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脑电图的设计基于EEG EEG ELEPODE原型的Arduino
脑电图设计（EEG）设计作为对基于Arduino Uno的额叶部分中脑信号活性的检测。EEG是一种用于记录人脑电活动的工具。 这项研究的目的是创建一种非临床EEG设备，该设备是便携式和低成本的。 研究程序分为三个阶段。 第一阶段是使用Eagle应用程序设计脑电图系统。 第二阶段是创建一个由脑电图系统，电源，Arduino Uno和两个电极组成的EEG系统。 第三阶段是测试EEG系统，其中包括测试仪器加固，低通滤波器测试，电源测试，ADC ARDUINO一致性测试和EEG性能的初步测试以记录大脑信号。 基于测试结果获得了51次仪器加固，平均准确率为99.09％。 同时，获得的截止频率为70 Hz。 使用原型单电极EEG和EEG标准情绪EPOC通过在FP1和A2（地面）点上放置电极，大脑信号测量之间的比率是几乎相同的模式。 因此可以得出结论，创建的EEG单电极系统已成功地用于记录额叶区域的大脑活动。 关键字：Arduino Uno，EEG，额叶，大脑信号EEG是一种用于记录人脑电活动的工具。这项研究的目的是创建一种非临床EEG设备，该设备是便携式和低成本的。研究程序分为三个阶段。第一阶段是使用Eagle应用程序设计脑电图系统。第二阶段是创建一个由脑电图系统，电源，Arduino Uno和两个电极组成的EEG系统。第三阶段是测试EEG系统，其中包括测试仪器加固，低通滤波器测试，电源测试，ADC ARDUINO一致性测试和EEG性能的初步测试以记录大脑信号。基于测试结果获得了51次仪器加固，平均准确率为99.09％。同时，获得的截止频率为70 Hz。使用原型单电极EEG和EEG标准情绪EPOC通过在FP1和A2（地面）点上放置电极，大脑信号测量之间的比率是几乎相同的模式。因此可以得出结论，创建的EEG单电极系统已成功地用于记录额叶区域的大脑活动。关键字：Arduino Uno，EEG，额叶，大脑信号
基于 Arduino 的简单自主安全系统......
a 尤里·费德科维奇切尔诺夫策国立大学，Kotsybynsky 街 2 号，切尔诺夫策，58012，乌克兰 b 国立大学“扎波罗热理工学院”，Zaporizhzhia 朱可夫斯基街 64 号，扎波罗热，69063，乌克兰 c 穆罕默迪亚塔西克马来亚大学，Jl. Tamansari No. KM 2,5，Mulyasari，Kec. Tamansari，塔西克马来亚，Jawa Barat，46196，印度尼西亚 摘要 在本文中，我们介绍了一种简单的自主安全系统。该安全系统基于 Arduino Uno 和指纹扫描仪模块。Arduino 通过 USB 端口连接到计算机，并使用类似于 C++ 的语言进行编程。使用程序软件 ArduinoIDE 将编程代码（草图）上传到 Arduino。给出了连接方案和实验结果，可用于教育。 关键词 1 指纹扫描仪，安全系统，Arduino
使用 Raspberry Pi 和 Arduino 开始机器人技术
Jeff Cicolani 目前与妻子、两只狗和十几个机器人住在德克萨斯州奥斯汀。他目前是一名嵌入式系统工程师，为奥斯汀的一家 AI（人工智能）公司构建机器人和自动化平台。他的机器人之路走得非常曲折，走过了一条奇怪的职业道路，包括系统分析和设计以及数据库编程。2012 年，他加入了奥斯汀的 The Robot Group，在那里他加入了一群机器人爱好者，并开始将构建机器人作为爱好。2016 年，他成为 The Robot Group 的总裁。在这个职位上，他带领团队通过机器人技术促进 STEM（科学、技术、工程和数学）教育。他目前正致力于通过 ROS（机器人操作系统）和机器学习来加深对高级机器人技术的理解。
使用Arduino和...
摘要 - 整个地板清洁机器人分为几个部分，即由超声传感器，电动机屏蔽L298，Arduino Uno Microcontroller，Servo和DC电机组成。当Arduino Uno微控制器作为距离检测器和DC电动机作为机器人驱动器处理超声波电机时，此工具可以工作，然后DC电机由电动机屏蔽L298驱动。当超声波传感器检测到其前面的障碍物时，机器人将自动寻找不是地板清洁机器人障碍的方向。已经确定了传感器上的距离值，即，当超声传感器读取的距离低于15 cm时。测试超声传感器距离值的结果发现了发生的不同条件。在> 15厘米的距离内，获得了用于道路地板清洁的原型清洁机器人的状况，而距离<15 cm的距离，街道地板清洁机器人原型的状态已停止。
使用 Arduino 和 GSM 模块的自动植物灌溉控制系统
不断发展的信息技术减少了世界各地消费者日常生活中的困难，因此，如今有必要将这些知识应用于灌溉领域。粮食需求的指数增长是由于世界人口的不断增长，因此有必要扩大目前的种植面积。考虑到由于工业活动导致全球变暖导致的气候变化现状，通过灌溉进行耕作是可靠的粮食生产过程。水仍然是农作物生产生存的唯一来源，因此，随着灌溉用地的不断增加，最佳管理和合理使用水变得至关重要。基于 Arduino 的自动植物灌溉控制系统；提供了一种简单的自动灌溉方法。这项工作利用 GSM 模块通知用户农场的情况，该项目旨在使用 Arduino 和 GSM 模块设计和实施自动植物灌溉控制系统。在这个提议的系统中，有两个主要部分：硬件和软件单元。机械单元是硬件单元，包括仪表系统和浇水灌溉系统。该设备系统基于微控制器、流量计、湿度传感器、LCD 和 GSM 模块。软件部分由 C++ 代码组成，用于实现各个模块之间的链接。该系统的主要控制是微控制器单元，它充当协调系统各个模块控制的大脑，它同步和操作浇水系统，并通过 GSM 模块通知用户田地和浇水部分的状况。与洒水器等传统浇水系统相比，该项目的实施将大大有助于节水约 30-50%，促进生长并抑制杂草，因为水只会供应到需要的区域，可以采用简单的方法和基于计时器的自动浇水系统来提高效率。
基于Arduino的军事间谍设计与实现...
[8] A. Wood、G. Virone、T. Doan、Q. Cao、L. Selavo、Y. Wu、L. Fang、Z. He、S. Lin 和 J. Stankovic，“ALARM-NET：用于辅助生活和住宅监控的无线传感器网络”，弗吉尼亚大学计算机科学系；美国弗吉尼亚州夏洛茨维尔：2006 年。技术报告 CS-2006-01；[9] S. Pai、M. Meingast、T. Roosta、S. Bermudez、S.
带有arduino nano的旋转器控制单元</div>
•D2 - 从增量编码器发出的脉冲；通过FOD817 OptoCOPLER分离。在输出侧我使用了大约1k电阻器将开放式收集器连接到5V。•D3，D4 - A，B输入来自增量编码器；不需要上拉电阻•D5 - 旋转编码器按钮的输入；不需要上拉电阻•D6 - 用户输出B - 使用晶体管我要切换5V继电器，以打开13.8V TRX电源的功率。不要忘记继电器周围的反平行二极管。请注意，继电器必须为5V，因为最初在电源降低时，Arduino董事会仅由USB（5V）供电。•d7，d8，d9，d10，d11，d12 - 连接到4线设置中使用的2x16字符lcd显示器（RS，E，D4，D5，D5，D6，D7）。r/w输入的LCD显示器已连接到地面，因为只执行了要显示的写入。通过电压分隔器•D13 - 控制显示器的背光；如果不活动较长的背光熄灭•A0 - h-bridge控件，侧面1（左）•A1-H桥控件，侧面2（右）•A2 - A2 - 适用于H-Bridge•A3 - A3 - 用户输出A;类似于用户输出B，但是在我的情况下，我要控制天线开关的24V继电器
使用 Arduino 和 Neurosky Mindwave EEG 根据年龄和性别评估大脑注意力水平
心智[4]、提高自闭症儿童的注意力[5]、评估儿童的注意力水平[8]等。另一方面，Arduino 设备（一块带有微控制器的板，可以读取传感器并允许构建数字和交互式设备）已用于教育 [6]、改善成人和残疾人的生活质量 [7]、开发火灾报警系统 [8] 等。这项研究的目标是整合两种设备，Arduino 和 Neurosky MindWave EEG，以测量使用者的注意力水平。收集到的数据存储在电子表格中，并根据注意力值实时生成线条图，以获得根据每个配置文件的模式。本文在第二部分展示了相关工作，在第三部分展示了应用的方法，在第四部分展示了项目的开发和从不同样本中获得的统计数据，在第五部分展示了结果和讨论，最后是结论。
使用 Arduino 和超低功耗微控制器上的 TensorFlow Lite 进行机器学习
尽管出版商和作者已尽最大努力确保本作品中包含的信息和说明准确无误，但出版商和作者对错误或遗漏不承担任何责任，包括但不限于因使用或依赖本作品而造成的损害的责任。使用本作品中包含的信息和说明的风险由您自行承担。如果本作品包含或描述的任何代码示例或其他技术受开源许可或他人的知识产权约束，您有责任确保您对其的使用符合此类许可和/或权利。
基于集成物联网设计和 Android 操作的军用多用途现场监视机器人 1 M.Ashokkumar，2 Dr.T.Thirumurugan 电子与通信工程系 基督理工学院 印度本地治里 ashok5june@gmail.com，thiru0809@gmail.com 摘要 — 该项目介绍了多用途现场监视机器人的设计、构造和制造，该机器人可用于战场上的地雷探测、有毒气体感应以及温湿度传感器监测，而不会带来严重的人工风险。地雷探测器可以探测覆盖的金属，气体传感器可以探测有毒气体攻击，机器人可以通过 Android 手机无线控制。该机器人使用 Arduino Uno 微控制器收集传感器信息，并使用 NodeMCU WiFi 连接控制器和机器人。基于来自 Android 应用程序的输入信息，机器人可以在任何地形上移动和攀爬。我们的项目与传统项目的区别在于 Android 手机操作和多个 IoT 云服务器的集成设计。机器人所有传感器信息均传送至云服务器，并通过网页查看。这样，机器人既可以用于军事战场，又可以同时在军事指挥部进行监控。这是将野战机器人与物联网技术以可扩展的设计模式进行集成的新颖尝试。设计的额外增强使其成为深度应用的绝佳选择
基于集成物联网设计和 Android 操作的军用多用途现场监视机器人 1 M.Ashokkumar，2 Dr.T.Thirumurugan 电子与通信工程系 基督理工学院 印度本地治里 ashok5june@gmail.com，thiru0809@gmail.com 摘要 — 该项目描述了多用途现场监视机器人的设计、构造和制造，该机器人可用于战场上的地雷探测、有毒气体感应以及温度和湿度传感器监测，而不会带来严重的人工风险。地雷探测器可以探测覆盖的金属，气体传感器可以探测有毒气体攻击，机器人可以通过 Android 手机无线控制。机器人使用 Arduino Uno 微控制器收集传感器信息，并使用 NodeMCU WiFi 连接控制器和机器人。根据来自 Android 应用程序的输入信息，机器人可以在任何地形上移动和攀爬。我们的项目与传统项目的区别在于，Android手机操作和多个物联网云服务器的集成设计。所有机器人传感器信息都传送到云服务器并通过网页查看。这样，机器人既可以用于军事战场，也可以同时在军事总部进行监控。这是一种将现场机器人和物联网技术以可扩展的设计模式进行集成的新颖尝试。设计的额外增强使其成为在布满地雷和其他危险金属物品的危险区域部署和使用的绝佳选择。关键词-机器人技术、嵌入式系统、物联网（IoT）、无线通信和云技术 I. 介绍 地雷是一种植入地球的爆炸装置，由压力、磁场和绊线等触发。它们是当代战斗中最常用的武器之一，最常用作先发制人的屏障和对手威慑。它们是微小的圆形装置，旨在通过爆炸或飞行碎片伤害或杀死人员。大多数地雷由塑料制成，所含金属量与圆珠笔中的弹簧相当。反坦克地雷的发展受到第一次世界大战期间战斗坦克使用的推动。 杀伤人员地雷的建立是为了取代这些可以被敌方士兵轻易移除的大型地雷。