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Feedback gesucht: I2C-Bussystem für LEDs, Mini-Motoren & Servos im RC-Schiff (ESP32)
LEDs (teilweise mit Blink-Mustern) und kleine Verbraucher wie Mini-Motoren. Ströme liegen meist unter 100mA, in Ausnahmen bei 200-300mA. Mein aktueller Lösungsansatz: Nach einiger Recherche bin ich bei der Kombination aus einem MCP23017 (als Port-Expander für den I2C-Bus) und nachgeschalteten ULN2803A Darlington-Arrays (als Leistungstreiber gegen Masse) gelandet. Für die paar Ausnahmen über 100mA würde ich diskrete Logic-Level MOSFETs an den MCP hängen. Da ich jedoch nicht mehr ganz auf dem neuesten Stand bin, wollte ich die Runde fragen, ob dieses Setup heute noch Sinn macht oder ob man
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ESP 32 oder Nano
#8087982: > Welchen Controller würdet ihr wegen der Genauigkeit bevorzugen Völlig egal. 4-Leiter Pt100 wertet nicht der Controller aus, sondern ein ADC, 2-kanalig, vergleicht mit temperaturstabilen 100.00 Ohm Widerstand, z.B. MCP3422 http://www.dse-faq.elektronik-kompendium.de/dse-faq.htm#F.32
- Spannung zwischen +U und –U messen (ADC über Shunt oder Referenz) - **Erwartung:** U = I × R_PT100 ≈ 100–140 mV (0 °C bis ~100 °C) - **Fehler:** - U ≈ 0 → Kurzschluss oder +U/–U vertauscht mit Messleitern - U > Versorgung / Sättigung → Unterbrechung in ±U ### Schritt 2: Messleitungsprüfung
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Neue Bauteile: Hochgeschwindigkeitsfunk, Löttechnik und die Rückkehr der QWERTZ-Tastatur
Spezifikationen verspricht: [c] Integrated RMS jitter at 20 GHz = 18 fs (integration bandwidth: 100 Hz to 100 MHz) Integrated RMS jitter at 20 GHz = 31 fs (ADC SNR method) VCO fast calibration time: <2 μs VCO autocalibration time: <100 μs Phase noise floor: −156 dBc/Hz at 20 GHz PLL specifications
dass das im Text unklar war. Ich grabe mich für diesen Bericht immer durch 200 bis 400 SKUs und rund 100 Emails...manchmal fällt mir etwas durch die Kiemen. Tut leid.
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MicroPython-Updates, Abschaltung von 2G-Netzen, BaoChip und AI-Software
herausgegeben: [c] Recently a vulnerability in the Coldcard firmware was exploited to steal over $100M worth of Bitcoin. The vulnerability existed due to the accidental use of a pseudo random number generator (PRNG) instead of a true (hardware) random number generator. [/c] ### Wireless-Tag: Module
deployed products in plain language using the AI agent you already use. You'll see how the Notehub MCP turns those questions into queries against your real device data, without requiring a separate data warehouse or analytics pipeline. [/c] Als Beispiel-Fragen, die ein Entwickler gegen die Geräte anwenden