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Program and Build Raspberry Pi 5 Based Ham Station Utilities with the RTL-SDR The RTL-SDR devices (V3 and V4) have gained popularity among radio amateurs because of their very low cost and rich features. A basic system may consist of a USB based RTL-SDR device (dongle) with a suitable antenna, a Raspberry Pi 5 computer, a USB based external audio input-output adapter, and software installed on the Raspberry Pi 5 computer. With such a modest setup, it is possible to receive signals from around 24 MHz to over 1.7 GHz. This book is aimed at amateur radio enthusiasts and electronic engineering students, as well as at anyone interested in learning to use the Raspberry Pi 5 to build electronic projects. The book is suitable for both beginners through experienced readers. Some knowledge of the Python programming language is required to understand and eventually modify the projects given in the book. A block diagram, a circuit diagram, and a complete Python program listing is given for each project, alongside a comprehensive description. The following popular RTL-SDR programs are discussed in detail, aided by step-by-step installation guides for practical use on a Raspberry Pi 5: SimpleFM GQRX SDR++ CubicSDR RTL-SDR Server Dump1090 FLDIGI Quick RTL_433 aldo xcwcp GPredict TWCLOCK CQRLOG klog Morse2Ascii PyQSO Welle.io Ham Clock CHIRP xastir qsstv flrig XyGrib FreeDV Qtel (EchoLink) XDX (DX-Cluster) WSJT-X The application of the Python programming language on the latest Raspberry Pi 5 platform precludes the use of the programs in the book from working on older versions of Raspberry Pi computers.

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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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From Simple Ciphers to Secure Systems Understanding how to apply cryptography on modern microcontrollers is essential for building secure, reliable, and trustworthy systems. This book explains cryptography in the context of embedded hardware, from classical ciphers that illustrate core principles to modern techniques such as AES for practical high-security applications. By combining mathematical theory with real-world microcontroller implementations, readers learn not only how cryptography works, but also how to implement it effectively on systems with limited processing power and memory. The book is intended for students starting out in cryptography, hobbyists securing personal projects, and engineers looking for a structured guide to embedded security. The book covers these key topics in applied cryptography: Classical ciphers on Arduino Uno and Raspberry Pi Pico, with full programs: Spartan Scytale, Hebrew Atbash, Caesar, ROT13, Alberti Disk, Vigenère, Affine, Polybius, Playfair, Beaufort, Ottoman Codebook, and One-Time Pad. Hacking classical ciphers using microcontrollers, with examples. Pseudo-random (PRNG) and true random number generation (TRNG) on microcontrollers. Symmetric-key cryptography with full programs: DES and AES-128/256. Memory and speed constraints of cryptography on microcontrollers. Asymmetric cryptography: public/private keys, digital signatures, key distribution and derivation (KDF), RSA, and SHA-256 implementations. A complete secure communication program using RSA and AES-256. A glossary of commonly used cryptography terms.

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Ready to explore the world around you? By attaching the Sense HAT to your Raspberry Pi, you can quickly and easily develop a variety of creative applications, useful experiments, and exciting games. The Sense HAT contains several helpful environmental sensors: temperature, humidity, pressure, accelerometer, magnetometer, and gyroscope. Additionally, an 8x8 LED matrix is provided with RGB LEDs, which can be used to display multi-color scrolling or fixed information, such as the sensor data. Use the small onboard joystick for games or applications that require user input. In Innovate with Sense HAT for Raspberry Pi, Dr. Dogan Ibrahim explains how to use the Sense HAT in Raspberry Pi Zero W-based projects. Using simple terms, he details how to incorporate the Sense HAT board in interesting visual and sensor-based projects. You can complete all the projects with other Raspberry Pi models without any modifications. Exploring with Sense HAT for Raspberry Pi includes projects featuring external hardware components in addition to the Sense HAT board. You will learn to connect the Sense HAT board to the Raspberry Pi using jumper wires so that some of the GPIO ports are free to be interfaced to external components, such as to buzzers, relays, LEDs, LCDs, motors, and other sensors. The book includes full program listings and detailed project descriptions. Complete circuit diagrams of the projects using external components are given where necessary. All the projects were developed using the latest version of the Python 3 programming language. You can easily download projects from the book’s web page. Let’s start exploring with Sense HAT.

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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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Cette offre groupée comprend l'Arduino UNO Q (2 Go) et le livre « Arduino UNO Q and AI ». L'Arduino UNO Q est la première carte UNO dotée d'une architecture hybride à double cœur, combinant un puissant processeur Linux et un microcontrôleur temps réel, ce qui permet d'allier puissance de calcul avancée et contrôle précis sur une seule et même carte. Équipée d’un MPU Qualcomm Dragonwing QRB2210 fonctionnant sous Debian Linux et d’un microcontrôleur STM32U585 pour les tâches en temps réel, l’UNO Q est conçue pour les applications de nouvelle génération. De l’Edge Computing et l’IA à la robotique et l’automatisation, elle offre des performances élevées sans sacrifier la facilité d’utilisation. Il suffit de connecter vos périphériques pour commencer – aucun matériel supplémentaire n'est nécessaire. Caractéristiques Architecture double cœur : MPU Linux + MCU temps réel Qualcomm Dragonwing QRB2210 avec prise en charge de Debian Linux Microcontrôleur STM32U585 pour le contrôle déterministe Exécute les sketches Arduino via le système d'exploitation Zephyr Idéal pour l'IA, l'IoT, la robotique et les projets industriels Spécifications Microprocesseur (MPU) Qualcomm Dragonwing QRB2210 :Quad-core Arm Cortex-A53 à 2,0 GHzAccélérateur graphique 3D Adreno GPU2× ISP (13 MP + 13 MP ou 25 MP) à 30 fps Microcontrôleur (MCU) STM32U585Arm Cortex-M33 jusqu'à 160 MHz2 Mo de mémoire flash786 Ko de SRAM RAM 2 Go LPDDR4 Alimentation Connecteur USB-C : 5 V max à 3 ATension d'entrée (VIN) : 7-24 V Mémoire 16 Go eMMC USB 1 port USB-C avec commutation hôte/périphérique, interrupteur d'alimentation et sortie vidéo Connectivité Wi-Fi 5 (2,4/5 GHz) avec antenne intégréeBluetooth 5.1 avec antenne intégrée Antenne Interfaces I²C/I³CSPIPWMCANUARTPSSIGPIOJTAGADC Vidéo Sortie vidéo via USB-CBroches MIPI DSI sur connecteur JMEDIA Supplémentaire 4× LED RVB contrôlables par l'utilisateur8× 13 Matrice de LED bleues1× connecteur Qwiic (3,3 V, I²C)1× bouton-poussoir utilisateurJCTL : Débogage à distance du microprocesseur Connecteur Audio Entrée microphone / Sortie casque / Sortie ligne sur JMISC Système d'exploitation MPU Linux Debian avec support amont Système d'exploitation temps réel Arduino Core sur Zephyr OS Conteneurisation Prise en charge de Docker et Docker Compose Systèmes d'exploitation compatibles avec Arduino App Lab Windows : Windows 10 ou version ultérieure (64 bits)macOS : macOS 11 ou version ultérieure (64 bits)Linux : Ubuntu 22.04 ou version ultérieure et Debian Trixie (64 bits) Dimensions 68,85 × 53,34 mm (format UNO) Téléchargements Datasheet User Manual Pinout Schematics Livre : Arduino UNO Q and AI – Learn to Build Intelligent Embedded Systems Développez des systèmes embarqués plus intelligents avec l’Arduino UNO Q. Ce livre vous fournit les outils, les connaissances et la confiance nécessaires pour transformer vos idées en solutions intelligentes et fonctionnelles grâce à la plateforme Arduino UNO Q. Découvrez comment créer des systèmes embarqués intelligents avec l’Arduino UNO Q et l’IA. Exploitez tout le potentiel de l’Arduino UNO Q, une plateforme de nouvelle génération qui associe la puissance temps réel du microcontrôleur STM32U585 à la flexibilité du microprocesseur Qualcomm Dragonwing QRB2210. Apprenez à prototyper rapidement des applications concrètes en utilisant l’Arduino IDE pour le contrôle embarqué bas niveau et Python dans Arduino App Lab pour le développement haut niveau. Gagnez en assurance grâce à des projets pratiques qui vous guident pas à pas, des fonctionnalités de base de la carte jusqu’à des systèmes entièrement opérationnels. Explorez des exemples prêts à l’emploi basés sur l’IA dans Arduino App Lab et découvrez comment ils peuvent accélérer votre développement et réduire le délai de mise sur le marché. Entrez dans le monde de l’Edge AI avec une introduction claire et pratique à Edge Impulse Studio – aucune expérience préalable en IA n’est requise. Suivez un workflow complet et concret pour créer une application d’IA de reconnaissance de mots-clés, couvrant la collecte de données, l’entraînement du modèle, l’optimisation et l’inférence embarquée avec Edge Impulse Studio. Faites le lien entre systèmes embarqués et apprentissage automatique et apprenez à intégrer l’intelligence directement dans votre matériel. Idéal pour les ingénieurs en systèmes embarqués, les enseignants, les étudiants et les makers souhaitant rester à la pointe du développement de produits basés sur l’IA. Cette offre groupée contient : Arduino UNO Q (2 Go) (d'une valeur de 50 €) Livre : Arduino UNO Q and AI (d'une valeur de 35 €)

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En moins de 100 lignes de code par projet avec les cartes Feather Sense et Clue Express d'Adafruit Le langage de programmation Python est apprécié par les pédagogues parce que sa syntaxe le rend facile à comprendre. Il s'est également imposé chez les informaticiens expérimentés. La société Adafruit a développé une version spéciale de Python pour l'embarquer sur les microcontrôleurs à 32 bits : CircuitPython. Ce livre permettra au lecteur de s'initier à la programmation en CircuitPython sur deux cartes : Feather BlueFruit Sense (également appelée Feather nRF52840 Sense) et CLUE nRF52840 Express. Chacune est animée par le SoC nRF52840 de NORDIC avec une architecture à 32 bits. Pour ce voyage dans le monde de la programmation embarquée, l'auteur sort du chemin classique, à savoir un cours complet sur la programmation orientée objet appliquée à ce langage. Il préfère emmener le lecteur directement sur le terrain avec des projets qui mettent en oeuvre les cartes et différents périphériques. Plus d'une quarantaine d'exemples et de montages permettent de découvrir la richesse de CircuitPython. Toutefois l'auteur s'est imposé une limite pour ne pas décourager les novices : le code de chaque projet ne dépasse jamais la centaine de lignes. Pour ce qui est du matériel, là aussi la simplicité domine : aucun programmateur, un simple PC suffit ; aucun soudage grâce au câblage sur platine d'essai. Les cartes d'extension FeatherWing à enficher sur la Feather nRF52840 Sense permettent de démultiplier ses fonctions : matrice de LED, enregistreur de données, écran à encre électronique, écran OLED, écran TFT, commande de moteurs, audio, relais… Toutes les étapes (assemblage des différents composants, installation des bibliothèques requises, programmation, tests…) sont expliquées en détail. Le code des différents exemples et projets est disponible sur Github. Le résultat de chaque projet est même présenté sur de courtes vidéos disponibles sur YouTube. À la fin de sa lecture, le nouveau Pythonien pourra facilement approfondir les notions abordées et donner vie à ses propres projets grâce aux outils qu'il aura essayés. Ce livre s'adresse aux lycéens et étudiants ainsi qu'à toute la communauté des makers. Chaîne YouTube de l'auteur : YouTube (Michaël Bottin)

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Plateforme tout-en-un d'apprentissage et de développement en IA pour l'Edge Intelligence Ce kit de démarrage IA basé sur NVIDIA Jetson est une plateforme polyvalente pour l'apprentissage, le développement et l'expérimentation pratique de l'IA en périphérie (Edge AI). Conçu pour être utilisé avec le NVIDIA Jetson Orin Nano, le kit associe un écran IPS de 11,6 pouces, une caméra motorisée (pan-tilt) de 8 mégapixels et un système d'interaction vocale basé sur l'IA. Il comprend 30 modules fonctionnels et 38 cours Python soigneusement élaborés, allant du niveau débutant au niveau avancé. Le contenu pédagogique couvre les fondamentaux de Python, la technologie des capteurs, la vision par IA et la reconnaissance d'images. Grâce à des exercices pratiques étape par étape — allant de la programmation de base aux applications concrètes de vision par ordinateur — ce kit constitue une plateforme idéale pour les étudiants, les makers, les développeurs et toute personne souhaitant explorer l'intelligence artificielle et l'Edge Computing. Remarque : Le NVIDIA Jetson Orin Nano n'est pas inclus. Caractéristiques Conçu pour le NVIDIA Jetson Orin Nano Module d'interaction vocale par IA Caméra 8 MP avec contrôle panoramique et inclinaison Prend en charge le suivi d'objets et de visages Aucune soudure ni câblage complexe requis Écran IPS intégré de 11,6 pouces 30 modules fonctionnels 38 leçons Python étape par étape Interfaces d'extension I²C, UART et GPIO Mallette de transport incluse Spécifications Processeur principal Jetson Orin Nano Nombre de capteurs 30 Conception de la carte de capteurs Carte de capteurs intégrée ; aucune soudure ni câblage complexe requis Écran Écran IPS de 11,6 pouces Résolution de l'écran 1366 x 768 Caméra IMX219 8 MP Interfaces d'extension 2x I²C, 1x UART, 1x IO D13, 1x IO D12 Environnement de programmation Basé sur Python Nombre de tutoriels 38 tutoriels créatifs Public cible Étudiants, enseignants, passionnés de matériel informatique Scénarios d'application Idéal pour apprendre la programmation d'IA et les bases de la Jetson Orin Nano Dimensions 300 x 200 x 100 mm Liste des modules Module Quantité Capteur de température et d'humidité 1 pièce Bouton-poussoir 4 pièces Capteur de distance à ultrasons 1 pièce Capteur de luminosité 1 pièce Potentiomètre linéaire 1 pièce Buzzer 1 pièce Écran LCD 1 pièce Télécommande infrarouge 1 pièce Relais 1 pièce Module NFC 1 pièce Capteur de mouvement PIR 1 pièce Joystick 1 pièce Afficheur 4 chiffres 1 pièce LED 1 pièce Microphone 1 pièce Haut-parleur 1 paire Moteur vibrant 1 pièce Capteur tactile 1 pièce Matrice RVB 8x8 1 pièce Capteur de pression atmosphérique 1 pièce Capteur d'inclinaison 1 pièce Moteur pas à pas 1 pièce Accéléromètre et gyroscope 1 pièce Capteur de gaz (MQ2) 1 pièce Capteur à effet Hall 1 pièce Encodeur rotatif 1 pièce Commutateur photoélectrique en U 1 pièce Thermistance NTC 1 pièce Servomoteur 2 pièces Caméra monoculaire 1 pièce Inclus 1x Elecrow Kit de démarrage AI pour Jetson Orin Nano 1x Télécommande infrarouge 1x Carte NFC 1x Carte SD 128 Go 1x Câble GPIO 40 broches 2x Câble FPC 22 broches 2x Câble FPC 24 broches 1x Carte adaptateur Jetson DP et USB Non inclus NVIDIA Jetson Orin Nano Téléchargements Manual Wiki OpenClaw Install and Config Guide

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Mit RPi-basierten Tools und Messgeräten Amateurfunkstationen bauen und programmieren Obwohl viele Funkamateure immer noch mit klassischer HF- und Mobilfunkausrüstung arbeiten, ist der Einsatz von Computern und digitalen Techniken inzwischen sehr beliebt. Heutzutage kann jeder für ca. 40 € einen Raspberry Pi-Computer kaufen und fast jede Amateurfunk-Software auf dem 'RPi' ausführen. Die RTL-SDR-Geräte sind bei Funkamateuren sehr beliebt, weil sie sehr preiswert sind und viele Funktionen bieten. Ein Basissystem kann aus einem USB-basierten RTL-SDR-Dongle mit einer geeigneten Antenne, einem RPi-Computer, einem USB-basierten externen Audio-Eingangs-/ Ausgangsadapter und einer auf dem RPi installierten Software bestehen. Mit einer solch einfachen Einrichtung ist es möglich, Signale von etwa 24 MHz bis über 1,7 GHz zu empfangen. Dieses Buch richtet sich an Funkamateure, die lernen wollen, wie man mit dem Raspberry Pi elektronische Projekte baut. Das Buch eignet sich für die gesamte Bandbreite von Anfängern bis hin zu alten Hasen im Amateurfunk. Die schrittweise Installation des Betriebssystems wird mit vielen Details zu den gängigsten Linux-Befehlen beschrieben. Einige Kenntnisse der Programmiersprache Python sind erforderlich, um die im Buch beschriebenen Projekte zu verstehen und zu bearbeiten. Zu den im Buch entwickelten Beispielprojekten gehören eine Stationsuhr, ein Signalgenerator, der Entwurf eines Transistorverstärkers, der Entwurf eines aktiven Filters, ein Morsezeichen-Übungsgerät, ein Frequenzzähler, ein HF-Meter und vieles mehr. Für jedes Projekt werden das Blockdiagramm, der Schaltplan und der vollständige Python-Quellcode angegeben, einschließlich der vollständigen Beschreibung der Projekte. Neben der umfassenden Behandlung von RTL-SDR für Amateurfunk fasst das Buch auch die Installations- und Gebrauchsanweisungen der folgenden Amateurfunkprogramme zusammen, die Sie auf ihrem Raspberry Pi ausführen können: TWCLOCK, Klog, Gpredict, FLDIGI, DIRE WOLF, xcwcp, QSSTV, LinPsk, Ham Clock, CHIRP, xastir und CQRLOG.

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This is the second edition of a book aimed at engineers, scientists, and hobbyists who want to interface PCs with hardware projects using graphical user interfaces. Desktop and web-based applications are covered. The programming language used is Python 3, which is one of the most popular languages around: speed of programming being a key feature. The book has been revised and updated with an emphasis on getting the user to produce practical designs with ease – a text editor is all that is required to produce Python programs. Hardware interfacing is achieved using an Arduino Uno as a remote slave. A full description and source code of the communication interface is given in the book. The slave provides digital and analog input and outputs. Multiple Unos can be included in one project with all control code written in Python and running on a PC One project involves a PIC microcontroller with the code provided that can be loaded into the PIC using the Uno. The web applications and server are all implemented in Python, allowing you to access your electronic hardware over the Internet. The Raspberry Pi computer can be used as your web server. An introductory chapter is provided to get you started with using Linux. The book is written for use with Debian or variations including Mint or Ubuntu. All of the programs in the book are freely available, ready to use and experiment with by way of a download from Elektor.

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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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Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! Raspberry Pi Pico als Spektrum-AnalyserFFTs auf preiswerter Hardware-Basis ±40 V Linearer SpannungsreglerEine alternative Stromversorgung für die Fortissimo-100-Endstufe... und andere! Drahtlose MCU-Kommunikation flexibel gemachtEEPROM eröffnet Netzwerk-Perspektiven für drahtlose MCUs 5.000 € zu gewinnen!Machen Sie mit beim STM32 Wireless Innovation Design Contest! 2023: Odyssee in der KILoslegen mit dem Code-Interpreter von ChatGPT LoRa, ein Schweizer TaschenmesserTeil 1: Das LoRa-Protokoll und seine Vorteile Einstellbare Stromsenke mit integriertem TaktgeberZum Testen von Netzteilen, Spannungswandlern und Batterien Zwei neue Arduino UNO R4 Boards: Minima und WiFi Logarithmische PotentiometerSie sind exponentiell! Motortreiber-Breakout-BoardEin BoB für einen 5-A-Treiber für DC-Motoren mit einer Größe von 3×3 mm Aus dem Leben gegriffenGefährliche Elektronik Ist Mobilfunk die energiesparendste Option für das IoT?LTE-M und NB-IoT: Energieanforderungen in LPWAN-Implementierungen Kabellose Kommunikation in IoT-Systemen mit Modulen MKR von ArduinoKommunikationsstandards der Arduino-Module für IoT AC-Verluste in magnetischen BauteilenVermeiden Sie heiße Induktivitäten! Messungen für eine optimale Cloud-Implementierung Matter-Implementierung: Was braucht es, um Matter-Geräte einzusetzen? Neue 2,4 GHz-Funkeinheiten von Circuit DesignPrädestiniert für Fernsteuerung und Überwachung PIC o’Clock – am Puls der ZeitDesign eines SDR-Zeitzeichen-Empfängers Due Diligence DirectiveBusiness as Usual Will Not Do Aller Anfang...Ist gar nicht schwer: Spannungsverstärkung Infraschall-Rekorder mit dem Arduino Pro MiniEin Beispielprojekt aus dem Elektor-Buch „Arduino & Co.“ Cloud-basierter EnergiezählerMit ESP32-Modul und PZEM-004T-Spannungs-/ Stromsensor Eine Anleitung zur Bare-Metal-ProgrammierungTeil 2: Exaktes Timing, UART und Debugging

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