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Vos premiers pas avec l?ESP32-C3 et l?IdOBouton Wi-Fi + relais Wi-Fi Cloud IdO à la sauce Arduino Détecteur Geiger-Müller à double tube (extension pour Arduino)Capteur très sensible pour très faible rayonnement Détecteur de CO2 : CO2 GuardUne solution « maison » pour surveiller la qualité de l'air Kit de mesure de la qualité de l?air pour Raspberry Pi de MonkMakesMesure de température et de CO2e Démarrer en électronique... (13)Entrée en scène de la diode Trucs et astuces pour tester les composantsSans appareils de test coûteux Réduction de la consommation d?énergie de votre repousse-taupesGrâce au remplacement du 555 par un ATtiny13 Interrupteur crépusculaire DeLuxUne solution pour une commutation de haute précision, commandée par la lumière Les défis de la commercialisation des solutions IdOProblématiques de sécurité, d'évolutivité et de concurrence Elektor infographieIoT : le nouveau Graal ? « Je préfère quand même être en filaire »Conseils pour développer une interface 1 Gbit/s dans un environnement industriel La détection d?objets en temps réel pour les microcontrôleurs grâce à Edge Impulse FOMO Tubes à ondes progressivesPeculiar Parts, the Series NB-IoTNormes, couvertures, conventions et modules Passerelle intérieure Dragino LPS8Configuration rapide de la passerelle LoRaWAN Explorer les microcontrôleurs ATtiny en utilisant le langage C et le langage assembleurExtrait : Ports d?E/S d?ATtiny Électronique interactive : projet 2.0Corrections, mises à jour et courriers des lecteurs Mise à jour de la balise GPS LoRaRecevoir et afficher la localisation à l?aide d?un Raspberry Pi Simulation de circuits avec TINA Design Suite & TINACloudExtrait : oscillateurs sinusoïdaux Sur le vifFaçon de pincer Infrastructure graphique WinUI pour les applications WindowsApplication de démonstration Création d?interfaces graphiques en Python avec guizeroLa pire des interfaces Systèmes solaires autonomesProduction d?électricité indépendante du réseau 10 ans avec le même smartphone ?Et si c?était possible ! Hexadoku

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Learn programming for Alexa devices, extend it to smart home devices and control the Raspberry Pi The book is split into two parts: the first part covers creating Alexa skills and the second part, designing Internet of Things and Smart Home devices using a Raspberry Pi. The first chapters describe the process of Alexa communication, opening an Amazon account and creating a skill for free. The operation of an Alexa skill and terminology such as utterances, intents, slots, and conversations are explained. Debugging your code, saving user data between sessions, S3 data storage and Dynamo DB database are discussed. In-skill purchasing, enabling users to buy items for your skill as well as certification and publication is outlined. Creating skills using AWS Lambda and ASK CLI is covered, along with the Visual Studio code editor and local debugging. Also covered is the process of designing skills for visual displays and interactive touch designs using Alexa Presentation Language. The second half of the book starts by creating a Raspberry Pi IoT 'thing' to control a robot from your Alexa device. This covers security issues and methods of sending and receiving MQTT messages between an Alexa device and the Raspberry Pi. Creating a smart home device is described including forming a security profile, linking with Amazon, and writing a Lambda function that gets triggered by an Alexa skill. Device discovery and on/off control is demonstrated. Next, readers discover how to control a smart home Raspberry Pi display from an Alexa skill using Simple Queue Service (SQS) messaging to switch the display on and off or change the color. A node-RED design is discussed from the basic user interface right up to configuring MQTT nodes. MQTT messages sent from a user are displayed on a Raspberry Pi. A chapter discusses sending a proactive notification such as a weather alert from a Raspberry Pi to an Alexa device. The book concludes by explaining how to create Raspberry Pi as a stand-alone Alexa device.

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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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Nahezu alle Menschen werden zunehmend mit den Anwendungen der „Künstlichen Intelligenz“ (KI oder AI für engl. Artificial Intelligence) konfrontiert. Musik- oder Videoempfehlungen, Navigationssysteme, Einkaufsvorschläge etc. basieren auf Verfahren, die diesem Bereich zugeordnet werden können. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wurde 1956 auf einer internationalen Konferenz, dem Dartmouth Summer Research Project geprägt. Eine grundlegende Idee war dabei, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu modellieren und darauf basierend fortschrittliche Computersysteme zu konstruieren. Bald sollte klar sein, wie der menschliche Verstand funktioniert. Die Übertragung auf eine Maschine wurde nur noch als ein kleiner Schritt angesehen. Diese Vorstellung erwies sich als etwas zu optimistisch. Dennoch sind die Fortschritte der modernen KI, beziehungsweise ihrem Teilgebiet dem sogenannten „Machine Learning“, nicht mehr zu übersehen. Um die Methoden des Machine Learnings näher kennenzulernen, sollen in diesem Buch mehrere verschiedene Systeme zum Einsatz kommen. Neben dem PC werden sowohl der Raspberry Pi als auch der „Maixduino“ in den einzelnen Projekten ihre Fähigkeiten beweisen. Zusätzlich zu Anwendungen wie Objekt- und Gesichtserkennung entstehen dabei auch praktisch einsetzbare Systeme wie etwa Flaschendetektoren, Personenzähler oder ein „Sprechendes Auge“. Letzteres ist in der Lage, automatisch erkannte Objekte oder Gesichter akustisch zu beschreiben. Befindet sich beispielsweise ein Fahrzeug im Sichtfeld der angeschlossenen Kamera, so wird die Information „I see a car!“ über elektronisch erzeugte Sprache ausgegeben. Derartige Geräte sind hochinteressante Beispiele dafür, wie etwa auch blinde oder stark sehbehinderte Menschen von KI-Systemen profitieren können.

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. electronica fast forward 2022 Start- & Scale-Up AwardsPreparations Speeding Up! Bluetooth Low Energy with ESP32-C3 and ESP32You Don’t Always Need to Choose Wi-Fi! Bluetooth Low Energy SnifferHacking a makerdiary nRF52840 MDK USB Dongle Magic RGB LED CubeHardware Design Around an RP2040 Auto On/Off for Solder Paste Compressor Elektor Video ContentLivestreams, Webinars, and Courses for Engineers and Pro Makers Bicycle ElectrificationHands-On with an E-Bike Retrofit Kit Starting Out in ElectronicsMultiplying Voltages From Life’s ExperienceSidelines Teensy 4.0Why Is This Board So Fast? Audio Power Amplifier Simulation with TINAThe Try-Before-You-Build Approach Develop and Operate Your LoRaWAN IoT NodesSample Chapter: Dragino LHT65, LDS01, and LDS02 LoRaWAN Modules Err-lectronicsCorrections, Updates and Readers’ Letters 5G Just for MeGaining Complete Control of 5G Deployments with Private Cellular Networks Infographics 7-8/2022 How Does My Device Learn to Transmit?Applications with Wi-Fi Interfaces Smartphones are the Heart of the IoT Audio Spectrum Analyzer with DekatronsA New Way to Use Vintage Tubes Sending Data to TelegramGet It Done with an ESP32 and a Few Parts A Fliege Notch Filter for Audio MeasurementsMake Better Measurements with a Notch Filter CO2 Meter TeardownIs It Hackable for Your Projects? PUT-ting It All TogetherThe Programmable Unijunction Transistor Explained Round Touchscreen for Raspberry PiHyperPixel 2.1 Round from Pimoroni Remote Sensing with Connection Loss DetectionUsing nRF24L01+ Modules Digital FM Receiver with Arduino and TEA5767Stayed Tuned with an Arduino Nano Changing an OLED Interface from SPI to I²C HomeLab ToursA Hobby Does Not Retire A Decade of Ethics in ElectronicsTessel Renzenbrink Reflects on the Digital Society and More 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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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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35 projecten met Raspberry Pi en wireless Arduino Internet of Things (alles aan het internet) is een trend die zich niet meer laat keren. We willen alles in huis met onze mobiel of tablet doen, van Facebook tot TV kijken, van lichten bedienen tot de temperatuur in de gaten houden. In dit boek laten we in 35 leuke en handige projecten zien hoe u op eenvoudige wijze zelf een Internet of Things systeem kunt aanleggen. We gaan in op de hardware (de perfecte combinatie van Raspberry Pi en Arduino) en de software om bediening via internet mogelijk te maken. We maken gebruik van Wi-Fi en radioverbindingen zodat er geen kabels dwars door uw huis hoeven. Wanneer u deze projecten maakt heeft u een compleet Internet of Things systeem waarmee u van alles in uw huis kunt bedienen en bekijken. Bijvoorbeeld of er post in de brievenbus ligt en of de auto in de garage staat. U kunt op vanaf de bank het licht aandoen en het alarm bedienen. Door de heldere uitleg kunt u de projecten eenvoudig aanpassen om bijvoorbeeld uw koffiezetautomaat of tv op afstand aan te zetten. Via de index vindt u gemakkelijk creatieve projecten die als voorbeeld kunnen dienen, zodat u zelfstandig alles met het internet kunt verbinden.

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MQTT ist ein leichtgewichtiges, ereignis- und nachrichtenorientiertes Protokoll zur effizienten und asynchronen Kommunikation zwischen Geräten auch über limitierte Netzwerke. Das bereits 1999 von IBM entwickelte Protokoll eignet sich heute in besonderer Weise für Internet-of-Things-Anwendungen. Im Gegensatz zu HTTP mit Request/Response-Verfahren ist bei MQTT eine Publish/Subscribe-Architektur umgesetzt. Es stehen mittlerweile zahlreiche MQTT-Broker und -Clients zur Verfügung. Aufgrund der Unterstützung durch die Eclipse Foundation, IBM und vieler anderer stehen zahlreiche Komponenten kostenlos im Internet zur Verfügung. Client-Bibliotheken gibt es für die unterschiedlichsten Plattformen und Programmiersprachen. Unterstützt werden u. a. die PC-Plattform mit Java und .Net sowie Arduino und Raspberry Pi. Das MQTT-Praxisbuch führt Schritt für Schritt in die praktische Arbeit mit diesem ressourcensparenden Protokoll ein. Dabei widmet der Autor Walter Trojan dem Thema IoT-Sicherheit ein ausführliches Kapitel. Anhand von abgeschlossenen Projekten zum Nachbauen stellt der Autor in beeindruckender Weise die praktische Bedeutung des MQTT-Protokolls in modernen IoT-Anwendungen dar: MQTT auf ESP8266 MQTT mit Arduino-IDE MQTT-Benchmarks MQTT auf dem Raspberry Pi Flow-Programmierung mit Node-RED Boss aller Automaten: openHAB Projekt Gewächshaus mit automatisierter Beleuchtung, Bewässerung, Temperaturregelung sowie Luft- und Erdfeuchtigkeitsmessung

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With Examples for Arduino UNO, Raspberry Pi Pico and ESP32 Programming small electronic systems has never been more accessible. Tasks that once demanded expensive tools, specialized hardware, and deep electrical engineering expertise can now be tackled with low-cost development boards and approachable software. At the centre of this shift is the Arduino environment, which provides a unified and familiar way to program a wide range of microcontroller platforms—from classic AVR boards like the Arduino UNO to modern ARM-based boards such as the Raspberry Pi Pico, and powerful Wi-Fi-enabled devices like the ESP32. This book introduces embedded programming through the core idea that defines all microcontrollers: reading inputs, processing information, and controlling outputs in a predictable loop. The Arduino environment abstracts much of the hardware complexity, allowing you to focus on behaviour rather than implementation details. With just a few lines of code, you can blink LEDs, read sensors, control motors, and communicate with other devices. While the Arduino UNO, Raspberry Pi Pico, and ESP32 boards differ greatly in performance and features, they share the same fundamental building blocks: digital and analog I/O, timers, serial communication, PWM, interrupts, and power management. Learning these concepts within the Arduino framework builds skills that transfer easily across platforms and scale toward more advanced applications. By exploring multiple boards while maintaining a consistent programming approach, this book helps you progress from simple experiments to confidently produce well-structured designs—showing that embedded development can be both practical and enjoyable.

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DIE NEURONEN IN NEURONALEN NETZWERKEN VERSTEHENTeil 1. Künstliche Neuronen EMV-VOR-KONFORMITÄTSTESTER FÜR IHR PROJEKT MIT DC-VERSORGUNGTeil 1: Was ist eine Netznachbildung? ELEKTRONISCHE LAST FÜR DC UND ACBis zu 400 V und 10 A ALLER ANFANG …ist gar nicht schwer! NVIDIA JETSON NANO - BILDVERARBEITUNG FÜR EINSTEIGERTeil 1: Hard- und Software im Überblick NETZTRANSFORMATOREN AUS DER NÄHE BETRACHTETWie verhalten sie sich beim Ein- und Ausschalten? PICAN 3 - YES WE CAN!CAN-Zusatzboard für Raspberry Pi 4 BALKONKRAFTWERKSelbst installiert = schnell amortisiert! FOTOGRAFIEREN UND VIDEO-STREAMING MIT DEM RASPBERRY PI 4Die High-Quality-Kamera des Raspberry Pi in der Praxis VERWENDUNG VON DISPLAYS IN RASPBERRY-PI-PROJEKTENBeispiel-Kapitel: Organische Leuchtdioden-Displays (OLED) PARALLAX PROPELLER 2Teil 4: Senden von Strings 60 JAHRE ELEKTOR: SEPTEMBER-RENAISSANCEDer Plan, der Plan, ein leerer Wahn ... ZUTRITT FÜR UNBEFUGE VERBOTEN ERWÜNSCHTIn Friesland, wo die Röhren blühen ... HYBRIDE SCHALTUNGENBemerkenswerte Bauteile KOMPASSROSE MIT DEM GY-271Oder, warum man mit dem Handy Achten gehen muss… KENNEN SIE IHREN FUSSABDRUCKBerechnen Sie die CO2-Bilanz Ihrer Elektronik ESP32-VERBUNDENES THERMOSTATLagern Sie Ihren Wein bei der richtigen Temperatur! MAGNETISCHE LEVITATION DIE DIGITALE ARTEin ESP32 Pico ersetzt den analogen Komparator ULTIMATE ARDUINO UNO HARDWARE MANUALEin beispielhaftes Kapitel: Bootloader für den Haupt-Mikrocontroller MICROPYTHON FÜR DEN ESP32 UND CO.Teil 2. Matrix-Displays einfach ansteuern MADMACHINE SWIFTIO-KARTEModerne Sprache trifft moderne Hardware AUS DEM LEBEN GEGRIFFENEine elektronische On/Off-Beziehung HEXADOKUSudoku für Elektroniker

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Praktische Anwendungen und Projekte mit Arduino, ESP32 und RP2040 Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der Regelungstechnik mit Arduino und ESP32! Dieses Buch bietet Ihnen einen praxisnahen Einstieg in die klassischen und modernen Methoden der Regelung, darunter PID-Regler, Fuzzy-Logik und Sliding-Mode-Regler. Im ersten Teil lernen Sie die Grundlagen der beliebten Arduino-Controller, wie den Arduino Uno und den ESP32, sowie die Integration von Sensoren für Temperatur- und pH-Messung (NTC, PT100, PT1000, pH-Sensor). Sie erfahren, wie diese Sensoren in verschiedenen Projekten eingesetzt werden und wie Sie Daten auf einem Nextion TFT-Display visualisieren. Weiter geht es mit der Einführung in Stellglieder wie MOSFET-Schalter, H-Brücken und Solid-State-Relais, die zur Steuerung von Motoren und Aktoren verwendet werden. Sie lernen, Regelstrecken zu analysieren und zu modellieren, einschließlich PT1- und PT2-Regelungen. Der Schwerpunkt des Buches liegt auf der Implementierung von Fuzzy- und PID-Reglern zur Regelung von Temperatur und DC-Motoren. Dabei werden sowohl der Arduino Uno als auch der ESP32 eingesetzt. Zudem wird der Sliding-Mode-Regler vorgestellt. Im vorletzten Kapitel erkunden Sie die Grundlagen neuronaler Netze und lernen, wie maschinelles Lernen auf einem Arduino eingesetzt werden kann. Im letzten Kapitel gibt es noch ein praktisches Beispiel für einen Fuzzy-Regler zur Stromeinspeisung ins Hausnetz. Dieses Buch ist die perfekte Wahl für Ingenieure, Studierende und Elektroniker, die ihre Projekte mit innovativen Regelungstechniken erweitern möchten.

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