Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 mit Headern ABX00070, nRF52840, Sensoren

Kompakter KI-fähiger Mikrocontroller: Der Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 ist ein vielseitiges 3,3-V-Board, das für Entwickler entwickelt wurde, die eine kompakte Lösung für KI- und IoT-Projekte suchen. Mit seinem kompakten Formfaktor eignet sich dieses Board perfekt für die Prototypenerstellung tragbarer Geräte und intelligenter Anwendungen, die nur wenig Platz und leistungsstarke Funktionen erfordern, sodass Sie sofort mit der Entwicklung beginnen können. Umfassende Sensorsuite: Ausgestattet mit einer Reihe integrierter Sensoren, darunter einer IMU zur Bewegungserkennung, einem Mikrofon für die Audioverarbeitung und Sensoren für Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Licht, Farbe und Druck, ermöglicht Ihnen der Nano 33 BLE Sense Rev2 die Erstellung innovativer Projekte ohne die Notwendigkeit zusätzlicher Komponenten. Diese umfassende Suite ermöglicht Projekte wie Gestenerkennung und Umgebungsüberwachung. Edge Computing mit TinyML: Nutzen Sie die Fähigkeit der Karte, Edge Computing-Anwendungen mit TinyML auszuführen, sodass Daten direkt auf dem Gerät verarbeitet werden können. Nutzen Sie TensorFlow Lite, um KI-Modelle zur Erkennung von Bewegungen, Geräuschen und anderen Eingaben zu erstellen und so Echtzeitreaktionen und Funktionalität sicherzustellen, ohne auf Cloud-Dienste angewiesen zu sein. Flexible Konnektivitätsoptionen: Dank der Bluetooth Low Energy (BLE)-Konnektivität kann der Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 nahtlos mit Smartphones, Tablets und anderen Geräten kommunizieren. Diese Konnektivität öffnet die Tür zu einer Reihe von Anwendungen, einschließlich Fernüberwachung, Smart-Home-Integration und Interaktion mit mobilen Anwendungen, und erhöht so die Vielseitigkeit Ihrer Projekte. Robuste Leistung und einfache Entwicklung: Angetrieben durch den nRF52840-Mikrocontroller mit einer Taktrate von 64 MHz bietet dieses Board 1 MB Flash-Speicher und 256 KB SRAM für effiziente Verarbeitung und Speicherung. Mit 14 digitalen Eingangs-/Ausgangspins, 8 analogen Eingangspins und vollständigen PWM-Funktionen unterstützt der Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 eine Vielzahl von Anwendungen und ist damit ein wertvolles Werkzeug für Bastler und Profis.

Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 mit Headern: AI-fähiges 3.3V Board Das Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 mit Headern ist Arduinos 3,3V AI-fähiges Board im kleinstmöglichen Format, ausgestattet mit einer Reihe von Sensoren, die es Ihnen ermöglichen, ohne externe Hardware sofort mit Ihrem nächsten Projekt zu beginnen. Merkmale im Überblick Bau von tragbaren Geräten, die mit AI Bewegungen erkennen könnenErstellung eines Raumtemperaturüberwachungsgeräts, das Änderungen am Thermostat vorschlagen oder vornehmen kannEntwicklung eines Gesten- oder Spracherkennungsgeräts mit dem Mikrofon oder dem Gestensensor zusammen mit den AI-Fähigkeiten des BoardsMöglichkeit, Edge-Computing-Anwendungen (AI) mit TinyML auszuführenTechnische Daten Mikrocontroller: nRF52840Betriebsspannung: 3.3VGrenzeingangsspannung: 21VDC-Strom pro I/O-Pin: 15 mATaktfrequenz: 64MHzCPU Flash-Speicher: 1MB (nRF52840)SRAM: 256KB (nRF52840)EEPROM: KeinsDigital I/O Pins: 14PWM-Pins: Alle digitalen PinsUART: 1SPI: 1I2C: 1Analoge Eingangspins: 8 (ADC 12 bit 200 k Samples)Analog

Der Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 mit Headern ist Arduinos 3,3 V KI-fähiges Board im kleinsten verfügbaren Formfaktor. Es verfügt über eine Reihe von Sensoren, die es Ihnen ermöglichen, ohne externe Hardware sofort mit der Programmierung Ihres nächsten Projekts zu beginnen. Mit dem Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 können Sie: - Tragbare Geräte bauen, die mit Hilfe von KI Bewegungen erkennen können. - Ein Gerät zur Überwachung der Raumtemperatur bauen, das Änderungen am Thermostat vorschlagen oder vornehmen kann. - Ein Gerät zur Gesten- oder Spracherkennung bauen, das das Mikrofon oder den Gestensensor zusammen mit den KI-Fähigkeiten des Boards nutzt. Das Hauptmerkmal dieses Boards ist neben der grossen Auswahl an Sensoren die Möglichkeit, Edge-Computing-Anwendungen (KI) mit TinyML darauf auszuführen. Lernen Sie, wie Sie die TensorFlow Lite Bibliothek verwenden, indem Sie den Anweisungen folgen, oder lernen Sie, wie Sie Ihr Board mit Edge Impulse trainieren können. Mikrocontroller: nRF52840 Betriebsspannung: 3,3 V Eingangsspannung (Limit): 21 V DC-Strom pro I/O-Pin: 15 mA Taktrate: 64 MHz CPU Flash-Speicher: 1 MB (nRF52840) SRAM: 256 KB (nRF52840) EEPROM: keine Digitale Eingangs-/Ausgangs-Pins: 14 PWM-Anschlüsse: Alle digitalen Pins UART: 1 SPI: 1 I2C: 1 Analoge Eingangsstifte: 8 (ADC 12 Bit 200 k Abtastungen) Analoge Ausgangsstifte: Nur über PWM (kein DAC) Externe Interrupts: Alle digitalen Pins Eingebaute LEDs: 13 USB: Nativ im nRF52840-Prozessor IMU: BMI270 und BMM150 Mikrofon: MP34DT06JTR Gesten, Licht, Annäherung, Farbe: APDS9960 Barometrischer Druck: LPS22HB Temperatur, Luftfeuchtigkeit: HS3003.