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Verarbeitung von RasPi und Partikel (früher Spark)

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Verarbeitung von RasPi und Partikel (früher Spark)

Grüße! Willkommen bei NextFab. In diesem Instructable werden wir Schaltgetriebe ein wenig und tun ein Instructable, dass viel mehr Fundamentaldaten basiert, dass jeder abholen kann dann auf erweitern.

Die Himbeere Pi 2 B ist ein ziemlich beeindruckender kleiner Computer für 35 Dollar. Es hat einen Quad-Core-Prozessor, der bei 900 MHz läuft und 1 GB RAM hat, was einem netten kleinen Bearbeitungsstempel in einem kleinen Paket entspricht. Deshalb, wenn die Chance gegeben, konnten wir nicht denken, einen besseren Weg, um die Vorteile dieser Verarbeitungsleistung als das Einhängen und Ziehen von Daten aus einem Particle (ehemals Funke) Mikrocontroller.

Particle ist ein wifi-fähiger Mikrocontroller, der das Senden, Empfangen und Protokollieren von Daten sehr einfach macht. Mit dem neuen Particle Photon in den Händen der Macher, dachten wir, das wäre eine schöne Gelegenheit, die Plattform wieder zu besuchen. Leider waren unsere Photons zum Zeitpunkt des Schreibens noch in der Post und so gingen wir mit dem Spark Core (siehe unser SparkCore Instructable hier!), Aber es war mehr als genug für dieses Instructable. Wir verband es mit einem Beschleunigungsmesser und verwendet , um die Raspi 2 die Daten aus der API bekommen wir die sparkCore mit einrichten. Mit diesen Daten könnten wir dann, wenn wir beschließen, es auf dem RasPi anmelden und einige nette Dinge mit Processing oder Wolfram mit einem Touchscreen-Interface verfolgen oder sogar als Start eines viel größeren Kontrollsystems verwenden. So lehnen Sie sich zurück und genießen Sie diese schnelle Übung haben wir für Ihre Ausbildung und Freude.

Schritt 1: Schaltkreis und Partikelquellcode

Verarbeitung von RasPi und Partikel (früher Spark)

Wir befestigten den Beschleunigungsmesser an den Funkenkern auf einem separaten Steckbrett und verbanden die folgenden Drähte

XOut - A0
YOut - A1
ZOut - A2

GND - GND
3Vo - 3V3 (als Referenzspannung)
Vin- 3V3 *

Wir dann steckte es in und schrieb den Code (beigefügt), um die Daten an eine Online-Quelle senden, indem Sie die Funken-Variable, einfach so. Dieser Code kann auf mehrere Arten mit mehreren Sensoren verwendet werden, nur aktualisieren und die entsprechenden Änderungen vornehmen. Mehr zur Verwendung von Partikel Cloud - API - Dienste hier . Jetzt auf die Pi und Python-Teil.

Schritt 2: Arbeiten mit Pi und Python

Verarbeitung von RasPi und Partikel (früher Spark)

Verarbeitung von RasPi und Partikel (früher Spark)

Verarbeitung von RasPi und Partikel (früher Spark)

In dieser Übung verwendeten wir die JSON-, urllib2- und Unirest-Bibliotheken aus unserem PiHub-Projekt, um die Daten aus der Partikel-API zu nehmen und zu analysieren. Sie sollten keine zusätzlichen Bibliotheken außer Unirest installieren, da JSON und urllib2 beide in Python 2.7 enthalten sein sollten, dass Sie sie noch importieren müssen, aber glücklicherweise haben wir einen guten Basis-Code, um Ihnen den Start zu erleichtern

Um Ihren Gerätenamen und Ihren Authentifizierungsschlüssel vom Particle Controller zu erwerben, folgen Sie der Dokumentation auf der https://www.particle.io/ Website. In Kürze werden Sie in die IDE (Online-oder Offline-Versionen) gehen und suchen Sie nach dem Fadenkreuz-Symbol, um Ihre Geräte-ID zu erhalten. Um Ihnen den Authentifizierungscode zu erhalten, klicken Sie auf das Zahnrad in der linken unteren Ecke. Sobald diese gefunden werden, legte sie einfach in das Python-Skript, das beigefügt ist und jetzt sind Sie auf die Nutzung der Pi 2 höhere Rechenleistung zu starten.

Schritt 3: Weiter gehen

Verarbeitung von RasPi und Partikel (früher Spark)

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Diese Übung ist ein Ausgangspunkt für zahlreiche Dinge. Haben Sie ein Sensorarray, das Sie verfolgen möchten? Sie können den Code optimieren, wie Sie wollen. Sie wollen die Partikelregler nicht verwenden? Keine Sorge, es gibt viele WiFi - fähig Boards gibt (wir sind besonders gern diese und diese eine , die beide unter sind $ 5 und adafruit hat , dass im letzten Controller mit einem Breakout - Board für $ 10). Dieses Projekt eröffnet eine riesige Menge aller Arten von IoT-Projekten. Erstellen Sie GUIs mit tkinter, Daten in csv, nicht wirklich große interaktive Kunstwerke Verarbeitung, nur nicht vergessen , besuchen Sie uns , wenn Sie rund um Philadelphia sind und erzählen Sie uns alles über die wirklich coole Sachen , die du tust , und immer halten ein Auge auf unserer Instructables Seite für größere Projekte wie diese. Dank für das Lesen und glückliches Machen.

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