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seeed Grove - Schallsensor basierend auf Verstärker LM358
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Preis: 5.00 € | Versand*: 4.95 € -
KrakenSDR 5-Kanal SDR (basierend auf RTL-SDR)
KrakenSDR ist ein phasenkohärenter Software Defined Radio mit fünf RTL-SDRs KrakenSDR ist ein RX-only, fünf-Kanal Software Defined Radio (SDR) auf Basis des RTL-SDR und wurde für phasenkohärente Anwendungen und Experimente entwickelt. Phasenkohärente SDR öffnet die Tür zu interessanten Anwendungen wie Funkpeilung, passivem Radar und Beamforming. KrakenSDR kann auch als fünf separate Radios verwendet werden. KrakenSDR ist eine verbesserte Version des vorherigen Produkts KerberosSDR. Es bietet einen fünften Empfangskanal, automatische phasenkohärente Synchronisationsfähigkeiten, Bias Tees, ein neues RF-Design mit saubererem Spektrum, USB Typ-C-Anschlüsse, ein robustes Gehäuse, aktualisierte Open-Source-DAQ- und DSP-Software und eine aktualisierte Android-App für Funkpeilung. RTL-SDR KrakenSDR verwendet fünf kundenspezifische RTL-SDR-Schaltungen, bestehend aus R820T2- und RTL2832U-Chips. Das RTL-SDR ist ein bekanntes, kostengünstiges Software Defined Radio (SDR), aber fünf Einheiten zusammenzuführen und sie auf demselben PC zu verwenden, macht sie nicht "phasenkohärent". Jedes wird Signale mit einem leicht unterschiedlichen Phasenversatz empfangen. Dies erschwert oder macht es unmöglich, ein hohes Maß an Präzision bei der Messung von Beziehungen zwischen Signalen zu erreichen, die an verschiedenen Antennen ankommen. Um Phasenkohärenz zu erreichen, treibt KrakenSDR alle fünf RTL-SDR-Radios mit einer einzigen Taktsignalquelle an und enthält eine interne Kalibrierungshardware, die es ermöglicht, die Phasenbeziehung zwischen Kanälen präzise zu messen und zu korrigieren. Zusätzlich sorgt das Gesamtdesign von KrakenSDR für eine Phasenstabilität, wobei bei Wärme-Management, Treiberkonfiguration, Stromversorgung und der Reduzierung von externen Störeinflüssen besondere Sorgfalt aufgewendet wurde. Features Fünf-Kanal, kohärentes RTL-SDR, alle getaktet mit einem einzigen lokalen Oszillator Eingebaute automatische Kohärenzsynchronisations-Hardware Automatische Kohärenzsynchronisation und -verwaltung über bereitgestellte Linux-Software 24 MHz bis 1766 MHz Abstimmungsbereich (Standard R820T2 RTL-SDR-Bereich und möglicherweise höher mit gehackten Treibern) 4,5 V Bias Tee an jedem Anschluss Kern-DAQ- und DSP-Software ist Open-Source und für einen Raspberry Pi 4 ausgelegt Funkpeilungssoftware für Android (kostenlos für nichtkommerzielle Nutzung) Anwendungen Physische Lokalisierung eines unbekannten Senders von Interesse (z.B. illegaler oder störender Rundfunk, Rauschübertragungen oder einfach aus Neugier) HAM-Radio-Experimente wie Fuchsjagden oder Überwachung von Repeaternmissbrauch Verfolgung von Vermögenswerten, Wildtieren oder Haustieren außerhalb der Netzabdeckung durch den Einsatz von Low-Power-Beacons Lokalisierung von Notruf-Beacons für Such- und Rettungsteams Lokalisierung verlorener Schiffe über VHF-Radio Passive Radarerkennung von Flugzeugen, Booten und Drohnen Verkehrsdichtemonitoring über passives Radar Beamforming Interferometrie für Radioastronomie Technische Daten Bandbreite 2,56 MHz RX-Kanäle 5 Frequenzbereich 24-1766 MHz Radio-Tuner 5x R820T2 Radio-ADC 5x RTL2832U ADC-Bit-Tiefe 8 Bit Oszillatorstabilität 1 PPM Typischer Stromverbrauch 5 V/2,2 A (11 W) Gehäusetyp Robuste CNC-Aluminium Abmessungen 177 x 112,3 x 25,9 mm Gewicht 560 g Lieferumfang 1x KrakenSDR (vollständig montiert und installiert) mit Aluminiumgehäuse 1x Handbuch Erforderlich USB-Typ-C-Kabel 5 V/2,4 A USB-Typ-C-Netzteil Antennen Raspberry Pi 4 (für die Berechnung) Android-Telefon/-Tablet mit mobilen Hotspot-Fähigkeiten (mit Richtungsermittlung) Downloads Wiki Android-App
Preis: 699.00 € | Versand*: 0.00 € -
Sygonix Thermo-/Hygrometer App basierend Weiß SY-4904438
Sygonix Thermo-/Hygrometer App basierend Weiß WLAN Thermometer/Hygrometer Anzeige für Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Uhrzeit auf LCD-Display Echtzeit-Überwachung von Temperatur und Luftfeuchtigkeit im Haus über eine mobile App Ermöglicht Automatisierungsprozesse (automation scenes) mit anderen intelligenten TUYA-Geräten zur Regulierung von Temperatur und Luftfeuchtigkeit Smartes Regulieren von Temperatur und Luftfeuchtigkeit Temperatur und Luftfeuchtigkeit und damit auch Lüften und Heizen bedingen sich gegenseitig und sind ein entscheidender Faktor für gesundes Raumklima. Auch unangenehme Auswirkungen wie Schimmelbildung und Feuchteschäden hängen eng mit diesen Parametern zusammen. Lässt man Büro, Haus oder Wohnung für längere Zeit allein, stellt smartes Monitoring über eine mobile App eine komfortable Kontrollmöglichkeit dar. Beruhigendes Gefühl dank automatisierter Regulierung Als Tischgerät, an der Wand montiert oder als Magnet zum Beispiel an der Kühlschranktür befestigt: Das WLAN Thermometer/Hygrometer stellt auf seiner Komfort-Anzeige Temperatur und Luftfeuchtigkeit sowie die dazugehörenden Protokolle dar. Über eine mobile App lässt es sich außerdem mit anderen intelligenten TUYA-Geräten koppeln, um das Raumklima optimal zu regulieren. Das WLAN Thermometer/Hygrometer kann also entweder per Alarm zur manuellen Nachjustierung auffordern, oder in einem automatisierten Prozess selbsttätig die entsprechenden Regulierungen vornehmen. Auch die Steuerung über Amazon Alexa und Google Home wird unterstützt. Ausstattung: Komfort-Anzeige Alarm für niedrige und hohe Temperatur Temperatur- und Luftfeuchtigkeitsprotokoll Temperatur kann in ̊C / ̊F angezeigt werden Drei Montagemöglichkeiten: auf dem Tisch, an der Wand oder auf einer magnetischen Oberfläche Unterstützt Amazon Alexa und Google Home Technische Daten: Anzeige (digital/mechanisch/analog): digital Cloud-Anbindung (SmartHome): Tuya,Alexa,Google Home Funktionen (Wetterstationen): Innentemperatur,Innenluftfeuchte,WLAN-/WiFi-Zugang Gehäusefarbe (Details): Weiß Plastikfreie Verpackung: Plastikfreie Verpackung Reichweite max. (im Freifeld): 50 m Spannungsversorgung Sensor: Micro-Batterie (2x), inkl. Übertragungssignal (Wetterstationen): WLAN Lieferumfang: WLAN Temperatur- und Feuchtigkeitssensor 2x AAA-Batterien Aufkleber Gebrauchsanweisung
Preis: 29.99 € | Versand*: 5.94 € -
Mini-Computer (Lite), basierend auf Raspberry Pi Compute Module 4
Mini-Computer (Lite), basierend auf Raspberry Pi Compute Module 4
Preis: 38.70 € | Versand*: 4.95 €
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Wie kann man Vorhersagen treffen, basierend auf vorhandenen Daten und Informationen?
Durch Analyse der Daten und Identifizierung von Mustern und Trends. Verwendung von statistischen Modellen und Algorithmen, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Validierung der Vorhersagen durch regelmäßige Überprüfung und Anpassung der Modelle.
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Wie können wir zukünftige Ereignisse basierend auf aktuellen Trends und Daten vorhersagen?
Durch die Analyse von aktuellen Trends und Daten können wir Muster erkennen und zukünftige Entwicklungen ableiten. Mit Hilfe von statistischen Modellen und Prognosemethoden können wir Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse berechnen. Die Genauigkeit der Vorhersagen hängt von der Qualität der Daten, der Komplexität des Systems und der Zuverlässigkeit der verwendeten Modelle ab.
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Wie können wir zukünftige Entwicklungen basierend auf aktuellen Trends und Daten vorhersagen?
Wir können zukünftige Entwicklungen basierend auf aktuellen Trends und Daten vorhersagen, indem wir statistische Analysen durchführen und Muster erkennen. Zudem können wir Experten befragen und Szenarien entwickeln, um verschiedene mögliche Zukunftsszenarien zu skizzieren. Schließlich ist es wichtig, kontinuierlich Daten zu sammeln und zu analysieren, um Trends frühzeitig zu erkennen und sich auf Veränderungen vorzubereiten.
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Wie kann man basierend auf vergangenen Daten zukünftige Ereignisse am besten voraussagen?
Durch die Analyse von historischen Daten und Trends können Muster und Zusammenhänge identifiziert werden, die auf zukünftige Ereignisse hindeuten. Die Verwendung von statistischen Modellen und Algorithmen ermöglicht eine präzisere Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen. Die regelmäßige Aktualisierung und Anpassung der Vorhersagemodelle an neue Daten verbessert die Genauigkeit der Prognosen.
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SparkFun micro:climate Kit für micro:bit v3.0, Wetterstation basierend auf weather:bit, Qwiic
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Preis: 139.90 € | Versand*: 0.00 € -
Lupus Electronics Glasbruchmelder V2, ZigBee basierend, erkennt brechendes Glas bis max. 6m
Erkennt zuverlässig akustisch brechendes Fensterglas Keine Auslösung beim Bruch anderer Glasgegenstände im Raum Max. Abstand zum Glas: 8m Keine Verdrahtung notwendig Alarmierung im Alarmfall über die Zentrale via. SMS, (Telefonanruf), E-Mail und Contact-ID Nur kompatibel mit: XT2, XT1 Plus, XT2 Plus, XT3, XT4 Der Glasbruchmelder V2 für die LUPUS Alarmanlage ist ein Sensor, der brechendes Glas sofort bemerkt und zuverlässig meldet. Der Glasbruchsensor wird dementsprechend in der Nähe von Scheiben und Fenstern installiert. Egal ob Zuhause, Betrieb, Ladengeschäft oder Bürogebäude: der LUPUS Glasbruchmelder V2 macht Ihr Objekt sicher. Und durch das neue, formschöne Design passt er auch perfekt in Ihre Wohnung. Einfach, schön und sicher. Ganz einfach anzulernen Der Glasbruchmelder ist ebenfalls batteriebetrieben und wird per Funk an die Alarmanlage angebunden. Kabel zur Signalübertragung oder eine Stromversorgung per Netzteil ist NICHT notwendig. Einfach den Glasbruchmelder über die Zentrale mit dem Alarmsystem verbinden und einrichten. Umfangreich erweiterbar - das LUPUSEC Produktuniversum: Für das SmartHome Alarmsystem ist ein umfangreiches Sortiment an Zubehörartikeln verfügbar. So können Sie Tür- und Fenstersensoren, IP-Kameras, Bewegungsmelder, Türsperrelemente, Rollladenrelais, Heizungssteuerungen uvm. mit wenigen Klicks mit Ihrer Smarthome-Alarmanlage verbunden werden und über die Zentrale automatisiert angesteuert werden.
Preis: 110.99 € | Versand*: 0.00 € -
Bilay, John Mutumba: Cloud Integration with SAP Integration Suite2024
Cloud Integration with SAP Integration Suite2024 , Bring your cloud and on-premise applications together with Cloud Integration (formerly SAP Cloud Platform Integration) in SAP Integration Suite! Integrate processes and data in your system, step by step, by developing and configuring integration flows in the SAP BTP, Cloud Foundry environment. Enhance your integrations with APIs, open connectors, and custom adapters. Explore prepackaged content in the content catalog, debug and secure integration projects, connect to third-party systems, and more! Highlights include: 1) Integration flows 2) Integration content catalog 3) SAP API Business Hub 4) Modeling synchronous and asynchronous scenarios 5) Debugging 6) Security 7) Operations 8) Root cause analysis 9) Web UI 10) Message mappings 11) SAP API Management , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 88.91 € | Versand*: 0 € -
Schmertosch, Thomas: Automatisierung 4.0
Automatisierung 4.0 , Wann ist eine Verarbeitungsmaschine fit für Industrie 4.0? Die vierte industrielle Revolution stellt eine Reihe von zusätzlichen Anforderungen an die Konstruktion und die Automatisierung von Verarbeitungsmaschinen. So werden Produkte und deren Herstellungsverfahren nicht nur anspruchsvoller, sondern auch individueller. In diesem Lehrbuch werden die Herausforderungen analysiert und an aussagekräftigen Beispielen Lösungsszenarien aufgezeigt. Ein Schwerpunkt des Buches ist die Projektion dieser Anforderungen auf bekannte Konstruktionsprinzipien. Daraus resultierende Funktionen werden an diversen Beispielen wie z. B. die Produktion von Fotobüchern oder das Inmould-Labeling verdeutlicht. So entsteht ein Fahrplan zur Erarbeitung eines Lastenheftes für die Konstruktion einer wandlungsfähigen Verarbeitungsmaschine. Vorgestellt wird die modulare, funktions- und objektorientierte Gestaltung von individuellen Maschinen und Anlagen als ein Lösungsansatz für Effizienzsteigerungen im gesamten Lebenszyklus sowohl theoretisch als auch an praktischen Beispielen. Ein wesentliches Verfahren für die Konstruktion wandelbarer Maschinen ist die Modularisierung nach Funktionseinheiten. Diese diversen Anforderungen werden Schritt für Schritt veranschaulicht und herausgearbeitet. Das Buch richtet sich an Studierende der Fachrichtungen Automatisierungstechnik und Mechatronik sowie an Wirtschafts-, Entwicklungs- und Konstruktionsingenieur:innen. Schwerpunkte: - Anforderungen und Perspektiven an Automatisierung 4.0 - Entwurf modularer Maschinen und Anlagen - Digitale Projektierung von Maschinen - Modulare Automatisierung in der Praxis In der 2. Auflage wurde das Kapitel "Kommunikation" auf den neuesten Stand gebracht sowie Abschnitte zu den Themen "Künstliche Intelligenz" und "Simulation - der digitale Zwilling" ergänzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 44.99 € | Versand*: 0 €
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Basierend auf Linux, worauf basiert ChromeOS?
ChromeOS basiert auf dem Linux-Kernel, ähnlich wie andere Linux-Distributionen. Allerdings ist ChromeOS speziell für die Verwendung mit Chromebooks und anderen Geräten optimiert, die hauptsächlich auf den Webbrowser Chrome und webbasierte Anwendungen ausgerichtet sind. Es verwendet auch den Chrome-Browser als primäre Benutzeroberfläche.
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Wie prognostizieren Sie das Ergebnis dieses Projekts basierend auf den bisherigen Entwicklungen und Daten?
Basierend auf den bisherigen Entwicklungen und Daten prognostiziere ich, dass das Projekt erfolgreich abgeschlossen wird. Die Teamleistung und der Fortschritt deuten darauf hin, dass die Ziele erreicht werden können. Es besteht ein hohes Maß an Vertrauen in die erfolgreiche Umsetzung des Projekts.
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Wie viele Kalorien sind für den Aufbau am besten, basierend auf Daten wie Größe usw.?
Die ideale Kalorienmenge für den Aufbau von Muskeln hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie zum Beispiel Größe, Gewicht, Geschlecht, Alter und Aktivitätsniveau. Es ist am besten, einen Ernährungsberater oder Sportmediziner zu konsultieren, um eine individuelle Empfehlung zu erhalten, die auf deinen spezifischen Bedürfnissen basiert. In der Regel wird jedoch empfohlen, einen Kalorienüberschuss von etwa 250-500 Kalorien pro Tag zu erreichen, um den Muskelaufbau zu unterstützen.
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Wie kann man Objekte oder Daten basierend auf ihren spezifischen Eigenschaften oder Merkmalen sinnvoll einteilen?
Man kann Objekte oder Daten basierend auf ihren spezifischen Eigenschaften oder Merkmalen in Kategorien oder Gruppen unterteilen. Dies ermöglicht eine geordnete und strukturierte Organisation, die es erleichtert, Informationen zu finden und zu verarbeiten. Durch die Einteilung können auch Muster und Zusammenhänge zwischen den Objekten oder Daten identifiziert werden.
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