Técnicas Avanzadas de Arduino en la Ciencia: Perfeccione sus habilidades y proyectos con PC o Python-Tkinter

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Título original:

Advanced Arduino Techniques in Science: Refine Your Skills and Projects with PCs or Python-Tkinter

Contenido del libro:

Si usted ya es un programador cómodo, familiarizado con su ordenador de placa única y microcontrolador, y está listo para perfeccionar sus proyectos, entonces ¡comencemos! Este libro cubre métodos y técnicas avanzadas para crear, implementar, supervisar y controlar sus experimentos y proyectos con su Raspberry Pi y Arduino. Los proyectos utilizarán Python y la GUI Tkinter y también cubrirá el desarrollo de software para agregar visualización de datos en tiempo real a la Raspberry Pi.

Revisarás los conceptos de frecuencia que ocurren en la naturaleza y las técnicas utilizadas para medir la frecuencia de voltajes de señales que varían eléctricamente. También estudiará los procedimientos para el diseño, la implementación y el funcionamiento seguros de sistemas experimentales de medición que operan a altas temperaturas. A lo largo del libro estudiará las fuentes y tipos de errores, así como las mejores prácticas para minimizarlos y reducirlos.

Muchas veces hay simples problemas ambientales que dificultan lo que parecerían proyectos sencillos: las altas temperaturas, el control de la potencia para temperaturas elevadas con el algoritmo proporcional integral y derivativo (PID), y las limitaciones impuestas por el código de ocho bits, la influencia del ruido y los errores en los datos medidos, y muchos más. Técnicas avanzadas de Arduino en la ciencia proporciona las mejores herramientas para superar esas restricciones.

Lo que aprenderás

⬤ Implementar un sistema de control experimental y visualización gráfica de datos para la Raspberry Pi y Arduino.

⬤ Gestionar el control experimental con la implementación del algoritmo PID, la sintonización y las limitaciones impuestas por las señales digitales de ocho bits.

⬤ Construir un front-end analítico.

⬤ Examinar la capacidad de suavizado de datos del filtro de Kalman.

⬤ Explorar los métodos disponibles para medir valores de alta y baja frecuencia en señales electrónicas.

A quién va dirigido este libro

Educadores, investigadores, estudiantes, fabricantes, ciudadanos científicos o aficionados pueden ampliar su capacidad de medición o mejorar la calidad de los datos recogidos. El libro está dirigido a aquellos con conocimientos intermedios de programación y a quienes se sientan cómodos con la programación en Python y Arduino C.