Search results for "raspberry OR pi OR compute OR module OR 4 OR io OR board"

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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The SDRplay RSP1B is an enhanced version of the popular RSP1A – a powerful, wideband, full-featured 14-bit SDR that covers the RF spectrum from 1 kHz to 2 GHz. The RSP1B comes in a rugged, black-painted steel case and offers significantly improved noise performance. All it needs is a computer and an antenna to deliver excellent communications-receiver functionality. It includes a choice of SDRuno for Windows and the multi-platform SDRconnect software for Windows, macOS, and Linux (supplied free of charge by SDRplay). You can monitor up to 10 MHz of spectrum at a time. A documented API allows developers to create new demodulators or applications for the platform. Features Covers all frequencies from 1 kHz through VLF, LF, MW, HF, VHF, UHF and L-band to 2 GHz, with no gaps Receive, monitor and record up to 10 MHz of spectrum at a time Free use of windows-based SDRuno software which provides an ever-increasing feature-set Strong and growing software support network Calibrated S meter/ RF power and SNR measurement with SDRuno (including datalogging to .CSV file capability) Documented API provided to allow demodulator or application development on multiple platforms Excellent dynamic range for challenging reception conditions Works with popular 3rd party SDR software (including HDSDR, SDR Console and Cubic SDR) ExtIO based plugin available Software upgradeable for future standards Strong and growing software support network API provided to allow demodulator or application development Multiplatform driver and API support including Windows, Linux, Mac, Android and Raspberry Pi Up to 16 individual receivers in any 10 MHz slice of spectrum using SDRuno Calibrated S meter and power measurements with SDRuno Stand-alone windows-based spectrum analyser software available (with sweep, sample and hold features) Ideal for monitoring of ISM/ IoT/ Telemetry bands <2 GHz Ideal for portable operation Specifications Frequency Range 1 kHz – 2 GHz Antenna Connector SMA Antenna Impedance 50 Ohms Current Consumption (Typical) 185 mA (excl. Bias-T) USB Connector USB Type B Maximum Input Power +0 dBm Continuous+10 dBm Short Duration ADC Sample Rates 2-10.66 MSPS ADC Number of Bits 14 bit 2-6.048 MSPS12 bit 6.048-8.064 MSPS10 bit 8.064-9.216 MSPS8 bit >9.216 MSPS Bias-T 4.7 V100 mA guaranteed Reference 0.5ppm 24 MHz TCXO.Frequency error trimmable to 0.01ppm in field. Operating Temperature Range -10˚C to +60˚C Dimensions 98 x 88 x 34 mm Weight 110 g Downloads Datasheet Software RSP1B vs RSPdx vs RSPduo RSP1B RSPdx RSPduo Continuous coverage from 1 kHz to 2 GHz ✓ ✓ ✓ Up to 10 Mhz visible bandwidth ✓ ✓ ✓ 14-bit ADC silicon technology plus multiple high-performance input filters ✓ ✓ ✓ Software selectable AM/FM & DAB broadcast band notch filters ✓ ✓ ✓ 4.7 V Bias-T for powering external remote antenna amplifier ✓ ✓ ✓ Powers over the USB cable with a simple type B socket ✓ ✓ ✓ 50Ω SMA antenna input(s) for 1 kHz to 2 GHz operation (software selectable) 1 2 2 Additional software selectable Hi-Z input for up to 30 Mhz operation ✓ Additional software selectable 50Ω BNC input for up to 200 MHz operation ✓ Additional LF/VLF filter for below 500 kHz ✓ 24 MHz reference clock input (+ output on RSPduo) ✓ ✓ Dual tuners enabling reception on 2 totally independent 2 MHz ranges ✓ Dual tuners enabling diversity reception using SDRuno ✓ Robust and strong plastic case (with internal RF shielding layer) ✓ Rugged black painted steel case ✓ ✓ Overall performance below 2 MHz for MW and LF + ++ + Multiple simultaneous applications + + ++ Performance in challenging fading conditions (*using diversity tuning) + + *++

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Vom Messwert zur stabilen Entscheidung Wie wird aus einem einfachen Mikrocontroller ein intelligentes System, das Sensorwerte erfasst, verarbeitet und sinnvoll darauf reagiert? Dieses Buch zeigt es Ihnen Schritt für Schritt – verständlich, praxisnah und ohne unnötige Vorkenntnisse. Sie beginnen mit den Grundlagen der digitalen und analogen Ein- und Ausgänge. Anschließend lernen Sie, wie Sensorwerte gelesen, geglättet und zuverlässig bewertet werden. Anschauliche Beispiele erklären, warum einzelne Messwerte oft täuschen können und wie Mittelwertbildung, Hysterese und einfache Entscheidungsregeln für stabile Ergebnisse sorgen. Nach und nach erweitern Sie Ihre Projekte um Displays, I²C-Kommunikation und mehrere vernetzte Mikrocontroller. So entstehen verteilte Systeme, in denen Raspberry Pi Pico und ATtiny-Controller Daten austauschen und gemeinsam Aufgaben übernehmen. Im fortgeschrittenen Teil erhalten Sie einen leicht verständlichen Einstieg in Merkmalsbildung, Datenvorverarbeitung, hybride Entscheidungsmodelle und TinyML-nahe Anwendungen. Dabei verbinden Sie klassische Regelungstechnik mit modernen datenbasierten Methoden. Alle Projekte werden von ausführlich kommentierten Programmen in C und MicroPython begleitet. Das Buch richtet sich an Einsteiger, Maker, Studierende und alle, die Embedded-Systeme von Grund auf verstehen möchten. Am Ende können Sie eigene Systeme entwickeln, die nicht nur messen, sondern Informationen auswerten, zuverlässige Entscheidungen treffen und gezielt reagieren.

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The QAV250 Kit is the perfect way to get started developing on either PX4 or Ardupilot. It pairs a carbon fiber 250 racing frame and essential electronics with Pixhawk 6C mini autopilot. The kit is easy to assemble. No soldering needed. Specifications Micro Power Module (PM06 v2) Motors: 2207 KV1950 Wheelbase: 250 mm Dimensions: 198 x 235 x 70 mm Weight: 347 g Included Carbon fiber 250 airframe with hardware Micro Power Module (PM06 v2) Motors: 2207 KV1950 5' Plastic Props Fully assembled Power Management Board with ESCs (BLHeli S ESC 20A) Battery Straps Note: LiPo battery is not included.

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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. Autonome sensor-nodeLoRa-gebaseerde datatransmissie, voeding met zonnecellen Elektor eXpansion Board v1.0voor ESP32S3 en andere XIAO-controllerboards Modeltrein met camerainbouw van een ESP32 CAM-module Breedbandige magnetische lange golf-antenneontvang meerdere kanalen zonder afstemmen TensorFlow Lite op kleine microcontrollersvanuit het standpunt van een (absolute) beginner Een hub voor RS-422- en RS-485-apparatende bus is de ster! RF-sondemet LED-staafdiagram Alle begin......bekijkt meer opampschakelingen Open VarioEen Open-Source Multifunctie Variometer voor Paragliden Uit het leven gegrepenover de vanzelfsprekendheid der dingen AI-gebaseerde watermeter-uitlezing (2)koppel uw oude watermeter met het IoT! Slimme landbouwdetectie van ongedierte op basis van machine learning met IoT-connectiviteit Waarom Anybus CompactCom de ideale keuze is voor embedded industriële communicatie Communicatie standaard IQRFBetrouwbaarheid voor draadloze, low-rate Mesh-netwerken met verlies Constructie van een slimme landbouwrobotbelangrijkste technische overwegingen en uitdagingen Audio-notchfilter met instelbare frequentieuniversele oplossing voor het onderdrukken van frequenties in audiotoepassingen Het LeoINAGPS-systeemnuttige informatie over uw elektrische voertuig LoRa-node op zonne-energieeenmodulaire, compacte en veelzijdige IoT-oplossing AWS voor Arduino en co. (2)data versturen met AWS IoT ExpressLink Project 2.0correcties, updates en brieven van lezers 2024: een AI-odysseedesktop- versus embedded accelerators: enkele opties ESP32-bereiksuitbreidingeen eenvoudige antenne-modificatie WoTS 2024World of Industry, Technology & Science biedt oplossingen Metafas @ WoTS 2024Smart thinking in printed electronics Hansamatrix @ WoTS 2024 Value Procurement Centre @ WoTS 2024Omdat niet alles in Nederland kan! PCBWay @ WoTS 2024 GW Instek @ WoTS 2024 Rohde & Schwarz @ WoTS 2024 Unis Group @ WoTS 2024 Eurocircuits @ WoTS 2024Jouw Pad naar Uitmuntendheid in Elektronica Productie

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Open-Source-Code mit Arduino IDE und PlatformIO Autonomes Fahren: GPS, Accelerometer, Gyroskop PS3-Controller Mikrocontroller wie der Arduino und Einplatinenrechner wie der Raspberry Pi haben sich zu beliebten Komponenten entwickelt. Dritter im Bunde ist der ESP32 der Firma Espressif. Mikrocontroller dieser Baureihe zeichnen sich durch eine Vielzahl implementierter Funktionen aus, die bei einem Arduino konventioneller Prägung mit einem Atmel-AVR-Mikrocontroller erst mit weiterer Hardware möglich sind. Prominentes Beispiel sind hier die WiFi- und Bluetooth-Funktionalitäten. Gegenüber einem Raspberry Pi zeichnen sie sich durch einen deutlich geringeren Preis aus. Allgemeine Informationen für die Realisierung eines Roboterauto-Projekts mit dem ESP32 sind leicht zu finden. Dabei handelt es sich aber oft nur um Ausführungen zu einem Teilaspekt, ohne inhaltliche oder funktionale Abstimmung. So ist nicht nur die Beschaffung der benötigten Informationen mühselig und zeitaufwändig, sie kann auch außerordentlich fehlerträchtig sein. Ansatzpunkt dieses Buches ist, diese Lücke zu schließen. Es geht auf verschiedene Möglichkeiten eines Chassis ein, vermittelt nötige Kenntnisse und führt schrittweise von einer einfachen Motorsteuerung zu einem komplexen sensor- und sprachgesteuerten Roboterauto. Hacks rund um GPS und eine PlayStation 3 runden die Sache ab. Inhalt Bei der Reihenfolge der Kapitel wurde versucht – beginnend bei der Darstellung von grundlegenden Informationen – über die Lösung einfacher Aufgaben zu etwas anspruchsvolleren Techniken zu führen. Der Mikrocontroller ESP32 Die Software erstellen Die Stromversorgung Rund um die Hardware Das Chassis Der Gleichstrommotor Kabellose Steuerung über WiFi Mit Sensoren Hindernisse erkennen Eine eigene Roboterauto-App Servo und Lichtsensor GPS Accelerometer / Gyroskop PS3-Controller Roboterauto-App Hinweis zur Software Die Dateien haben das Suffix (.cpp). Grund ist die Entwicklung mit PlatformIO. Mit Copy & Paste sollten sie auch in der Arduino-IDE verwendet werden können.

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Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. Het AlertAlfred AI-beveiligingssysteemmet Raspberry Pi 5 en Hailo 8L-module AI in elektronica-ontwikkelingeen update na slechts één jaar AI-algoritmen – een inleidingprompt: welke algoritmen implementeren AI-tools? Single-board computers voor AI-projectenachtergrond en overzicht Van sensordata naar machine learning-modelgebarendetectie met een versnellingsmeter en Edge Impulse Bouw uw eigen lekkend integreer-en-vuur neuronkunstmatige intelligentie zonder software Elektronica ontwerpen met ChatGPTdoet GPT-4o het beter? Breng AI naar de edgemet ESP32-P4 Spraakfuncties verkennen met een Raspberry Pi Zerooverklokken geeft recht van spreken De groeiende rol van Edge-AIeen trend die de toekomst vormgeeft De kracht van Edge-AI ontsluiteneen gesprek met François de Rochebouët van STMicroelectronics Een VHDL-klok gemaakt met ChatGPThoe AI de manier waarop we leren transformeert De werkelijke impact van AISayash Kapoor over ‘Haarlemmer AI-olie’ en meer Het laatste nieuws van BeagleBoardBeagleY-AI, BeagleV-Fire, BeagleMod, BeaglePlay en BeagleConnect Freedom Muggen detecterenmet open datasets en Arduino Nicla Vision AI nu en morgen:gedachten van Espressif, Arduino en SparkFun Tijdlijn kunstmatige intelligentie BeagleY-AIde nieuwste SBC voor AI-toepassingen AI in beeldgedachten uit de Elektor-community Machine vision met OpenMVmaak een frisdrankblik-detector Een gesprek met het digitale breinChatGPT versus Gemini “Skilling Me Softly with This Bot?”mislukt de AI-revolutie op elektronisch gebied door een gebrek aan sociale precisie?

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Ungefähr seit dem Jahr 2000 bieten Fahrzeuge Zugriff auf Diagnosedaten, Messwerte und erkannte Fehler, die mit preiswerten Geräten ausgelesen werden können. Die Daten helfen Ihnen nicht nur bei der Fehlersuche, sondern auch beim Gebrauchtwagenkauf oder dem reibungslosen Bestehen der nächsten Hauptuntersuchung. Die zunehmende Komplexität und Vernetzung der integrierten elektronischen Kontroll- und Steuerungssysteme im Fahrzeug erfordert vom Kfz-Mechatroniker sowie dem ambitionierten Selbstschrauber ein tiefgreifendes Verständnis der Thematik. Dieses Sachbuch bietet Ihnen eine umfassende Einführung zu den in Kraftfahrzeugen vorhandenen genormten On-Board-Diagnosemöglichkeiten (OBD II), deren Ursprünge, Stand der Entwicklung, Protokollaufbau und Anwendung. Das Buch richtet sich an eine breite Leserschaft, die selbst die Möglichkeiten nutzen will, um nicht mehr auf kostspielige Werkstattbesuche angewiesen zu sein oder sich für eine Eigenentwicklung von Diagnosesystemen und eine praxisnahe Beschreibung der Protokolle interessiert. Durch den Einsatz günstiger Diagnoseadapter (ELM 327 etc.) können Sie sich auf dem Smartphone Live-Daten anzeigen lassen und Cockpitinstrumente nachrüsten oder eigene Anwendungssoftware für verschiedene Systeme erstellen. Themenauswahl Historische Entwicklung der Diagnosemöglichkeiten und Standards Funktionsumfang von OBD II mit allen zehn Diagnosemodi und Readinesscode World Wide Harmonized OBD (WWH-OBD) und HD OBD (Heavy Duty: Nutzfahrzeuge) Anschlüsse gemäß SAE J1962, SAE J1939, SAE J1708 und DoIP (ISO 13400) Protokollaufbau nach SAE J1850, ISO 9141, ISO 14230 und CAN Übersicht gängiger Diagnoselösungen für Hobbyanwender Eigenbau von Diagnosesystemen mit Arduino und Raspberry Pi Alle Parameter Identifier (Messwerte) für OBD II Umfangreiche Liste der Fehlercodes zum Nachschlagen

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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. un nœud de capteurs autonometransmission de données basée sur LoRa et alimentation en énergie par cellules solaires la carte eXpansion V1.0 d'Elektorpour ESP32S3 et autres cartes XIAO une caméra dans un train miniatureinstallation d’un module ESP32 CAM antenne magnétique à large bande pour les grandes ondestous les émetteurs sans aucun accord TensorFlow Lite pour microcontrôleurspar un débutant, pour les débutants un concentrateur pour les appareils RS-422 et RS-485câbler votre bus comme une star sonde RFWith LED Bar Graph démarrer en électronique...…plus de montages à ampli-op Open Variovariomètre multifonction open source pour vol en parapente sur le vifÀ propos de prendre les choses pour acquises relevé des compteurs d'eau basé sur l'IA (Partie 2)intégrez votre ancien compteur dans l'IdO ! agriculture intelligentedétection des nuisibles basée sur l’apprentissage machine avec connectivité IdO Anybus CompactCom est le choix idéal pour la communication industrielle embarquée – voici pourquoi norme de communication IQRFfiabilité des réseaux maillés sans fil à faible débit avec perte comment construire un robot agricole intelligentquelles sont les considérations essentielles que les concepteurs de robots agricoles doivent prendre en compte et à quels défis techniques sont-ils confrontés ? filtre coupe-bande audio à fréquence réglablesolution universelle de suppression de fréquences dans le domaine audio le système LeoINAGPSsurveillez votre véhicule électrique nœud LoRa alimenté par énergie solaireune solution IdO modulaire, compacte et polyvalente AWS pour Arduino et cie. (2)transmission de données avec AWS IoT ExpressLink projet 2.0corrections, mises à jour et courrier des lecteurs 2024 : l'odyssée de l'IAexamen des Accélérateurs IA : comparaison extension de couverture Wi-Fi sur ESP32comment modifier simplement une antenne

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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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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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