsüberwachung Bildung Energiesparende Netzwerke Schnelle Prototypenentwicklung Technische Daten Processor ESP32-C3 SoC RISC-V single-core 32-bit chip processor with a four-stage pipeline that operates at up to 160 MHz Wireless Complete 2.4GHz Wi-Fi subsystem Bluetooth Low Energy 5.0/ Bluetooth Mesh On-chip Memory 400 KB SRAM & 4 MB Flash Interface 1x UART, 1x I²C, 1x SPI, 11x GPIO (PWM), 4x ADC 1x Reset button, 1x Boot button Power (Typ.) Max 3.3 V Output Current: 500 mA Test Condition: BAT Pin Input @ 3.8 V Source Capability: 3 A Charging current: 380 mA(Fast) / 40 mA(Trickle) Input voltage (VIN): 5 VInput voltage (BAT): 3.7 V Deep Sleep Power Consumption Deep Sleep Mode: 44 μA Wi-Fi Enabled Power Consumption Active Mode: 75 mA Modem-sleep Mode: 25 mA Light-sleep Mode: 4 mA BLE Enabled Power Consumption Modem-sleep Mode: 27 mA Light-sleep Mode: 10 mA Dimensions 21 x 17.8 mm Lieferumfang 1x Seeed Studio XIAO ESP32C3 1x Antenne 2x 7-Pin-Header Downloads Wiki Datasheet Dieses Bundle enthält: Buch: Build Smart Projects with the XIAO ESP32-C3 Board (Einzelpreis: 35 €) Board: Seeed Studio XIAO ESP32C3 (Einzelpreis: 10 €)

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Nur für kurze Zeit gibt es das Joy-Pi Advanced im vorteilhaften Bundle mit einem Raspberry Pi 4 (8 GB)! Der Joy-Pi Advanced ist ein kompaktes und leistungsstarkes Gerät, welches Ihnen ermöglicht, Ihre Projekte schnell und einfach zu realisieren. Egal, ob Sie bereits viel Erfahrung haben, oder noch so gut wie gar keine – mit dem Joy-Pi Advanced können Sie Ihrer Kreativität freien Lauf lassen. Dank der Kompatibilität mit einer Vielzahl von Plattformen, einschließlich Raspberry Pi, Raspberry Pi Pico, Arduino Nano, BBC micro:bit und NodeMCU ESP32, können Sie einfach und schnell auf Ihre bevorzugte Plattform zugreifen. Darüber hinaus bietet der Joy-Pi Advanced mehr als 30 Stationen, Lektionen und Module, die Ihnen eine unbegrenzte Vielzahl an Möglichkeiten bieten, um Ihre Projekte zu realisieren. Mit der eigenentwickelten Lernzentrale, können Sie nicht nur Ihre Fähigkeiten verbessern, sondern auch neue Projekte erstellen. Die Lernzentrale bietet eine Fülle an Informationen und Tutorials, die Sie Schritt für Schritt durch Ihre Projekte führen. Joy-Pi Advanced zeichnet sich insbesondere durch seine intelligenten Schaltereinheiten aus, die eine erweiterte Nutzung der verfügbaren Pins erlauben. Dabei sind insgesamt drei Schaltereinheiten integriert, jede mit 12 einzelnen Schaltern ausgestattet, die für eine präzise Steuerung der verbundenen Sensoren und Module sorgen. Dieses System löst das bekannte Problem der begrenzten Pin-Anzahl, das bei herkömmlichen Mikrocontrollern auftritt. Die Schaltereinheiten ermöglichen es Ihnen, eine Vielzahl von Sensoren und Modulen parallel zu betreiben, indem sie einzeln ein- und ausgeschaltet werden können. Dadurch wird eine Mehrfachbelegung der Pins simuliert, die es Ihnen ermöglicht, die volle Leistungsfähigkeit Ihrer Projekte auszuschöpfen, ohne Kompromisse bei der Funktionalität eingehen zu müssen. Durch der Kombination von innovativen Adapterplatinen und dem micro:bit-Slot erreicht man eine nahtlose Kompatibilität mit einer Vielzahl von Mikrocontrollern wie Raspberry Pi Pico, NodeMCU ESP32, micro:bit und Arduino Nano. Die speziell entwickelten Adapterplatinen sind so konzipiert, dass sie perfekt auf den jeweiligen Mikrocontroller abgestimmt sind. Durch das Aufstecken des Mikrocontrollers auf die passende Adapterplatine und das anschließende Einstecken in den micro:bit-Slot wird der Joy-Pi Advanced schnell und unkompliziert mit den unterschiedlichen Mikrocontrollern kompatibel. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration Ihrer bevorzugten Plattform und die Möglichkeit, die Stärken der verschiedenen Mikrocontroller in Ihren Projekten zu kombinieren. Auf diese Weise können Sie sich voll und ganz auf Ihre kreativen Projekte konzentrieren, ohne sich Gedanken über die Kompatibilität verschiedener Mikrocontroller machen zu müssen. Der Joy-Pi Advanced vereinfacht den Entwicklungsprozess und gibt Ihnen die Möglichkeit, Ihre Projekte flexibel und individuell zu gestalten. Features Hochintegrierte Entwicklungsplattform & Lernzentrale Schnelles, einfaches & kabelloses Kombinieren von verschiedensten Sensoren & Aktoren Einbaumöglichkeit für Raspberry Pi 4 Kompatibel mit verschiedensten Mikrocontrollern Eigenentwickelte, didaktische Lernplattform für Raspberry Pi & Windows Technische Daten Kompatibel mit Raspberry Pi 4, Arduino Nano, NodeMCU ESP32, BBC micro:bit, Raspberry Pi Pico Verbaute Sensoren, Aktoren & Komponenten 39 Lernplattform Über 40 Einträge in der Wissensdatenbank, 10 Projekte, 10 Lernaufgaben, 14 Visionen Displays 7-Segment Display, 16x2 Display, 1,8“ TFT Display, 0,96“ OLED Display, 8x8 RGB Matrix Sensoren DS18B20, Schock-Sensor, Hall-Sensor, Barometer, Sound-Sensor, Gyroskop, PIR-Sensor, Lichtschranke, NTC, Lichtsensor, 6x Touchsensor, Farb-Sensor, Ultraschall-Abstandssensor, DHT11 Temperatur- & Feuchtigkeitssensor Steuerung Joystick, 5x Schalter, Potentiometer, Drehencoder, 4x4 Button-Matrix, Relais, PWM-Lüfter Motoren Servo-Schnittstelle, Schrittmotor-Schnittstelle, Vibrationsmotor Mess- und Wandelmodule Analog-Digital Converter, Pegelwandler, Voltmeter, Variable Spannungsversorgung Sonstige Komponenten RTC Echtzeituhr, Buzzer, EEPROM-Speicher, Infrarot-Empfänger, Breadboard, RFID-Lesegerät Adapterboards Adapter für NodeMCU ESP32, Arduino Nano & Raspberry Pi Pico, Boardconnectoren für Raspberry Pi & Externe Boards Elektronische Komponenten Infrarot-Fernbedienung, RFID-Chip, RFID-Karte, 6x Krokodilklemmen, microSD-Karten-Lesegerät, Servomotor, Schrittmotor, 32 GB microSD-Karte Bauteile 40x Widerstände, 3x grüne LEDs, 3x gelbe LEDs, 3x rote LEDs, 1x Transistor, 5x Buttons, 1x Potentiometer, 2x Kondensatoren Weiteres Zubehör Schraubensortiment, Schraubendreher, Zubehör-Aufbewahrungstasche, Netzgerät & Netzkabel, Servohalterung Stromversorgung Verbautes Netzgerät: 36 W, 12 V, 3 A Gehäuseanschluss: Kleingeräte-Stecker C8 Spannungsausgänge 12 V, 5 V, 3,3 V, Variabler Spannungsausgang (2-11 V) Ausgeführte Datenbusse & Signalausgänge I²C, SPI, Analog-Digital-Wandler Batterie (RTC) CR2032 Abmessungen 327 x 200 x 52 mm Inbegriffen Raspberry Pi 4 (8 GB RAM) Downloads Joy-Pi Website Datenblatt Anleitung

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Dieses Bundle enthält das Arduino UNO Q (2 GB) und das Buch "Arduino UNO Q and AI". Das Arduino UNO Q ist das erste UNO-Board mit einer hybriden Dual-Brain-Architektur, die einen leistungsstarken Linux-Prozessor mit einem Echtzeit-Mikrocontroller kombiniert – und so fortschrittliche Rechenleistung und präzise Steuerung auf einem Board vereint. Angetrieben von einer Qualcomm Dragonwing QRB2210 MPU mit Debian Linux und einer STM32U585-MCU für Echtzeitaufgaben ist das UNO Q für Anwendungen der nächsten Generation konzipiert. Von Edge-Computing und KI bis hin zu Robotik und Automatisierung bietet es hohe Leistung, ohne dabei an Benutzerfreundlichkeit einzubüßen. Schließen Sie einfach Ihre Peripheriegeräte an und legen Sie los – es ist keine zusätzliche Hardware erforderlich. Features Dual-Core-Architektur: Linux-MPU + Echtzeit-MCU Qualcomm Dragonwing QRB2210 mit Debian-Linux-Unterstützung STM32U585-Mikrocontroller für deterministische Steuerung Führt Arduino-Sketches über Zephyr OS aus Ideal für KI-, IoT-, Robotik- und Industrieprojekte Technische Daten Mikroprozessor (MPU) Qualcomm Dragonwing QRB2210:Quad-Core Arm Cortex-A53 @ 2,0 GHzAdreno GPU 3D-Grafikbeschleuniger2× ISP (13 MP + 13 MP oder 25 MP) @ 30 fps Mikrocontroller (MCU) STM32U585Arm Cortex-M33 bis zu 160 MHz2 MB Flash-Speicher786 KB SRAM RAM 2 GB LPDDR4 Stromversorgung Über USB-C-Anschluss: max. 5 V bei 3 AEingangsspannung (VIN): 7–24 V Speicher 16 GB eMMC USB 1× USB-C-Anschluss mit Host-/Geräterollenumschaltung, Stromrollenumschaltung und Videoausgang Konnektivität Wi-Fi 5 (2,4/5 GHz) mit integrierter AntenneBluetooth 5.1 mit integrierter Antenne Schnittstellen I²C/I³CSPIPWMCANUARTPSSIGPIOJTAGADC Video Videoausgabe über USB-CMIPI-DSI-Pins am JMEDIA-Header Extra 4× RGB-LEDs (vom Benutzer steuerbar)8× 13 blaue LED-Matrix1× Qwiic-Anschluss (3,3 V, I²C)1× BenutzertasteJCTL: MPU-Ferndebugging Anschluss Audio Mikrofon-Eingang / Kopfhörer-Ausgang / Line-Ausgang am JMISC MPU-Betriebssystem Linux Debian OS mit Upstream-Unterstützung Echtzeit-Betriebssystem Arduino Core auf Zephyr OS Containerisierung Docker- und Docker Compose-Unterstützung Unterstützte Betriebssysteme für Arduino App Lab Windows: Windows 10 oder höher (64-Bit)macOS: macOS 11 oder höher (64-Bit)Linux: Ubuntu 22.04 oder höher und Debian Trixie (64-Bit) Abmessungen 68,85 × 53,34 mm (UNO-Formfaktor) Downloads Datasheet User Manual Pinout Schematics Buch: Arduino UNO Q and AI – Learn to Build Intelligent Embedded Systems Entwickeln Sie intelligentere Embedded-Systeme mit dem Arduino UNO Q. Dieses Buch vermittelt Ihnen die Werkzeuge, das Wissen und das Vertrauen, um Ideen in intelligente, funktionierende Lösungen mit der Arduino UNO Q-Plattform umzusetzen. Entdecken Sie, wie Sie intelligente Embedded-Systeme mit dem Arduino UNO Q und KI realisieren können. Schöpfen Sie das volle Potenzial des Arduino UNO Q aus – einer Next-Generation-Plattform, die die Echtzeit-Leistung des STM32U585-Mikrocontrollers mit der Flexibilität eines Qualcomm Dragonwing QRB2210-Mikroprozessors kombiniert. Lernen Sie, wie Sie reale Anwendungen schnell prototypisieren können – mit der Arduino IDE für Low-Level-Embedded-Steuerung und Python im Arduino App Lab für High-Level-Entwicklung. Gewinnen Sie Sicherheit durch praxisnahe Projekte, die Sie Schritt für Schritt von den grundlegenden Funktionen bis hin zu vollständig funktionsfähigen Systemen führen. Entdecken Sie sofort einsatzbereite, KI-basierte Arduino App Lab-Beispiele und erfahren Sie, wie diese Ihre Entwicklung beschleunigen und die Time-to-Market verkürzen können. Steigen Sie in die Welt der Edge AI ein – mit einer klaren und praxisorientierten Einführung in das Edge Impulse Studio, ganz ohne Vorkenntnisse im Bereich KI. Folgen Sie einem vollständigen, praxisnahen Workflow zur Entwicklung einer Keyword-Spotting-KI-Anwendung – von der Datenerfassung über das Training und die Optimierung bis hin zur On-Device-Inferenz mit dem Edge Impulse Studio. Schließen Sie die Lücke zwischen Embedded-Systemen und Machine Learning und lernen Sie, wie Sie Intelligenz direkt auf Ihre Hardware bringen. Ideal für Embedded-Entwickler, Lehrkräfte, Studierende und Maker, die bei der KI-gestützten Produktentwicklung einen Schritt voraus sein möchten. Dieses Bundle enthält: Arduino UNO Q (2 GB) (Einzelpreis: 50 €) Buch: Arduino UNO Q and AI (Einzelpreis: 35 €)

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Buch: Mastering the Arduino Uno R4 Das Arduino Uno R3 Board basiert auf dem kostengünstigen 8-Bit-Prozessor ATmega328P und dürfte sich als das beliebteste Mitglied der Arduino-Familie erweisen. Dieses zuverlässige Board begleitet uns seit vielen Jahren. Elf Jahre später erschien der lang erwartete Nachfolger, das Arduino Uno R4. Es basiert auf einem 48-MHz-32-Bit-Arm-Cortex-M4-Mikrocontroller und bietet deutlich erweiterten SRAM- und Flash-Speicher. Zusätzlich wurden ein hochpräziserer ADC und ein neuer DAC integriert. Das Uno R4 Board unterstützt außerdem den CAN-Bus mit einer entsprechenden Schnittstelle. Das Board ist in zwei Versionen erhältlich: Uno R4 Minima und Uno R4 WiFi. Dieses Buch zeigt, wie man mit diesen neuen Boards und nur wenigen Bauteilen und externen Modulen viele verschiedene und interessante Projekte realisieren kann. Alle im Buch beschriebenen Projekte wurden, je nach Modell, vollständig auf dem Uno R4 Minima oder dem Uno R4 WiFi-Board getestet. Die Projektthemen umfassen das Auslesen, Steuern und Ansteuern zahlreicher Komponenten und Module des Bausatzes sowie des jeweiligen Uno R4-Boards, einschließlich LEDs 7-Segment-Anzeigen (mit Timer-Interrupts) LCDs Sensoren RFID-Leser 4×4-Tastatur Echtzeituhr (RTC) Joystick 8×8 LED-Matrix Motoren DAC (Digital-Analog-Wandler) LED-Matrix WiFi-Konnektivität Serieller UART CAN-Bus Infrarot-Controller und -Empfänger Simulatoren … alles auf kreative und lehrreiche Weise, wobei die Funktionsweise des Projekts und die zugehörige Software sehr detailliert erklärt werden. Arduino Uno R4 WiFi Der Arduino Uno R4 wird vom Renesas RA4M1 32-Bit ARM Cortex-M4 Prozessor angetrieben und bietet dadurch eine deutliche Steigerung der Rechenleistung, des Speichers und der Funktionalität. Die WiFi-Version verfügt zusätzlich zum RA4M1 über ein ESP32-S3 WLAN-Modul und erweitert so die kreativen Möglichkeiten für Maker und Ingenieure. Der Arduino Uno R4 taktet mit 48 MHz und bietet damit eine dreifache Steigerung gegenüber dem beliebten Uno R3. Darüber hinaus wurde der SRAM von 2 kB auf 32 kB und der Flash-Speicher von 32 kB auf 256 kB erweitert, um komplexere Projekte zu unterstützen. Auf Wunsch der Community wurde der USB-Anschluss auf USB-C umgestellt und die maximale Versorgungsspannung dank eines verbesserten Wärmemanagements auf 24 V erhöht. Die Platine verfügt über einen CAN-Bus und einen SPI-Anschluss, wodurch Anwender den Verkabelungsaufwand reduzieren und durch den Anschluss mehrerer Shields parallele Aufgaben ausführen können. Ein 12-Bit-Analog-DAC ist ebenfalls auf der Platine vorhanden. Technische Daten Mikrocontroller Renesas RA4M1 (ARM Cortex-M4) USB USB-C Programmieranschluss Anschlüsse Digitale Ein-/Ausgangsanschlüsse 14 Anschlüsse Analoge Eingangsanschlüsse 6 DAC 1 RTC 1 PWM-Anschlüsse 6 Kommunikation UART 1x I²C 1x SPI 1x Qwiic I²C-Anschluss 1x CAN 1x CAN-Bus Stromversorgung Betriebsspannung 5 V Eingangsspannung (VIN) 6-24 V Gleichstrom pro I/O-Pin 8 mA Taktfrequenz Hauptkern 48 MHz Speicher RA4M1 256 kB Flash, 32 kB RAM LED-Matrix 12 x 8 (96 rote LEDs) Abmessungen 68,9 x 53,4 mm Downloads Datasheet Schematics Dieses Bundle enthält: Buch: Mastering the Arduino Uno R4 (Einzelpreis: 45 €) Arduino Uno R4 WiFi (Einzelpreis: 30 €)

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Mit dem Elektor Arduino Nano Trainingsboard (MCCAB) eigene Projekte realisieren Der Mikrocontroller ist das wohl faszinierendste Teilgebiet der Elektronik, denn aufgrund der Vielzahl von Funktionen, die er auf seinem Chip vereinigt, ist er für den Entwickler ein universelles Multi-Tool zur Realisierung seiner Projekte. Praktisch jedes Gerät des täglichen Gebrauchs wird heute von einem Mikrocontroller gesteuert. Für einen elektronischen Laien blieb es aufgrund der Komplexität bisher allerdings ein Wunschtraum, eigene Ideen mit einem Mikrocontroller zu realisieren. Das Arduino-Konzept hat den Einsatz von Mikrocontrollern weitgehend vereinfacht, sodass jetzt auch Laien eigene Elektronik-Ideen mit einem Mikrocontroller verwirklichen können. Buch & Hardware im Bundle: 'Learning by Doing' Dieses im Bundle mitgelieferte Buch (im großen A4-Format) zeigt, wie man auch ohne große Erfahrung in Elektronik und Programmiersprachen eigene Projekte mit einem Mikrocontroller realisieren kann. Es ist ein Mikrocontroller-Praxiskurs für Einsteiger, denn nach einem Überblick über die Interna des Mikrocontrollers und einer Einführung in die Programmiersprache C liegt der Schwerpunkt des Kurses auf den praktischen Übungen. Der Leser eignet sich die erforderlichen Kenntnisse durch 'Learning by Doing' an: in dem umfangreichen Praxisteil mit 12 Projekten und 46 Übungen wird das im vorderen Teil des Buches Gelernte mit vielen Beispielen unterlegt. Die Übungen sind dabei so aufgebaut, dass der Bearbeiter eine Aufgabenstellung erhält, die er mit seinem im Theorieteil des Buches aufgebauten Wissen löst. Für jede Übung gibt es anschließend eine ausführlich erklärte und kommentierte Musterlösung, die dem Bearbeiter bei Problemen weiterhilft und die er mit seiner eigenen Lösung vergleichen kann. Arduino IDE In der Arduino IDE, einer Software-Entwicklungsumgebung, die kostenlos auf den eigenen PC heruntergeladen werden kann und die das gesamte Softwarepaket enthält, das für ein eigenes Mikrocontroller-Projekt benötigt wird, schreibt der Bearbeiter mit dem Editor der IDE seine Programme („Apps“) in der Programmiersprache C. Der in die Arduino IDE integrierte Compiler übersetzt sie in die Bits und Bytes, die der Mikrocontroller versteht und die dann über ein USB-Kabel in den Speicher des Mikrocontrollers auf dem Elektor Arduino Nano Trainingsboard (MCCAB) geladen werden. Externe Sensoren, Motoren oder Baugruppen abfragen oder steuern Das Elektor Arduino Nano Trainingsboard (MCCAB) enthält neben einem Mikrocontrollermodul Arduino Nano alle für die Übungen benötigten Bauteile wie Leuchtdioden, Schalter, Taster, akustische Signalgeber usw. Auch externe Sensoren, Motoren oder Baugruppen können mit diesem Mikrocontroller-Übungssystem abgefragt oder gesteuert werden. Technische Daten (Arduino Nano Trainingsboard MCCAB) Stromversorgung Über die USB-Verbindung des zur Erstellung der Programme sowieso angeschlossenen PCs oder ein externes Netzteil (nicht im Lieferumfang enthalten) Betriebsspannung +5 Vcc Eingangsspannung Alle Eingänge 0 V bis +5 V VX1 und VX2 +8 V bis +12 V (nur bei Verwendung eines externen Netzteils) Mikrocontrollermodul Arduino Nano Hardwareperipherie LCD 2x16 Zeichen Potenziometer P1 & P2 JP3: Auswahl der Betriebsspannung von P1 & P2 Verteiler SV4: Verteiler für die BetriebsspannungenSV5, SV6: Verteiler für die Ein-/Ausgänge des Mikrocontrollers Schalter und Taster RESET-Taster auf dem Arduino Nano-Modul6x Tastschalter K1 … K66x Schiebeschalter S1 … S6JP2: Verbindung der Schalter mit den Eingängen des Mikrocontrollers Summer Piezo-Summer Buzzer1 mit Steckbrücke auf JP6 Leuchtanzeigen LED L auf dem Arduino Nano-Modul, verbunden mit GPIO D1311x LED: Zustandsanzeige für die Ein-/AusgängeJP6: Verbindung der LEDs LD10 … LD20 mit den GPIOs D2 … D12 Serielle SchnittstellenSPI & I²C JP4: Auswahl des Signals an Pin X der SPI-Steckerleiste SV12SV9 bis SV12: SPI-Interface (3,3 V/5 V) bzw. I²C-Interface Schaltausgang für externe Geräte SV1, SV7: Schaltausgang (maximal +24 V/160 mA, extern zugeführt)SV2: 2x13 Pins zum Anschluss externer Module 3x3 LED-Matrix (9 rote LEDs) SV3: Spalten der 3x3 LED-Matrix (Ausgänge D6 … D8)JP1: Verbindung der Reihen mit den GPIOs D3 … D5 Software Library MCCABLib Steuerung der Hardware-Komponenten (Schalter, Taster, Leuchtdioden, 3x3 LED-Matrix, Summer) auf dem MCCAB Trainingsboard Betriebstemperatur bis +40 °C Abmessungen 100 x 100 x 20 mm Technische Daten (Arduino Nano) Mikrocontroller ATmega328P Architektur AVR Betriebsspannung 5 V Flashspeicher 32 KB, davon 2 KB vom Bootloader belegt SRAM 2 KB Taktfrequenz 16 MHz Analoge IN-Pins 8 EEPROM 1 KB DC-Strom pro I/O-Pin 40 mA an einem I/O-Pin, insgesamt maximal 200 mA an allen Pins gemeinsam Eingangsspannung 7-12 V Digitale I/O-Pins 22 (6 davon sind PWM-fähig) PWM-Ausgänge 6 Stromverbrauch 19 mA Abmessungen 18 x 45 mm Gewicht 7 g Lieferumfang Elektor Arduino Nano MCCAB Trainingsboard Arduino Nano Buch: Mikrocontroller-Praxiskurs für Arduino-Einsteiger

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All-in-One-Plattform für KI-Lernen und -Entwicklung im Bereich Edge Intelligence Dieses auf dem NVIDIA Jetson Orin Nano basierende KI-Starter-Kit ist eine vielseitige Plattform für Lernen, Entwicklung und praktische Experimente im Bereich Edge AI. Das für den Einsatz mit dem NVIDIA Jetson Orin Nano konzipierte Kit kombiniert ein 11,6-Zoll-IPS-Display, eine schwenk- und neigbare 8-Megapixel-Kamera sowie ein KI-gestütztes Sprachinteraktionssystem. Es umfasst 30 Funktionsmodule und 38 sorgfältig ausgearbeitete Python-Kurse, die vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau reichen. Die Kursinhalte decken Python-Grundlagen, Sensortechnologie, KI-basierte Bildverarbeitung (AI Vision) und Objekterkennung ab. Dank praktischer Schritt-für-Schritt-Übungen – von der grundlegenden Programmierung bis hin zu praxisnahen Computer-Vision-Anwendungen – bietet dieses Kit eine ideale Plattform für Schüler, Maker, Entwickler und alle, die sich mit künstlicher Intelligenz und Edge Computing beschäftigen möchten. Hinweis: Der NVIDIA Jetson Orin Nano ist nicht im Lieferumfang enthalten. Features Entwickelt für den NVIDIA Jetson Orin Nano KI-Sprachinteraktionsmodul 8-MP-Kamera mit Schwenk-Neige-Steuerung Unterstützt Objekt- und Gesichtserkennung (Tracking) Kein Löten oder aufwendige Verkabelung erforderlich Integriertes 11,6-Zoll-IPS-Display 30 Funktionsmodule 38 Schritt-für-Schritt-Python-Lektionen Erweiterungsschnittstellen für I²C, UART und GPIO Tragetasche im Lieferumfang enthalten Technische Daten Hauptprozessor Jetson Orin Nano Anzahl der Sensoren 30 Design des Sensor-Boards Integriertes Sensor-Board; kein Löten oder aufwendige Verkabelung erforderlich Bildschirm 11,6-Zoll-IPS-Bildschirm Bildschirmauflösung 1366 x 768 Kamera IMX219 8 MP Erweiterungsschnittstellen 2x I²C, 1x UART, 1x IO D13, 1x IO D12 Programmierumgebung Python-basiert Anzahl der Tutorials 38 kreative Tutorials Zielgruppe Schüler, Lehrkräfte, Hardware-Enthusiasten Anwendungsszenarien Ideal zum Erlernen der KI-Programmierung und der Grundlagen des Jetson Orin Nano Abmessungen 300 x 200 x 100 mm Modulliste Modul Anzahl Temperatur- und Feuchtigkeitssensor 1 Stk. Taster 4 Stk. Ultraschall-Abstandssensor 1 Stk. Lichtsensor 1 Stk. Linear-Potentiometer 1 Stk. Summer 1 Stk. LCD 1 Stk. Infrarot-Fernbedienung 1 Stk. Relais 1 Stk. NFC 1 Stk. PIR-Bewegungssensor 1 Stk. Joystick 1 Stk. 4-stelliges Display 1 Stk. LED 1 Stk. Mikrofon 1 Stk. Lautsprecher 1 Paar Vibrationsmotor 1 Stk. Berührungssensor 1 Stk. 8x8-RGB-Matrix 1 Stk. Luftdrucksensor 1 Stk. Neigungsschalter 1 Stk. Schrittmotor 1 Stk. Beschleunigungs- und Gyroskopsensor 1 Stk. Gassensor (MQ2) 1 Stk. Hall-Sensor 1 Stk. Drehgeber (Rotary Encoder) 1 Stk. Gabellichtschranke 1 Stk. NTC 1 Stk. Servo 2 Stk. Monokulare Kamera 1 Stk. Lieferumfang 1x Elecrow AI Starter Kit für Jetson Orin Nano 1x IR-Fernbedienung 1x NFC-Karte 1x 128 GB SD-Karte 1x 40-Pin-GPIO-Kabel 2x 22-Pin-FPC-Kabel 2x 24-Pin-FPC-Kabel 1x Jetson-DP- und USB-Adapterplatine Nicht enthalten NVIDIA Jetson Orin Nano Downloads Manual Wiki OpenClaw Install and Config Guide

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Über 40 vollständig getestete ESP32-Projekte mit Arduino IDE und der LVGL-Grafikbibliothek Dieses Bundle enthält das ESP32 Cheap Yellow Display (CYD) – ein kompaktes Entwicklungsboard, das einen Standard-ESP32-Mikrocontroller mit einem 320 x 240 Pixel großen TFT-Farbdisplay kombiniert. Das Board verfügt außerdem über mehrere Anschlüsse für GPIO, serielle Kommunikation (TX/RX), Strom und Masse. Das integrierte Display ist ein großer Vorteil und ermöglicht die Erstellung komplexer, grafikbasierter Projekte ohne externe LCDs oder Displays. Das Begleitbuch stellt die Hardware und die integrierten Anschlüsse des CYD-Boards detailliert vor. Es bietet eine Reihe von Projekten für Anfänger und Fortgeschrittene, die mit der beliebten Arduino IDE 2.0 entwickelt wurden. Sowohl grundlegende Grafikfunktionen als auch die leistungsstarke LVGL-Grafikbibliothek werden behandelt, und praktische Projekte veranschaulichen jeden Ansatz. Alle enthaltenen Projekte wurden vollständig getestet und sind sofort einsatzbereit. Das Buch enthält Blockdiagramme, Schaltpläne, vollständige Codelisten und Schritt-für-Schritt-Erklärungen. Mit der LVGL-Bibliothek können Leser moderne, vollfarbige grafische Benutzeroberflächen mit Widgets wie Schaltflächen, Beschriftungen, Schiebereglern, Kalendern, Tastaturen, Diagrammen, Tabellen, Menüs, Animationen und mehr erstellen. ESP32 Cheap Yellow Display Board Dieses Entwicklungsboard (auch bekannt als "Cheap Yellow Display") wird vom ESP-WROOM-32 angetrieben, einem Dual-Core-MCU mit integrierten Wi-Fi- und Bluetooth-Funktionen. Es arbeitet mit einer Hauptfrequenz von bis zu 240 MHz, mit 520 KB SRAM, 448 KB ROM und einem 4 MB Flash-Speicher. Das Board verfügt über ein 2,8" Display mit einer Auflösung von 240x320 und Resistive Touch. Darüber hinaus enthält die Platine einen Steuerkreis für die Hintergrundbeleuchtung, einen Schaltkreis für die Berührungssteuerung, einen Schaltkreis für die Lautsprecheransteuerung, einen lichtempfindlichen Schaltkreis und einen RGB-LED-Steuerschaltkreis. Es bietet außerdem einen TF-Kartensteckplatz, eine serielle Schnittstelle, eine DHT11-Schnittstelle für Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren und zusätzliche E/A-Anschlüsse. Das Modul unterstützt die Entwicklung in Arduino IDE, ESP-IDE, MicroPython und Mixly. Anwendungen Bildübertragung für Smart Home-Gerät Drahtlose Überwachung Intelligente Landwirtschaft QR-Funkerkennung Signal des drahtlosen Positionierungssystems Und andere IoT-Anwendungen Technische Daten Mikrocontroller ESP-WROOM-32 (Dual-Core-MCU mit integriertem WLAN und Bluetooth) Frequenz Bis zu 240 MHz (Rechenleistung bis zu 600 DMIPS) SRAM 520 KB ROM 448 KB Flash 4 MB Betriebsspannung 5 V Stromverbrauch ca. 115 mA Display 2,8" TFT-Farbbildschirm (240 x 320) Touch Resistive Touch Treiberchip ILI9341 Abmessungen 50 x 86 mm Gewicht 50 g Downloads GitHub Dieses Bundle enthält: The ESP32 Cheap Yellow Display Book (Einzelpreis: 35 €) ESP32 Cheap Yellow Display Board (Einzelpreis: 25 €) 1x ESP32 Dev-Board mit 2,8" Display und Acrylgehäuse 1x Touch-Stift 1x Verbindungskabel 1x USB-Kabel

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Der Elektor Audio DSP FX Processor kombiniert einen ESP32-Mikrocontroller und einen ADAU1701 Audio DSP von Analog Devices. Neben einem vom Benutzer programmierbaren DSP-Kern verfügt der ADAU1701 über hochwertige integrierte Analog-Digital- und Digital-Analog-Wandler und verfügt über einen I²S-Port. Dadurch eignet es sich als hochwertiges Audio-Interface für den ESP32. Programme für den ESP32 können mit Arduino, Platform IO, CMake oder durch die Verwendung des Espressif IDF auf andere Weise erstellt werden. Programme für die Audio-DSPs ADAU7101 werden mit dem kostenlosen visuellen Programmiertool SigmaStudio durch Ziehen und Ablegen vordefinierter Algorithmusblöcke auf einer Leinwand erstellt. Anwendungen Bluetooth/Wi-Fi-Audiosink (z. B. Lautsprecher) & Quelle Gitarreneffektpedal (Stomp-Box) Musiksynthesizer Sound-/Funktionsgenerator Programmierbarer Crossover-Filter für Lautsprecher Erweiterter Audioeffektprozessor (Hall, Chorus, Pitch-Shifting usw.) Mit dem Internet verbundenes Audiogerät DSP-Experimentierplattform Drahtloses MIDI MIDI-zu-CV-Konverter und viele mehr... Technische Daten ADAU1701 28-/56-Bit, 50-MIPS digitaler Audioprozessor, der Abtastraten von bis zu 192 kHz unterstützt ESP32 32-Bit-Dual-Core-Mikrocontroller mit Wi-Fi 802.11b/g/n und Bluetooth 4.2 BR/EDR und BLE 2x 24-Bit-Audioeingänge (2 V RMS, 20 kΩ) 4x 24-Bit-Audioausgänge (0,9 V RMS, 600 Ω) 4x Steuerpotentiometer MIDI Ein- und Ausgang I²C-Erweiterungsport Multi-Mode-Betrieb Stromversorgung: 5 V DC USB oder 7,5-12 V DC (Hohlbuchse, mittlerer Pin ist GND) Stromverbrauch (Durchschnitt): 200 mA Lieferumfang 1x ESP32 Audio DSP FX Prozessor Board (montiert) 1x ESP32-PICO-KIT 2x Jumper 2x 18-Pin Header (female) 4x 10 KB Potentiometer Downloads Documentation GitHub

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Das Elektor Arduino Nano MCCAB Trainingsboard enthält alle Bauteile (inkl. Arduino Nano), die für die Übungen des "Mikrocontroller-Praxiskurs für Arduino-Einsteiger" benötigt werden wie Leuchtdioden, Schalter, Taster, akustische Signalgeber usw. Auch externe Sensoren, Motoren oder Baugruppen können mit diesem Mikrocontroller-Übungssystem abgefragt oder gesteuert werden. Technische Daten (Arduino Nano Trainingsboard MCCAB) Stromversorgung Über die USB-Verbindung des zur Erstellung der Programme sowieso angeschlossenen PCs oder ein externes Netzteil (nicht im Lieferumfang enthalten) Betriebsspannung +5 Vcc Eingangsspannung Alle Eingänge 0 V bis +5 V VX1 und VX2 +8 V bis +12 V (nur bei Verwendung eines externen Netzteils) Mikrocontrollermodul Arduino Nano Hardwareperipherie LCD 2x16 Zeichen Potenziometer P1 & P2 JP3: Auswahl der Betriebsspannung von P1 & P2 Verteiler SV4: Verteiler für die BetriebsspannungenSV5, SV6: Verteiler für die Ein-/Ausgänge des Mikrocontrollers Schalter und Taster RESET-Taster auf dem Arduino Nano-Modul6x Tastschalter K1 … K66x Schiebeschalter S1 … S6JP2: Verbindung der Schalter mit den Eingängen des Mikrocontrollers Summer Piezo-Summer Buzzer1 mit Steckbrücke auf JP6 Leuchtanzeigen LED L auf dem Arduino Nano-Modul, verbunden mit GPIO D1311x LED: Zustandsanzeige für die Ein-/AusgängeJP6: Verbindung der LEDs LD10 … LD20 mit den GPIOs D2 … D12 Serielle SchnittstellenSPI & I²C JP4: Auswahl des Signals an Pin X der SPI-Steckerleiste SV12SV9 bis SV12: SPI-Interface (3,3 V/5 V) bzw. I²C-Interface Schaltausgang für externe Geräte SV1, SV7: Schaltausgang (maximal +24 V/160 mA, extern zugeführt)SV2: 2x13 Pins zum Anschluss externer Module 3x3 LED-Matrix (9 rote LEDs) SV3: Spalten der 3x3 LED-Matrix (Ausgänge D6 … D8)JP1: Verbindung der Reihen mit den GPIOs D3 … D5 Software Library MCCABLib Steuerung der Hardware-Komponenten (Schalter, Taster, Leuchtdioden, 3x3 LED-Matrix, Summer) auf dem MCCAB Trainingsboard Betriebstemperatur bis +40 °C Abmessungen 100 x 100 x 20 mm Technische Daten (Arduino Nano) Mikrocontroller ATmega328P Architektur AVR Betriebsspannung 5 V Flashspeicher 32 KB, davon 2 KB vom Bootloader belegt SRAM 2 KB Taktfrequenz 16 MHz Analoge IN-Pins 8 EEPROM 1 KB DC-Strom pro I/O-Pin 40 mA an einem I/O-Pin, insgesamt maximal 200 mA an allen Pins gemeinsam Eingangsspannung 7-12 V Digitale I/O-Pins 22 (6 davon sind PWM-fähig) PWM-Ausgänge 6 Stromverbrauch 19 mA Abmessungen 18 x 45 mm Gewicht 7 g Lieferumfang 1x Elektor Arduino Nano Trainingsboard (MCCAB) 1x Arduino Nano

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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

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