Electronics

  ⭐⭐⭐⭐⭐  Practica 2 #2PEM100A: Almacenamiento de mediciones en archivo Excel  ▷ #2PEM100A #MyDataLab #ESP32 #Arduino #EnergyMeter When using this resource, please cite the original publication: Adrian Bazurto, Víctor Asanza, Ronald Reyes, Douglas Plaza, Diego Hernan Peluffo-Ordóñez,    November 19, 2021, "2 PHASE ENERGY METER 100A (2PEM-100A)", IEEE Dataport, doi: https://dx.doi.org/10.21227/6f3r-t917.s Objetivo general: Aprender sobre el guardado de datos. Objetivos específicos: Realizar mediciones con el sensor PZEM004T. Guardar los datos medidos en un archivo Excel. Mostrar graficas con los datos obtenidos. Repositorio: https://github.com/avbazurt/Simulacion_Sistemas_Electricos Materiales: Medidor de Consumo Energético  Archivo Excel Modificado Introducción: En la práctica pasada aprendimos como obtener los datos de nuestro sensor PZEM004T y mostrarlos por el terminal. Este proceso puede resultar útil para verificar mediciones, pero a largo plazo no es e...

⭐⭐⭐⭐⭐  Practica 1 #2PEM100A: Introduccion Sensor PZEM004T    ▷ #2PEM100A #MyDataLab #ESP32 #Arduino #EnergyMeter When using this resource, please cite the original publication: Adrian Bazurto, Víctor Asanza, Ronald Reyes, Douglas Plaza, Diego Hernan Peluffo-Ordóñez,    November 19, 2021, "2 PHASE ENERGY METER 100A (2PEM-100A)", IEEE Dataport, doi: https://dx.doi.org/10.21227/6f3r-t917.s Objetivo general: Aprender sobre el modulo PZEM004T.    Objetivos especificos: Instalar libreria necesaria para el uso del sensor PZEM004T. Implementar funciones del sensor en nuestro codigo Arduino. Mostrar por serial lecturas de nuestro sensor PZEM004T. Reposi torio: https://github.com/avbazurt/Simulacion_Sistemas_Electricos Materiales: Medidor Consumo energético Introducción: El avance de la tecnología ha generado una mayor cantidad de aparatos conectados a la red electrica, lo que se traduce en un incremento en el consumo energético. Estos escenarios han provoc...

⭐⭐⭐⭐⭐ Soporte Arduino para programar las placas #ESP32  ▷ #2PEM100A #MyDataLab #ESP32 #Arduino #EnergyMeter When using this resource, please cite the original publication: Adrian Bazurto, Víctor Asanza, Ronald Reyes, Douglas Plaza, Diego Hernan Peluffo-Ordóñez,    November 19, 2021, "2 PHASE ENERGY METER 100A (2PEM-100A)", IEEE Dataport, doi: https://dx.doi.org/10.21227/6f3r-t917.s Objetivo general: Aprender sobre las placas ESP32 y Arduino IDE. Objetivos específicos: Configurar Arduino IDE para programar placas ESP32. Subir Código a la placa ESP32 mediante Arduino IDE. Aprender cómo utilizar monitor serial del Arduino IDE. Repositorio: https://github.com/avbazurt/Simulacion_Sistemas_Electricos Materiales: Medidor de Consumo Energético  Introducción: E l Arduino IDE, es uno de los entornos de desarrollo más populares del mundo, en el cual se programan microcontroladores de la familia ATMEL en lenguaje de programación  proce...

⭐⭐⭐⭐⭐ SOLUCIÓN LECCIÓN SISTEMAS DIGITALES 2, 1er Parcial (2021PAO2) C2 from Victor Asanza   ➡️  #DigitalSystems #DigitalElectronic #DigitalCircuits #HDL #VHDL #FPGA ⭐  https://github.com/vasanza/MSI-VHDL El siguiente circuito implementado con memoria ROM representa la implementación de una Maquina Secuencial Sincrónica (MSS). La memoria ROM Funciona como el circuito decodificador de estados siguientes y salidas, mientras que los Flip-Flop tipo D (FF-D) son la memoria de estado. Tener en mente las siguientes consideraciones de la memoria EPROM: La palabra de código de programa de la EPROM M2732A debe tener siempre ocho bits. Entonces los tres bits que faltan para completar la palabra se dejan en 1 ya que una EPROM sin programar tiene todas las salidas en 1. Las instrucciones almacenadas en la EPROM son: Presentar: ✅  Los mapas de Karnaugh que describen los decodificadores de estados siguientes y salidas. Utilizando la siguiente asignación de códigos de estado y f...

⭐⭐⭐⭐⭐ Control of Upper and Lower Limb Prostheses using a Real-Time #EEG Signal Classification System ➡️ #EEG #Classification #HumanMachineInterface #BCI #BrainComputerInterface When using this resource, please cite the original publication:   Constantine, A., Asanza, V., Loayza, F. R., Peláez, E., & Peluffo-Ordóñez, D. (2021). BCI System using a Novel Processing Technique Based on Electrodes Selection for Hand Prosthesis Control. IFAC-PapersOnLine, 54(15), 364-369. V. Asanza, A. Constantine, S. Valarezo and E. Peláez, "Implementation of a Classification System of EEG Signals Based on FPGA," 2020 Seventh International Conference on eDemocracy & eGovernment (ICEDEG), Buenos Aires, Argentina, 2020, pp. 87-92, doi: 10.1109/ICEDEG48599.2020.9096752. Asanza, V., Pelaez, E., & Loayza, F. (2017, October). EEG signal clustering for motor and imaginary motor tasks on hands and feet. In Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM), 2017 IEEE (pp. 1-5). IEEE. Asanza, V., Ochoa, ...