Tiếp tục trong chuỗi bài viết xây dựng các chức năng cơ bản của hệ thống phát thanh thông tin sử dụng vi điều khiển STM32. Tại phần 1, mình đã hướng dẫn các bạn thực hiện việc phát âm thanh bằng PWM và DAC trên vi điều khiển STM32.Continue Reading
Qua bài viết phần 2 và phần 3 chúng ta đã tìm hiểu về kiến trúc cơ bản của IoT Hub gồm: Device Endpoint và Device Twin, và tiếp đến hướng dẫn các bạn kết nối thiết bị với IoT Hub qua giao thức MQTT. Bài viết này mình sẽ thực hành gửi,Continue Reading
Hệ thống loa phát thanh là kênh truyền thông khá phổ biến tại các vùng ngoại thành, nông thôn Việt Nam. Nhằm ứng dụng công nghệ 3G/4G vào hệ thống loa phát thanh với mục đích nâng cao chất lượng hoạt động và hiệu quả truyền tải thông tin, mìnhContinue Reading
Tại phần 2 của chuỗi bài viết hướng dẫn các bạn sử dụng nền tảng Azure IoT Hub, mình đã chia sẻ đến các bạn kiến trúc của một IoT Hub Endpoint và cách thức tương tác với những kiến trúc này. Trong bài viết này, mình sẽ hướng dẫn các bạnContinue Reading
AI Edge là một hướng nghiên cứu tìm năng với rất nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, việc thiết kế và nhúng mô hình trí tuệ nhân tạo lên các thiết bị edge như các vi điều khiển là một quá trình phức tạp với những người mới bắt đầu. Quá trình này phuộc thuộc sâu vào phần cứng, và các thư viện, phần mềm hỗ trợ và yêu cầu các kiến thức cả về Trí tuệ nhân tạo, xử lý tín hiệu số và các kiến thức về hệ thống nhúng như vi điều khiển, vi xử lý.Continue Reading
X-CUBE-AI là gói phần mềm mở rộng thuộc hệ sinh thái STM32Cube.AI được thiết kế để tích hợp vào STM32CubeMX với tính năng chính là tự động chuyển đổi mô hình trí tuệ nhân tạo đã được huấn luyện trước để tạo thành thư viện code được thêm sẵn vào project STM32. Các bạn chỉ cần gọi sử dụng các hàm (API) từ thư viện vào chương trình chính của vi điều khiển để thực thi. Bên cạnh đó, gói phần mềm mở rộng X-CUBE-AI cũng bao gồm tính năng xác thực các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo trên cả máy tính và vi điều khiển STM32, cũng như đo lường các thông số hiệu suất trên các thiết bị STM32 từ phần mềm mà không cần người phát triển phải tích hợp thêm các mã chương trình chạy trên vi điều khiển để đo lường một cách thủ công.Continue Reading
Hiện nay hãng ST đã cung cấp các giải pháp và công cụ giúp chúng ta có thể thực thi các mô hình trí tuệ nhân tạo đã được huấn luyện trước lên các dòng vi điều khiển STM32. Việc sử dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo có thể giúp các bạn nâng cao hiệu suất xử lý tín hiệu, tăng hiệu năng và có thể làm giảm năng lượng tiêu thụ cho các ứng dụng sử dụng vi điều khiển STM32. Trong bài viết này, mình sẽ giới thiệu về các bước để có thể triển khai mô hình trí tuệ nhân tạo lên vi điều khiển STM32.Continue Reading
Việc truyền nhận dữ liệu không dây sử dụng sóng RF LoRa từ các module LoRa như RFM95 trong các ứng dụng point – to – point được xem là các giải pháp LoRa. Trong bài viết này, mình sẽ hướng dẫn các bạn giao tiếp giữa vi điều khiển STM32 và module RFM95 để thực hiện một giải pháp LoRa.Continue Reading
Tiếp nối với bài chia sẻ về lý thuyết chuẩn giao tiếp SPI, trong bài viết này mình sẽ giới thiệu đến các bạn màn hình LCD Nokia 5110 – một thiết bị ngoại vi giao tiếp với vi điều khiển bằng giao thức SPI. Các bạn có thể lựa chọn sử dụng LCD Nokia 5110 để hiển thị các kí tự, kí hiệu, hình ảnh bên cạnh giải pháp sử dụng màn hình hiển thị các kí tự LCD 1602. Và bài viết này cũng sẽ cung cấp cho các bạn các hướng dẫn thực hành sử dụng thư viện để vi điều khiển STM32 giao tiếp, điều khiển LCD Nokia 5110 hiển thị dữ liệu. Continue Reading
Phần 2: Kiến trúc IoT Hub Endpoint Trong phần 1, như đã giới thiệu thì chúng ta đã biết cách tạo một Device đại diện bởi một thiết bị, được đăng ký với Azure IoT Hub. Trong phần này chúng ta sẽ đi sâu vào tìm hiểu kiến trúc củaContinue Reading