Descrizione del prodotto del cercapersone T-Lora:
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IL Cercapersone LILYGO® T-Loraè un dispositivo di sviluppo IoT programmabile portatile basato su ESP32-S3, progettato per applicazioni wireless compatte, eleganti e potenti. Grazie al design con antenna pieghevole, garantisce eccellenti prestazioni RF mantenendo un aspetto pulito e portatile.
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Disponibile inversioni multipleChe si tratti di LR1121, SX1262 o CC1101, offre flessibilità per diverse esigenze di comunicazione IoT e wireless, da LoRa alla connettività sub-GHz.
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Questo dispositivo versatile integra unDisplay da 2,33 pollici con risoluzione 222×480,Tastiera QWERTY completa,Unità di misura inerziale (IMU) con intelligenza artificiale (BHI260AP),GPS U-blox (MIA-M10Q), E NFC/RFID con RTC. Per l'audio, include ilChip ES8311supporta microfono, altoparlante e cuffie. Gli sviluppatori possono espandere ulteriormente con ilConnettore GPIO 2×8,encoder con pulsante, E Compatibilità del modulo NRF24L01. La gestione dell'alimentazione è gestita dachip di monitoraggio TIper stabilità ed efficienza.
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Fuori dalla scatola, il T-Lora Pager viene fornito con unDemo dell'interfaccia utente progettata da LILYGO, consentendo un'interazione fluida attraverso l'encoder e offrendo una base per lo sviluppo personalizzato. Con opzioni di montaggio tra cui unInterfaccia a vite da 1/4 di pollice,quattro supporti distanziatori M2e inclusocordino con logoÈ ideale per dispositivi indossabili, localizzatori GPS, terminali intelligenti e prototipi IoT portatili.
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Sia che tu stia costruendosistemi di comunicazione wireless, applicazioni AIoT o dispositivi IoT portatiliIl T-Lora Pager offre una piattaforma compatta, potente e intuitiva per gli sviluppatori, ideale per l'innovazione.
ℹ️Informazioni sul prodotto
Consulta il nostro repository GitHub per esempi di codice e informazioni più dettagliate su questa scheda.
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https://github.com/Xinyuan-LilyGO/LilyGoLib
Supporto tecnico
Visita la nostra community su GitHub, pubblica una descrizione del problema e i nostri ingegneri ti aiuteranno direttamente.
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https://github.com/Xinyuan-LilyGo
