Nano 33 Ble Sense
Die 10 besten Produkte von Dezember 2025
Letzte Aktualisierung:
11. Dezember 2025
Arduino
Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 [ABX00069] - KI-Mikrocontroller mit Sensoren, Edge Computing und Bluetooth f�r Wearable-, Temperatur- und Sprachanwendungen
98
MAXIMALE QUALITÄT
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Das Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 verfügt über einen 64-MHz-ARM-Cortex-M4-Mikrocontroller und integrierte Sensoren (Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Druck, Beschleunigung, Gyroskop, Mikrofon). Mit Bluetooth Low Energy (BLE) und Kompatibilität zu TensorFlow Lite eignet es sich hervorragend für IoT-Anwendungen und maschinelles Lernen. Die vorgelöteten Stiftleisten erleichtern die Integration und ermöglichen eine schnelle Entwicklung intelligenter Anwendungen.
Edge Computing und TinyML-Unterstützung: Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Edge Computing, indem Sie KI-Anwendungen mit TinyML direkt auf dem Board ausführen. Mit der Unterstützung von TensorFlow Lite können Sie Modelle für maschinelles Lernen einfach implementieren, um Bewegungen, Stimmen und Gesten zu erkennen und so die Datenverarbeitung in Echtzeit und eine verbesserte Benutzerinteraktion ohne Cloud Computing zu ermöglichen.
Vielseitige Anwendungen für Heim- und Wearable-Technologie: Ganz gleich, ob Sie ein Raumtemperaturüberwachungsgerät entwickeln möchten, das die Thermostateinstellungen optimiert, ein Wearable-Gerät, das körperliche Aktivitäten verfolgt, oder ein sprachaktiviertes Steuerungssystem – der Nano 33 BLE Sense Rev2 bietet die nötigen Tools und Flexibilität um Ihre Ideen schnell und effizient in die Realität umzusetzen.
Robuste Leistung und Konnektivität: Angetrieben vom Mikrocontroller nRF52840 arbeitet das Board mit 3,3 V und einer Taktrate von 64 MHz und bietet beeindruckende Verarbeitungskapazitäten mit 1 MB Flash-Speicher und 256 KB SRAM. Die integrierte Bluetooth Low Energy (BLE)-Funktionalität gewährleistet eine nahtlose drahtlose Kommunikation, sodass Ihre Projekte mühelos eine Verbindung zu Smartphones, Tablets und anderen Geräten herstellen können.
Einfache Integration und Entwicklung: Mit 14 digitalen Ein-/Ausgangspins, 8 analogen Eingangspins und umfangreichen PWM-Funktionen bietet dieses Mikrocontroller-Board alle notwendigen Schnittstellen für verschiedene Projekte. Seine Kompatibilität mit Arduino IDE vereinfacht die Programmierung, während sein kompakter Formfaktor eine einfache Integration in eine Vielzahl von Anwendungen ermöglicht, von kompakten Handheld-Geräten bis hin zu kompletten Hausautomationssystemen.
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Arduino
Arduino Nano 33 BLE Rev2 [ABX00071] - Kompaktes Board mit ARM Cortex-M4-Mikrocontroller, Bluetooth LE, ideal f�r IoT-Projekte, vernetzte Anwendungen und eingebettete Systeme IDE.
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BESTE QUALITÄT
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Integrierte Vision- und KI-Funktionen: Das Arduino Nicla Vision [ABX00051] ist ein leistungsstarkes, kompaktes Board, das für visionbasierte KI-Anwendungen entwickelt wurde. Ausgestattet mit einer 5-MP-Kamera und dem AI-Vision-Prozessor Ambarella CV22 ermöglicht es die Echtzeit-Bild- und Videoverarbeitung direkt auf dem Gerät, perfekt für Objekterkennung, Gesichtserkennung und andere visionbasierte maschinelle Lernaufgaben.
Bluetooth Low Energy (BLE): Der Nano 33 BLE Rev2 wurde für drahtlose Anwendungen entwickelt und bietet Bluetooth Low Energy (BLE), was eine effiziente und zuverlässige drahtlose Kommunikation mit einer Vielzahl von BLE-fähigen Geräten ermöglicht. Egal, ob Sie Smart-Home-Produkte, Gesundheitsmonitore oder Fernbedienungssysteme bauen, dieses Board sorgt für drahtlose Konnektivität mit geringer Latenz und geringem Stromverbrauch.
MicroPython-Unterstützung: Für schnelles Prototyping und einfacheres Programmieren unterstützt der Nano 33 BLE Rev2 MicroPython, eine leistungsstarke, leicht zu erlernende Sprache für eingebettete Systeme. Mit MicroPython können Sie Code interaktiv schreiben und testen, was die Entwicklung vereinfacht und die Markteinführungszeit Ihrer Projekte verkürzt.
Kompaktes und vielseitiges Design: Mit seiner kompakten Größe eignet sich der Nano 33 BLE Rev2 perfekt für platzbeschränkte Anwendungen wie vernetzte Objekte, Sensoren oder tragbare Geräte. Trotz seiner Größe bietet es eine vollständige Palette an I/O-Funktionen, einschließlich digitaler/analoger, PWM-, I2C- und SPI-Pins für eine einfache Integration mit externen Sensoren, Aktoren und anderen Geräten.
3,3 V Betriebsspannung: Die Platine arbeitet mit einem Spannungspegel von 3,3 V und eignet sich daher ideal für Designs mit geringem Stromverbrauch. Dieser Spannungsbereich gewährleistet die Kompatibilität mit einer Vielzahl von Sensoren und Modulen und reduziert gleichzeitig den Stromverbrauch für eine längere Batterielebensdauer in tragbaren und drahtlosen Anwendungen.
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Arduino
Arduino Tiny Machine Learning Kit [AKX00028] - Lernkit zum Entdecken des maschinellen Lernens mit praktischen Projekten, ideal f�r Anf�nger und Technikbegeisterte
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All-Inclusive-TinyML-Starterkit: Das Tiny Machine Learning Kit enthält das leistungsstarke Arduino Nano 33 BLE Sense-Board, das mit verschiedenen Sensoren ausgestattet ist, darunter Bewegung, Beschleunigung, Licht, Farbe, Ton und mehr. In Kombination mit der OV7675-Kamera und einem maßgeschneiderten Tiny Machine Learning Shield bietet dieses Kit alles, was Sie brauchen, um Ihre Reise in die Welt des maschinellen Lernens zu beginnen.
Umfassende Lernerfahrung mit EdX: Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten mit den über EdX verfügbaren Kursen „TinyML-Anwendungen“ und „Bereitstellung von TinyML auf Mikrocontrollern“. Diese Spezialisierung vermittelt Ihnen das notwendige Wissen, um Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren und sie effektiv auf Mikrocontrollern einzusetzen.
Entdecken Sie unbegrenzte TinyML-Anwendungen: Mit diesem Kit können Sie in praktische Anwendungsfälle für maschinelles Lernen eintauchen, indem Sie sowohl klassische Algorithmen als auch tiefe neuronale Netze mit TensorFlow Lite Micro verwenden. Experimentieren Sie mit verschiedenen Projekten, die Umweltveränderungen erkennen, Gesten erkennen, Geräusche erkennen und vieles mehr!
Benutzerfreundliches Design für einfaches Prototyping: Das mitgelieferte Arduino Tiny Machine Learning Shield vereinfacht den Prozess des Verbindens Ihrer Komponenten und erleichtert das Erstellen und Anpassen Ihrer eigenen TinyML-Projekte. Das USB-A-auf-Micro-USB-Kabel sorgt für eine nahtlose Strom- und Datenverbindung.
Kompatibel und zukunftssicher: Dieses Kit bietet ein ansprechendes und lohnendes maschinelles Lernerlebnis und ist gleichzeitig mit der neuesten Arduino-Dokumentation kompatibel. Das überarbeitete Nano 33 BLE Sense-Board ohne den HTS221-Sensor behält seine gesamte Funktionalität und stellt sicher, dass Sie Ihr Tiny-Kit für maschinelles Lernen optimal nutzen.
61,50 € AUF AMAZON
Arduino
Arduino Nano 33 BLE Rev2 with Headers [ABX00072] - Kompaktes Board mit ARM Cortex-M4-Mikrocontroller, Bluetooth LE, ideal f�r IoT-Projekte und verbundene Anwendungen IDE.
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Hochleistungs-nRF52840-Mikrocontroller: Der Arduino Nano 33 BLE Rev2 mit Headern wird vom nRF52840-Chip angetrieben und verfügt über einen Cortex-M4-Prozessor mit einer Taktrate von 64 MHz. Dieser Mikrocontroller bietet leistungsstarke Verarbeitungsfunktionen für eine Reihe von Anwendungen, von IoT-Geräten bis hin zu Kommunikation mit geringer Latenz, und behält dabei gleichzeitig die Energieeffizienz bei.
Bluetooth Low Energy (BLE): Das mit Bluetooth Low Energy (BLE) ausgestattete Board bietet eine reibungslose, energieeffiziente drahtlose Kommunikation und eignet sich daher ideal für Bluetooth-basierte Projekte wie intelligente Geräte, Wearables, Sensoren und Fernbedienungen. BLE bietet robuste Konnektivität bei geringem Stromverbrauch für eine lange Akkulaufzeit.
MicroPython-Unterstützung für einfache Entwicklung: Der Nano 33 BLE Rev2 unterstützt MicroPython, eine leichte, benutzerfreundliche Programmiersprache, die die Entwicklung eingebetteter Systeme vereinfacht. MicroPython ermöglicht schnelles Prototyping und interaktives Codieren, sodass Entwickler schnell loslegen können, ohne in komplexere Programmierumgebungen eintauchen zu müssen.
Kompaktes Design mit vollständigen Anschlüssen: Mit seinem kleinen Formfaktor eignet sich der Nano 33 BLE Rev2 perfekt für Anwendungen mit begrenztem Platzangebot und behält gleichzeitig alle Anschlussstifte für einfaches Prototyping und Verbindungen mit externen Komponenten bei. Vorgelötete Anschlüsse erleichtern die Integration der Platine in Ihre Projekte, ohne dass zusätzliches Löten erforderlich ist, wodurch Sie Zeit und Mühe sparen.
3,3 V Betriebsspannung: Die Platine arbeitet mit 3,3 V und ist somit mit Sensoren und Komponenten mit geringem Stromverbrauch kompatibel. Dieser Spannungspegel gewährleistet einen effizienten Betrieb in batteriebetriebenen Projekten, wie z. B. Wearables oder IoT-Geräten, und trägt dazu bei, die Lebensdauer Ihrer Geräte beim Einsatz vor Ort zu verlängern.
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Arduino
Arduino® Board Nano 33 BLE Sense
83
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#5
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Klein (48 mm x 18 mm), leistungsstark, Bluetooth verbunden und mit allen Sensoren, die Sie möglicherweise benötigen, um innovative Anwendungen zu entwerfen
Gebaut um das NINA B306 Modul für BLE und Bluetooth 5 Kommunikation; das Modul basiert auf dem Nordic nRF 52840 Prozessor, der einen leistungsstarken Cortex M4F enthält
Die Architektur des Boards ist voll kompatibel mit Arduino IDE Online und Offline; es verfügt über eine 9-Achsen-Inertial-Messeinheit (IMU), Temperatur, Druck, Feuchtigkeit, Licht, Farbe und Gesten-Sensoren sowie ein Mikrofon, das über spezielle Arduino-Bibliotheken verwaltet wird
Uhr 64 MHz, Flasche 1 MB, RAM 256 KB
Zwei 15-polige Anschlüsse – einer auf jeder Seite der Platine
54,99 € AUF AMAZON
Independently Published
New DIY Arduino 10 New Projects: Home Automation, Nano 33 BLE Sense, Lithium Battery Monitoring, GPS module (uBlox Neo 6M), Controlling NEMA 17 Stepper Motor, Robotic Arm etc..,
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Apress
IoT Projects with Arduino Nano 33 BLE Sense: Step-By-Step Projects for Beginners
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#7
Packt Publishing
TinyML Cookbook: Combine machine learning with microcontrollers to solve real-world problems (English Edition)
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#8
Independently published
Embedded TinyML: A Hands-on Guide to Deploying Intelligent and Advanced AI on Resource-Constrained Microcontrollers
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#9
TinyML Made Easy: Machine Learning on Micro controllers: Practical IoT projects that bring AI to Arduino-class devices for beginners (English Edition)
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