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MOTORSTEUERUNG MIT H-BRÜCKENFür DC-, Schritt- und bürstenlose Motoren DAS TEAM IM ELEKTOR-LABORUnser Ansatz, unsere bevorzugten Werkzeuge und mehr RASPBERRY PI ALS KVM-FERNSTEUERUNGDie Software Pi-KVM im Elektor-Labor-Test REVIEW: IQAUDIO CODEC ZEROEine Soundkarte für die Raspberry Pi Familie DAS PIKVM-PROJEKT UND SEINE LEHRENEin Interview mit Maxim Devaev* (Entwickler von PiKVM) AUTONOMES FAHRZEUG MIT 2D-LIDARESP32 Pico interpretiert die Daten des Lidar-Moduls RASPBERRY PI ZERO 2 WEin erfreuliches und notwendiges Update IMPRESSIONEN VOM WORLD ETHICAL ELECTRONICS FORUM 2021 MOTORSTEUERUNGWie die Motorsteuerung weniger kompliziert wird GRÖSSERE ELEKTROMOTOREPrinzipien und Wissenswertes ESP32-C3: 32-BIT-RISC-EINKERNEREin erstes Hands-on im Elektor-Labor SCHÜTZEN SIE SICH SELBST UND ANDERE!Hauptnetzschalter für den Labortisch selbst gebaut PROGRAMMIEREN IN PYTHONNickname-Generator mit grafischer Benutzeroberfläche PRODUCTRONICA FAST FORWARD AWARD 2021: DIE PREISTRÄGER VIELSEITIGER SERVO-TESTERServos ohne Datenblatt analysieren MODBUS ÜBER WLANTeil 2: Software für das Modbus-TCP-WLAN-Modul NEURONEN IN NEURONALEN NETZEN VERSTEHENTeil 3: Praktische Neuronen IM INNEREN EINES OPEN-SOURCE-PROZESSORSEin Beispiel-Kapitel: Lattice- und Xilinx-FPGAs im Vergleich ALLER ANFANG ...muss nicht schwer sein: Die Spule lässt uns nicht los! PROJEKT 2.0Korrekturen, Updates und Leserbriefe COLOR TO SOUNDWie man einen Farbsensor über I2C ausliest BATTLAB ONEBetriebsdauer von batteriebetriebenen Geräten messen und optimieren! EINFACHER ERDSCHLUSSPRÜFERIsolationstester für Netzspannungsinstallationen ARMUT UND ELEKTRONIK1. Ziel für nachhaltige Entwicklung 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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TRAITEMENT D'IMAGES AVEC LE KIT JETSON NANO DE NVIDIA2e partie : reconnaissance d'images ELEKTOR JUMPSTARTER ? DU NOUVEAUCampagnes à venir TRACEUR GPS À CODE SOURCE OUVERTTraccar cartographie les déplacements de véhicules, sans recours à un serveur tiers du nuage TESTEUR MULTIFONCTION LCR-T7 DE JOY-ITTest de semi-conducteurs passifs, discrets et de télécommandes IR SYNTHÉTISEUR DE BRUITDu bruit à la musique avec le PRBSynth1 DÉMARRER EN ÉLECTRONIQUE?Easier than Imagined! ... Continuing with the Coil VOYAGE DANS LES RÉSEAUX NEURONAUX (2E PARTIE)Les neurones logiques PROBLÈMES DE SÉCURITÉ ? COMBATTEZ LE FEU PAR LE FEU !Extension à mémoire analogique, protégée par ampoule de flash, pour la boîte à témoin d?effraction KIT DU LCR-MÈTRE 2 MHZ D?ELEKTOR BALISES BLUETOOTH : LA PRATIQUEGéolocalisation intra muros C PROGRAMMING ON RASPBERRY PIExtrait : communiquer par Wi-Fi TEST DE PRÉCONFORMITÉ CEM POUR UN PROJET ALIMENTÉ EN COURANT CONTINUPartie 2 : le matériel et son utilisation PROPELLER 2 DE PARALLAX (5)La fonction de « broche intelligente » MODBUS SANS FIL (PARTIE 1)Matériel et programmation JUNIOR COMPUTEREn forme après 40 ans de sommeil CONSTRUIRE SON PROPRE ÉTALONNEUR DE HAUTE PRÉCISION?10 V à +10 V, 0 à 40 mA, 0,001 % ARDUINO NANO RP2040 CONNECT EN DÉTAILRaspberry Pi RP2040 + Wi-Fi + Bluetooth LE CORPS PHYSIQUE DE L?INTELLIGENCE ARTIFICIELLE PROJET 2.0corrections, mises à jour et courriers des lecteurs CRÉATION D?INTERFACES GRAPHIQUES EN PYTHON AVEC GUIZEROInstallez la bibliothèque Python guizero et créez vos propres interfaces graphiques. KIT DE MESURE DU CO2 POUR SALLE DE CLASSEMontage à base d?ESP8266, conçu par l?Université des Sciences Appliquées d'Aix-la-Chapelle MK484, RADIORÉTRO PO/GO...Toujours le plaisir de construire ! 60 ANS D?ELEKTORQue la lumière soit ! HEXADOKUThe Original Elektorized Sudoku

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Datenbankmodelle und -software für Elektronikanwendungen Mit seiner Energieeffizienz und seinem reichen Spektrum an quelloffener Software eignet sich der Einplatinencomputer Raspberry Pi auch für die Speicherung von Daten und deren grafische Aufbereitung lokal oder im World Wide Web (WWW). Dieses Buch stellt verschiedene Datenbankmodelle und diverse Datenbanksoftware vor: SQL: MariaDB, SQLite InfluxDB: Telegraf Grafana MQTT Verschlüsselung mit RPi Apache PHP Node RED Docker Es zeigt darüber hinaus ausgewählte Ansätze, gespeicherte Daten anzuzeigen und zu verwalten. Ein eigener Abschnitt ist sowohl der SSL-Verschlüsselung der Verbindung als auch dem Betrieb von Servern im WWW gewidmet. Das Buch richtet sich an alle, die neugierig sind und gerne die Möglichkeiten des Raspberry Pi ausloten möchten, die einen Einstieg in das Datenmanagement mit Datenbanken suchen, die mit einfachen Mitteln schnell loslegen möchten, die Alternativen aufgezeigt bekommen möchten, die in komprimierter Form Tipps für eigene Entwicklungen suchen, die Freude am eigenen Entwickeln und Realisieren haben. Programmierkenntnisse und -erfahrungen sind für die Installation der Software nicht erforderlich. Jeder einzelne Schritt wird detailliert beschrieben und mit Screenshots visuell unterlegt.

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Elektor Septembre/Octobre 2020 (PDF)

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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! Beschleunigung der IoT-Innovation Ein WLAN-Bilderrahmen mit farbigem E-Ink-Display Tutorial ESP-LaunchpadVon Null auf Flash in wenigen Minuten ESP32 und ChatGPTAuf dem Weg zu einem selbst-programmierenden System Walkie-Talkie mit ESP-NOWNicht ganz WLAN, nicht ganz Bluetooth, aber... Von der Idee zur Schaltung mit dem ESP32-S3Ein Leitfaden für die Prototypentwicklung mit Espressif-Chips AIoT-Chip-InnovationEin Interview mit Espressif-CEO Teo Swee-Ann ESP32 mit Wokwi simulierenDer virtuelle Zwilling Ihres Projekts Ausprobiert: die ESP32-S3-BOX-3Eine umfassende AIoT-Entwicklungsplattform Mein Elektronik-ArbeitsplatzEinblicke und Tipps von Espressif-Ingenieuren Die ESP-RainMaker-StoryWie wir „Ihre“ IoT-Cloud entwickelten Zusammenbau des Elektor-Kits Cloc 2.0Ein Elektor-Produkt, ausprobiert von Espressif Ausgepackt: der ESP32-P4Die nächste Ära der Mikrocontroller Rust + EmbeddedEin Power-Duo für die Entwicklung Wer sind die Rust-begeisterten Embedded-Entwickler?Wie Espressif Embedded Rust für den ESP32 kultiviert Zeitleiste der SoC-Reihe von Espressif Aufbau einer SPS mit Espressif-LösungenMit den Fähigkeiten und Funktionen des ISOBUS-Protokolls Das ESP32-S3-VGA-BoardBitlunis aufregende Reise in die Produktentwicklung Akustischer Fingerabdruck mit ESP32Songerkennung mit dem Open-Source-Projekt Olaf Zirkularer Weihnachtsbaum 2023Weihnachtszeit, eine High-Tech-Annäherung Für ein einfacheres und komfortableres LebenEin Amateurprojekt basierend auf dem ESP8266-Modul von Espressif Wie man IoT-Apps ohne Software-Expertise erstelltMit der Blynk IoT-Plattform und Espressif-Hardware Erstellung einer intelligenten Benutzeroberfläche auf ESP32 Schnelle und einfache IoT-Entwicklung mit M5Stack Prototyping eines Energiezählers mit ESP32 Ein Distributor für IoT und mehr – mit Mehrwert Tiefe Einblicke: Ein Interview mit Arduino über den Nano ESP32Alessandro Ranellucci und Martino Facchin diskutieren über die Zusammenarbeit mit Expressif IoT-Chip-InnovationenEinblicke von und in Espressif Rationelle MCU-Programmierung dank ESP Privilege Separation Ein Open-Source-Spracherkennungsserver...und die ESP-BOX Das mitdenkende AugeGesichtserkennung und mehr mit ESP32-S3-EYE Knopfzellen-Sender mit ESP32-C2Entwurf und Leistungsbewertung Matter – ein Meilenstein für das Smart HomeSo schalten Sie das IoT-Potenzial von Smart Home frei Tech the Future: Wohin steuert Smart Home IoT?

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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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Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. 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 détection de défauts sur circuits imprimésVision par ordinateur avec Raspberry Pi adapter l’IA aux appareils les plus compacts optimiser l’efficacité énergétique des appareils edge AI alimentés sur batterie grille-pain intelligentL’IA qui reconnaît le toast parfait Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi et l’edge AI, enfin réunis Leadership, ML embarqué et révolution de l’IA en périphérie modèles vision-langage en périphérieCascade de modèles pour une meilleure fiabilité découvrez Edge ImpulseQuestions de la communauté Elektor mise à jour du projet n°5 : Compteur d’énergie ESP32Utiliser l’Edge AI pour identifier les charges domestiques 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

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This book discusses the basic components of any alarm system. All alarm systems have two basic functions. First, they monitor their environment looking for a change such as a door or window opening or someone moving about in the room. Second, they alert the legal owner or user to this change. The system described in this book uses a scanning type software to detect intruders. It behaves like a guard dog, pacing up and down the fence line on the lookout for either an intruder or a familiar person. If you have an alarm key, you can disarm the system and enter. With the scanning method, the software is easy to write and explain. It can scan eight alarm zones plus two special fire zones in about one second. You don’t have to be an electrical engineer to install an alarm system, just a decent carpenter, painter, and plasterer! Because this alarm system runs on 12 volts, you don’t have to be a licensed electrician either to install it. The alarm system presented here uses Python software on the Raspberry Pi combined with some elementary electronic circuits. The code described in the book, as well as CAD files and a bill of materials for the alarm panel, are available for free downloading. The book provides the reader with examples of typical configurations coming straight from the author‘s experience. After reviewing the hardware components typically used in common alarm systems, the author shows how to plan one yourself. To implement a modular alarm, no matter if it is for a single house or for a business or restaurant, the book shows how to skillfully combine a Raspberry Pi with small auxiliary electronic circuits. These are not installation instructions but food for thought that will enable readers to find a solution to their needs.

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BEELDVERWERKING MET DE NVIDIA JETSON NANO (DEEL 2)Beeldherkenning met Edge Impulse NIEUWS VAN ELEKTOR JUMPSTARTERNieuwe campagnes EEN OPEN SOURCE-PLATFORM VOOR GPS-TRACKINGMet Traccar voertuigen volgen zonder gebruik te maken van een cloudserver JOY-IT LCR-T7 MULTIFUNCTIONELE TESTERVoor passieve componenten, discrete halfgeleiders en IR RUISSYNTHESIZERVan ruis naar muziek met de PRBSynth1 ALLE BEGIN......speelt verder met de spoel KENNISMAKING MET NEURONEN IN NEURALE NETWERKEN (DEEL 2)Logische Neuronen BEVEILIGINGSPROBLEMEN? BESTRIJD VUUR MET VUUR!Met flitslampje beveiligde analoge geheugenuitbreiding voor de verzendbox met manipulatie-indicatie LCR METER POSTER BLUETOOTH-BAKENS IN DE PRAKTIJKindoor-plaatsbepaling PROGRAMMEREN IN C OP DE RASPBERRY PICommunicatie via WiFi (een hoofdstuk als voorbeeld) EMC PRE-COMPLIANCE TEST VOOR UW DC-GEVOED PROJECT (DEEL 2)De hardware en het gebruik ervan KENNISMAKING MET DE PARALLAX PROPELLER 2 (DEEL 5)Smart Pin-Functie MODBUS VIA WLAN (DEEL 1)Hardware en programmering OOST WEST LAB BEST... waar de Junior Computer weer tot leven is gewekt BOUW ZELF EEN NAUWKEURIGE KALIBRATOR-10 V tot +10 V, 0 tot 40 mA, 0,001% REVIEW: ARDUINO NANO RP2040 CONNECTRaspberry Pi RP2040 + WiFi + Bluetooth DE FYSIEKE KANT VAN KUNSTMATIGE INTELLIGENTIE PROJECT 2.0Correcties, Updates en Brieven van lezers MAAK GUI'S MET PYTHONIntroductie in guizero CO2-METER-BOUWKIT VOOR IN DE KLASEen ESP8266-project van de University of Applied Sciences Aachen NOSTALGISCHE MK484 MW/LW-RADIO...Altijd leuk om te bouwen! ELEKTOR @ 60Laat er licht zijn! HEXADOKUThe Original Elektorized Sudoku

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Most people are increasingly confronted with the applications of Artificial Intelligence (AI). Music or video ratings, navigation systems, shopping advice, etc. are based on methods that can be attributed to this field. The term Artificial Intelligence was coined in 1956 at an international conference known as the Dartmouth Summer Research Project. One basic approach was to model the functioning of the human brain and to construct advanced computer systems based on this. Soon it should be clear how the human mind works. Transferring it to a machine was considered only a small step. This notion proved to be a bit too optimistic. Nevertheless, the progress of modern AI, or rather its subspecialty called Machine Learning (ML), can no longer be denied. In this book, several different systems will be used to get to know the methods of machine learning in more detail. In addition to the PC, both the Raspberry Pi and the Maixduino will demonstrate their capabilities in the individual projects. In addition to applications such as object and facial recognition, practical systems such as bottle detectors, person counters, or a “talking eye” will also be created. The latter is capable of acoustically describing objects or faces that are detected automatically. For example, if a vehicle is in the field of view of the connected camera, the information 'I see a car!' is output via electronically generated speech. Such devices are highly interesting examples of how, for example, blind or severely visually impaired people can also benefit from AI systems.

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Computer vision is probably the most exciting branch of image processing, and the number of applications in robotics, automation technology and quality control is constantly increasing. Unfortunately entering this research area is, as yet, not simple. Those who are interested must first go through a lot of books, publications and software libraries. With this book, however, the first step is easy. The theoretically founded content is understandable and is supplemented by many practical examples. Source code is provided with the specially developed platform-independent open source library IVT in the programming language C/C++. The use of the IVT is not necessary, but it does make for a much easier entry and allows first developments to be quickly produced. The authorship is made up of research assistants of the chair of Professor Ruediger Dillmann at the Institut für Technische Informatik (ITEC), Universitaet Karlsruhe (TH). Having gained extensive experience in image processing in many research and industrial projects, they are now passing this knowledge on. Among other subjects, the following are dealt with in the fundamentals section of the book: Lighting, optics, camera technology, transfer standards, camera calibration, image enhancement, segmentation, filters, correlation and stereo vision. The practical section provides the efficient implementation of the algorithms, followed by many interesting applications such as interior surveillance, bar code scanning, object recognition, 3-D scanning, 3-D tracking, a stereo camera system and much more.

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