Molex RJ11-Buchsensteckverbinder: Zuverlässig für Ethernet Cat 3 mit 6 Polen und THT-Montage

Puls Sensor für Arduino.Kann mit einem MCP3008 auch in Verbindung mit dem Raspberry Pi eingesetzt werden. Technische DatenBetriebsspannung: 3 - 5VVerstärkungsfaktor: 330LED Wellenlänge: 609nm

Übersicht Dies ist ein hochintegriertes, rund geformtes, kapazitives All-in-One-Fingerabdrucksensormodul, das fast so klein ist wie ein Nagel. Das Modul wird über UART-Befehle gesteuert und ist relativ einfach zu bedienen. Zu seinen Vorteilen gehören 360° omnidirektionale Verifikation, schnelle Verifikation, hohe Stabilität und geringer Stromverbrauch, etc. Basierend auf einem leistungsstarken Cortex-Prozessor, kombiniert mit einem hochsicheren kommerziellen Fingerabdruck-Algorithmus, bietet der UART Fingerprint Sensor Funktionen wie Fingerabdruckerfassung, Bilderfassung, Featurefindung, Vorlagengenerierung und -speicherung, Fingerabdruckabgleich und so weiter. Ohne Wissen über den komplizierten Fingerabdruck-Algorithmus müssen Sie nur einige UART-Befehle senden, um ihn schnell in Fingerabdruck-Verifizierungsanwendungen zu integrieren, die eine geringe Größe und hohe Präzision erfordern. Merkmale Einfach zu bedienen durch einige einfache Befehle, Sie müssen keine Fingerabdruck-Technologie kennen. Kommerzieller Fingerabdruck-Algorithmus, stabile Leistung, schnelle Verifizierung, unterstützt Fingerabdruckerfassung, Fingerabdruckabgleich, Erfassung von Fingerabdruckbildern und Hochladen von Fingerabdruckfunktionen, etc. Kapazitive sensitive Erkennung, nur leichtes Berühren des Sammelfensters für eine schnelle Überprüfung. Hardware hochintegriert, Prozessor und Sensor in einem kleinen Chip, geeignet für kleine Anwendungen Schmaler Edelstahlrand, großer Berührungsbereich, unterstützt 360° omnidirektionale Verifikation Eingebauter menschlicher Sensor, der Prozessor geht automatisch in den Ruhezustand über und wacht bei Berührung auf, was den Stromverbrauch senkt. Integrierter UART-Anschluss, einfach zu verbinden mit Hardwareplattformen wie STM32 und Raspberry Pi Technische Daten Sensortyp: kapazitive Berührung Auflösung: 508DPI Bildpunkte: 192×192 Bild Graustufen: 8 Sensorgröße: R15.5mm Kapazität der Fingerabdrücke: 500 Abgleichzeit: <500ms (1:N und N≤100) Falsche Akzeptanzrate: <0.001% Falsche Ablehnungsrate: <0.1% Betriebsspannung: 2,7~3,3V Betriebsstrom: <50mA Schlafstrom: <16uA Antielektrostatik: Kontaktentladung 8KV / Antennenentladung 15KV Schnittstelle: UART Baudrate: 19200 bps Betriebsumgebung: Temperatur: -20°C~70°C Luftfeuchtigkeit: 40%RH~85%RH (keine Kondensation) Speicherumgebung: Temperatur: -40°C~85°C Luftfeuchtigkeit: <85%RH (keine Kondensation) Dokumentation / Downloads https://www.waveshare.com/wiki/UART_Fingerprint_Sensor_(C)

Low power consumption Wide power supply range: DC 3~5V Convenient to use High sensitivity Weitere Informationen sowie Datenblätter, Anleitungen, Downloads finden Sie unter:http://www.seeedstudio.com/Grove-Ear-clip-Heart-Rate-Sensor.htmlLieferumfang:- Modul- Grove Anschlusskabel

Seeed Grove - EMG Detektor Der Grove - EMG Detektor stellt eine Schnittstelle zwischen dem menschlichen Körper und einem elektrischen System dar. Der Sensor erfasst geringe Muskelaktivitäten und verarbeitet diese Signale durch eine sekundäre Verstärkung und Filterung. Das resultierende Ausgangssignal kann direkt von einem Arduino-System verarbeitet werden. Im Standby-Modus beträgt die Ausgangsspannung 1,5 V. Bei Muskelaktivität steigt die Ausgangsspannung bis auf maximal 3,3 V. Das Modul kann mit 3,3 V oder 5 V betrieben werden und benötigt keine zusätzliche Stromversorgung. Es besitzt einen 3,5 mm-Klinkenanschluss und ein 1000 mm langes Anschlusskabel. Für präzisere Messungen sind sechs Einweg-Oberflächenelektroden im Lieferumfang enthalten. Die Elektromyographie (EMG) ist ein wissenschaftliches Verfahren zur Erfassung elektrischer Signale, die durch Muskelaktivitäten entstehen. Dieses Verfahren wird seit den 1950er Jahren klinisch eingesetzt und dient zur Untersuchung neuromuskulärer Funktionen. EMG kann Informationen zur Lokalisation, Art und Schwere neuromuskulärer Erkrankungen liefern, die durch andere Verfahren wie Histochemie, molekularbiologische Tests, genetische Untersuchungen oder Bildgebung nicht zugänglich sind. Der Sensor eignet sich zur Erfassung neuromuskulärer Aktivität und kann in steuerungstechnischen Systemen integriert werden. Die gemessenen Muskelimpulse lassen sich beispielsweise zur Steuerung von Bewegungen in DIY- oder Human-Interface-Projekten verwenden. Das Ausgangssignal wird verstärkt und gefiltert, um zuverlässig geringe Spannungsänderungen zu erfassen, die bei Muskelkontraktionen entstehen. Diese Daten können über Mikrocontroller-Plattformen wie Arduino ausgewertet und in verschiedenste Anwendungen eingebunden werden. Der Sensor ist nicht für medizinische Anwendungen zugelassen. Merkmale im Überblick Erfassung elektrischer Muskelaktivität (EMG) Verarbeitung über Verstärker- und Filtersystem Spannungsausgabe zwischen 1,5 V (Ruhe) und 3,3 V (Aktivität) Kompatibilität Arduino 3,3 V- und 5 V-Mikrocontroller-Plattformen Technische Daten Versorgungsspannung: 3,3 V – 5 V Ausgangsspannung: 1,5 V (Standby), bis 3,3 V (bei Aktivität) Verbindung: 3,5 mm-Klinkenstecker Kabellänge: 1000 mm Sonstige Daten Keine medizinische Zulassung Lieferumfang 1 × Grove - EMG Detektor 1 × Grove Kabel 6 × Einweg-Oberflächenelektroden 1 × DC-Jack-zu-Knopfanschluss-Kabel (1000 mm) Links Grove EMG Sensor v1.0 ZIP Eagle-Dateien v1.1 Schaltplan v1.1 (PDF) Democode für Grove EMG Detektor

Seeed Grove - GSR Sensor Der Grove - GSR Sensor (Galvanic Skin Response) ist ein Sensor zur Messung des elektrischen Leitwerts der Haut. Dieser Leitwert ändert sich in Abhängigkeit von der Aktivität der Schweißdrüsen, die wiederum durch emotionale Reaktionen des Körpers beeinflusst werden. Der Sensor erfasst diese Veränderungen und gibt sie als analoge Spannung aus. Das Gerät verfügt über ein integriertes Potentiometer zur Empfindlichkeitsanpassung und kann über die Grove-Schnittstelle an Mikrocontroller oder Einplatinencomputer angeschlossen werden. Die Spannungsversorgung erfolgt über 3,3 V oder 5 V. Wenn der Körper unter emotionalem Stress steht oder starke emotionale Reaktionen zeigt, steigt die Aktivität des sympathischen Nervensystems, was die Sekretion der Schweißdrüsen erhöht. Diese physiologische Reaktion führt zu einem Anstieg der elektrischen Leitfähigkeit der Haut. Der Sensor kann über zwei Elektroden an zwei Fingern einer Hand befestigt werden. Die gemessene Leitfähigkeit wird als analoges Signal bereitgestellt, das weiterverarbeitet werden kann. Der Sensor eignet sich zur Erkennung emotionaler Zustände, zum Beispiel bei der Entwicklung von Projekten im Bereich Schlafüberwachung, zur Analyse des Stressniveaus oder für emotionale Interaktionssysteme. Auch in Geräten zur galvanischen Hautreaktionsmessung wie Lügendetektoren wird dieses Messprinzip verwendet. Der Grove - GSR Sensor kann für biophysiologische Messungen genutzt werden, bei denen die Hautleitfähigkeit als Indikator für Aktivitäts- oder Stressniveaus dient. Durch die analoge Signalverarbeitung ist der Sensor flexibel in Projekte integrierbar, bei denen emotionale Zustände oder Reaktionen erkannt werden sollen. Die einfache Grove-Schnittstelle erlaubt eine schnelle Inbetriebnahme mit kompatiblen Mikrocontroller-Plattformen. Merkmale im Überblick Messung der Hautleitfähigkeit zur Erkennung emotionaler Reaktionen Analoger Spannungsausgang Empfindlichkeit einstellbar über Potentiometer Grove-kompatible Schnittstelle Geeignet für 3,3 V und 5 V Systeme Kompatibilität Arduino mit Grove-Basis Einplatinencomputer mit analogem Eingang und Grove-Schnittstelle Technische Daten Batterie: nicht enthalten Betriebsspannung: 3,3 V / 5 V Analoger Ausgang Empfindlichkeit über Potentiometer einstellbar Sonstige Daten Anwendung basiert auf physiologischen Reaktionen des sympathischen Nervensystems Lieferumfang 1x Grove - GSR Sensor Links Technische Dokumentation (PDF) Schaltplan Version 1.0 (PDF) Layout Version 1.0 (PDF) Schaltplan Version 1.2 (PDF) Layout Version 1.2 (PDF) Eagle-Dateien Version 1.0 (ZIP) Eagle-Dateien Version 1.2 (ZIP) LM324 Datenblatt (PDF)

Der SparkFun Pulsoximeter- und Herzfrequenzsensor ist ein I2C-basierter biometrischer Sensor, der zwei Chips von Maxim Integrated verwendet: den MAX32664 Biometric Sensor Hub und das MAX30101 Pulsoximetrie- und Herzfrequenzmodul. Während der letztere die gesamte Sensorik übernimmt, ist der erstere ein unglaublich kleiner und schneller Cortex-M4-Prozessor, der alle algorithmischen Berechnungen, die digitale Filterung, die Druck-/Positionskompensation, die erweiterte R-Wellen-Erkennung und die automatische Verstärkungsregelung übernimmt. Wir haben einen Qwiic-Stecker für den einfachen Anschluss an die I2C-Datenleitungen vorgesehen, aber Sie müssen auch zwei zusätzliche Leitungen anschließen. Diese Platine ist mit 25,4mm x 12,7mm sehr klein und passt somit gut an Ihren Finger, ohne dass sie zu groß ist. Der MAX30101 nutzt seine internen LEDs, um Licht von den Arterien und Arteriolen in der subkutanen Schicht Ihres Fingers zu reflektieren, und misst mit seinen Photodetektoren, wie viel Licht absorbiert wird. Dies wird als Photoplethysmographie bezeichnet. Diese Daten werden an den MAX32664 weitergeleitet und von diesem analysiert, der seine Algorithmen anwendet, um die Herzfrequenz und die Sauerstoffsättigung des Blutes (SpO2) zu bestimmen. Die SpO2-Ergebnisse werden als der Prozentsatz des Hämoglobins, das mit Sauerstoff gesättigt ist, angegeben. Darüber hinaus liefert der Sensor nützliche Informationen wie z. B. das Vertrauen in seine Berichterstattung sowie einen praktischen Datenpunkt zur Fingererkennung. Um das Beste aus dem Sensor herauszuholen, haben wir eine Arduino-Bibliothek geschrieben, die es einfach macht, alle möglichen Konfigurationen einzustellen. Features: SparkFun Pulsoximeter und Herzfrequenzsensor MAX30101 und MAX32664 Sensor und Sensor-Hub Qwiic-Anschlüsse für Stromversorgung und I2C-Schnittstelle I2C-Adresse: 0x55 MAX30101 - Pulsoximeter und Herzfrequenzsensor Herzfrequenzmonitor und Pulsoximeter-Sensor in LED-Reflexionslösung Integriertes Deckglas für optimale, robuste Leistung Ultra-Low-Power-Betrieb für mobile Geräte Schnelle Datenausgabefähigkeit Robuste Widerstandsfähigkeit gegen Bewegungsartefakte MAX32664 - Ultra-Low-Power Biometric Sensor Hub Biometrische Sensor-Hub-Lösung Fingerbasierte Algorithmen messen Pulsfrequenz und Blutsauerstoffsättigung (SpO2) Beide Rohdaten und verarbeitete Daten sind verfügbar Basischer Peripherie-Mix optimiert Größe und Leistung Dokumente: Anleitung für den Anschluss von Pulsoximetern und Herzfrequenzmessgeräten Schaltplan Eagle-Dateien Platinenabmessungen Anschlussanleitung Datenblatt (MAX30101) Datenblatt (MAX32664) Benutzerhandbuch (MAX32664) Arduino Bibliothek GitHub Hardware Repo

Sichern Sie Ihr Projekt mit Biometrie ab - dieser hinreißend kleine optische All-in-One-Fingerabdrucksensor macht das Hinzufügen von Fingerabdruckerkennung und -verifizierung super einfach. Er ist extrem schlank, mit einem Kunststoffgehäuse, das in jedes Gehäuse geklebt oder eingebaut werden kann! Es gibt einige eingebettete blaue LEDs, die das äußere Gehäuse beleuchten, wenn der Sensor auf Fingerberührungen wartet. Diese Module werden typischerweise in Tresoren verwendet - es gibt einen leistungsstarken DSP-Chip, der die Bildwiedergabe, die Berechnung, das Finden von Merkmalen und die Suche übernimmt. Sie werden an einen beliebigen Mikrocontroller oder ein System mit serieller TTL-Schnittstelle angeschlossen und senden Datenpakete, um Fotos zu machen, Abdrücke zu erkennen, zu hashen und zu suchen. Sie können auch direkt neue Finger einlesen - bis zu 80 Fingerabdrücke können im onboard FLASH-Speicher gespeichert werden. Außerdem liegt ein 6-poliger Molex-Stecker im 1mm-Raster bei, den man einfach abschneiden und direkt an die Drähte löten kann. Aber natürlich geben wir Ihnen nicht nur eine Anleitung und ein "Viel Glück!" - wir haben sowohl eine Arduino-Bibliothek und CircuitPython-Bibliothek geschrieben, so dass Sie in weniger als 10 Minuten loslegen können. Die Bibliothek kann sich anmelden und suchen, so dass sie perfekt für jedes Projekt ist. Wir haben auch ein detailliertes Tutorial zur Verdrahtung und Verwendung dieser Art von Fingerabdrucksensoren geschrieben. Verwenden Sie diese Pinbelegung für den Anschluss an Ihren Mikrocontroller und verwenden Sie dann unsere Bibliothek für die Schnittstelle über UART-Pins. Bitte beachten Sie, dass dieser Sensor 115200 Baud verwendet und nicht den "Standard" 57600, der von vielen anderen Sensoren verwendet wird, daher müssen Sie die Beispiele auf 115200 Baud aktualisieren, damit der Sensor reagiert. Schwarz an GND Gelb an Mikrocontroller TX (Daten aus vom Mikrocontroller) Grün an Mikrocontroller RX (Daten in vom Mikrocontroller) Rot an 3,3V VIN Weiß an IRQ (kann unbeschaltet bleiben) Blau an 3,3V VCC (kann abgeklemmt bleiben)

Das MAX30101 Breakout ist ein hochentwickelter Herzfrequenz-, Oximeter- und Rauch-/Partikelsensor. Verwenden Sie es als eine lustige Möglichkeit, Ihren Herzschlag zu sehen, oder um LEDs oder Lichter im Takt Ihres Herzens pulsieren zu lassen. Es ist Raspberry Pi und Arduino-kompatibel. Dieser Sensor verfügt über drei LEDs - grün, rot und infrarot - und Photodetektoren, die zusammen verwendet werden können, um die Menge des zum Sensor zurückreflektierten Lichts zu erkennen. Eine Technik namens Photoplethysmographie (PPG) kann verwendet werden, um die Farbveränderung der Haut bei jedem Herzschlag zu erkennen, wenn der Sensor gegen die Fingerspitze gedrückt wird. Sie können den MAX30101 verwenden, um Partikel in der Luft, wie z. B. Rauch, zu erkennen, indem Sie die Lichtmenge messen, die von den Partikeln zum Sensor zurückgeworfen wird. Ein grobes Beispiel dafür finden Sie in unserer Python-Bibliothek. Es ist kompatibel mit unserem schicken Breakout Garden HAT, bei dem die Verwendung von Breakouts so einfach ist wie Einstecken in einen der sechs Slots, Anlegen von Projekten und Coden. Wenn Sie den MAX30101 mit Breakout Garden zur Messung der Herzfrequenz verwenden, dann empfehlen wir das Breakout Garden Extender Kit zusammen mit einigen Female to Female Jumperkabeln. Dadurch wird es viel einfacher, zuverlässige Herzschlagmessungen zu erhalten. Siehe Hinweise weiter unten für weitere Informationen. Hinweis zu MAX30105: Der Sensor MAX30105, den wir ursprünglich in diesem Breakout verwendet haben, wurde 2021 von Maxim abgekündigt, aber keine Sorge, er ist als MAX30101 wieder da - es ist genau der gleiche Sensor mit einem anderen Namen. Dieser Sensor (und der Code in unserer Python-Bibliothek) sollte nicht zur medizinischen Diagnose, als Basis für einen echten Rauch- oder Feuermelder oder in lebenskritischen Situationen verwendet werden. Er ist nur für Spaß gedacht, also bedenken Sie das, wenn Sie ihn benutzen. Features MAX30101 - Herzfrequenz, Oximeter, Rauchmelder (Datenblatt) Grüne, rote und infrarote LEDs Photodetektoren Umgebungslichtunterdrückung Temperatursensor I2C-Schnittstelle (Adresse 0x57) 3,3V oder 5V kompatibel Verpolungsschutz Kompatibel mit allen Modellen von Raspberry Pi und Arduino Python-Bibliothek Kit beinhaltet MAX30101 Breakout 1x5 Stiftleiste 1x5 Buchsenleiste im rechten Winkel Wir haben dieses Breakout-Board so entworfen, dass Sie das Stück der rechtwinkligen Buchsenleiste anlöten und direkt auf die unteren linken 5 Pins der GPIO-Stiftleiste Ihres Raspberry Pi stecken können (Pins 1, 3, 5, 7, 9). Beispiel für die Herzfrequenz Wir haben ein neues Beispiel zu unserem Breakout Garden GitHub Repo hinzugefügt, das zeigt, wie man eine kleine Herzfrequenzanzeige mit dem MAX30101 Breakout, 1.12" OLED-Breakout, und ein Breakout Garden HAT oder pHAT erstellen kann. Hier ist er in Aktion: Software Unsere Python-Bibliothek macht es einfach Ihren MAX30101-Sensor zu verwenden. Wir haben einige Beispiele für die Darstellung und grafische Darstellung der Herzfrequenz und ein grobes Beispiel für die Erkennung relativer Werte von Partikeln wie Rauch beigefügt. SparkFun hat eine wirklich umfangreiche Arduino-Bibliothek für den MAX30101-Sensor zusammengestellt, die auch Beispiele für die Messung der Blutsauerstoffsättigung (SPO2), der Temperatur und der Anwesenheitserkennung enthält. Unsere Software unterstützt Raspbian Wheezy nicht. Hinweise Dieser Sensor (und der Code in unserer Python-Bibliothek) sollte nicht zur medizinischen Diagnose, als Basis für einen echten Rauch- oder Feuermelder oder in lebenskritischen Situationen verwendet werden. Er ist nur für Spaß/Neuheit gedacht, also bedenken Sie das, wenn Sie ihn benutzen. Bei der Messung der Herzfrequenz mit dem MAX30101 Sensor erhalten Sie wesentlich zuverlässigere Messwerte, wenn Sie den Sensor mit einem Stück Draht oder Gummiband, das durch die Befestigungslöcher am Breakout geschlungen wird, an der Fingerspitze (der fleischigen Seite) befestigen Abmessungen: 19x19x3,2mm (LxBxH)

Fingerabdruck-Scanner sind genial! Warum einen Schlüssel benutzen, wenn man einen direkt an der Fingerspitze hat? Leider sind sie oft unzuverlässig oder schwierig zu implementieren. Nun nicht mehr! Dieses großartige GT-521F52 Fingerprint-Modul von ADH-Tech kommuniziert über TTL Serial, so dass Sie es einfach in Ihr nächstes Projekt einbinden können. Das Modul selbst übernimmt die gesamte Aufgabe des Lesens und Identifizierens der Fingerabdrücke mit einem integrierten optischen Sensor und einem 32-Bit ARM Cortex M3 Prozessor. Um loszulegen, registrieren Sie einfach jeden Fingerabdruck, den Sie speichern möchten, indem Sie den entsprechenden Befehl senden und Ihren Finger dreimal gegen das Lesegerät drücken. Der Fingerabdruckscanner kann verschiedene Fingerabdrücke speichern, und die Datenbank der Abdrücke kann sogar vom Gerät heruntergeladen und an andere Module verteilt werden. Zusätzlich zum Fingerabdruck-"Template", der analysierten Version des Abdrucks, können Sie das Bild eines Fingerabdrucks abrufen und sogar Rohbilder vom optischen Sensor ziehen! Dieses Modul ist die aufgerüstete Version des GT-521F32 und kann bis zu erstaunlichen 3.000 verschiedene Fingerabdrücke speichern! Es ist in der Lage, 360° Fingerabdrücke zu erkennen und Templates über die serielle Schnittstelle herunter- bzw. hochzuladen. Zusätzlich bietet die GT-521Fxx Serie eine Auflösung von 450dpi, mit einer Falschakzeptanzrate von <0,001% und einer Falschrückweisungsrate von <0,1%, während sie nur <1,5 Sekunden benötigt, um einen einzigartigen Fingerabdruck zu identifizieren! Das Modul ist klein und einfach zu montieren, wobei vier Befestigungslöcher den Sensor umgeben. Der Onboard-JST-SH-Stecker hat vier Signale: Vcc, GND, Tx und Rx. Ein kompatibles JST-SH-Pigtail finden Sie im Abschnitt "Hookup-Zubehör" unten. Hinweis: Bitte beachten Sie, dass dieser Fingerabdruckscanner zwar mit dem gleichen Stecker ausgestattet ist, den wir auf allen unseren Qwiic-Boards verwenden, aber NICHT Qwiic- oder I2C-kompatibel ist. Das heißt, alle unsere Qwiic-Kabel, wie unsere 100mm Version, werden für dieses Board funktionieren. Features: Einfaches UART & USB Kommunikationsprotokoll Erfüllt die USB 2.0 Full-Speed-Spezifikation Ultraflacher optischer Sensor Auflösung 450 dpi Fähig zur 360° Erkennung Speicher für 3.000 eindeutige Fingerabdrücke Aufwachen bei Fingerfunktion Arbeitet gut bei trockenen, feuchten oder rauen Fingerabdrücken Anti-Kratzer mit hoher Oberflächenhärte ? 5H 1:1-Verifizierung, 1:N-Identifikation Hochpräzise und Hochgeschwindigkeits-Fingerabdruck-Identifikationstechnologie 4x Befestigungslöcher 2x JST SH-Stecker Dokumente: Anleitung für den Fingerabdruckscanner (GT-521Fxx) Anschlussanleitung Datenblatt Programmieranleitung SDK Demo Software