Video​

Genel Bakış | Overview​

Türkçe:
Bu proje, Raspberry Pi Pico mikrodenetleyicisi ve Edge Impulse platformunu kullanarak makine öğrenimi tabanlı bir ses sınıflandırma sistemi geliştirmeyi hedeflemektedir. Proje, düşük güçlü mikrodenetleyicilerle ses tanıma uygulamaları geliştirmek isteyenler için iyi bir örnek sunar.

Raspberry Pi Pico, mikrodenetleyici tabanlı bir cihaz olup, çevresel cihazlarla iletişim kurarak veri toplama ve işleme işlemleri gerçekleştirebilir. Bu projede, seri port üzerinden ses verisi toplanır ve bu veriler WAV formatında kaydedilir. Bu sayede, ses verileri model eğitimi için uygun hale getirilir.

Edge Impulse, makine öğrenimi ve yapay zeka projelerini geliştirmek için kullanılan bir platformdur. Bu platform, mikrodenetleyicilerle çalışan cihazlar üzerinde veri toplama, sınıflandırma ve model eğitimi yapmayı kolaylaştırır. Proje, Arduino veya Raspberry Pi Pico gibi düşük güçlü mikrodenetleyiciler ile ses verisi kaydedilmesi, sınıflandırılması ve model eğitimi süreçlerini adım adım açıklar.

Ses tanıma uygulamaları, sesli komutları tanımak, sesli yanıtlar üretmek veya belirli sesleri tanımak gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Bu proje, düşük enerji tüketimiyle çalışabilen mikrodenetleyicilerle ses tanıma sistemleri geliştirmek isteyenler için faydalı bir rehber sunar.

English:
This project aims to develop a machine learning-based voice classification system using the Raspberry Pi Pico microcontroller and the Edge Impulse platform. The project provides a good example for those who want to develop voice recognition applications with low-power microcontrollers.

The Raspberry Pi Pico is a microcontroller-based device that can communicate with peripheral devices to collect and process data. In this project, audio data is collected via the serial port and saved in WAV format. This allows the audio data to be made suitable for model training.

Edge Impulse is a platform used to develop machine learning and artificial intelligence projects. It simplifies data collection, classification, and model training for devices working with microcontrollers. The project explains step-by-step how to record audio data, classify it, and train a model using low-power microcontrollers like Arduino or Raspberry Pi Pico.

Voice recognition applications are used in many fields, such as recognizing voice commands, generating spoken responses, or identifying specific sounds. This project provides a useful guide for those who want to develop voice recognition systems using low-energy microcontrollers.

Kodlar için: GitHub

Smart Cluster Design for Electric Karting ⚡🏎️🚀​

Video​

Overview​

In this project, I developed a QT C++ application to create a smart dashboard for an electric kart. The system gathers real-time data from the Curtis AC F2-A motor controller and the Battery Management System (BMS) using PeakCAN and displays it on a custom driver interface.

This smart cluster provides essential motor and battery telemetry, including:

• Speed, RPM, and torque output from the Curtis AC F2-A controller
• Battery voltage, current, and temperature from the BMS
• Error codes and system diagnostics for real-time monitoring

The interface is built using Qt and QML, ensuring a modern and responsive display optimized for high-speed karting. By leveraging PeakCAN, the system efficiently communicates with the motor controller and BMS over CAN bus, ensuring low-latency and high-accuracy data visualization.

This project enhances the electric karting experience by providing drivers with critical performance insights in real time.

🚀 Watch the video to see it in action!

ELM327-based Bluetooth OBD-II-CAN reader.

Bu Dockerize edilmiş MQTT protokol logger uygulaması, 4 adet Docker container'ından oluşmaktadır: Python logger servisi, Node.js REST API servisi, Mosquitto MQTT brokeri ve MongoDB sunucusu. Uygulamanın çalışma mantığı şu şekildedir:

A Modbus TCP web client facilitates easy communication with Modbus TCP servers, enabling seamless reading from and writing to registers. This application is commonly used in industrial automation, energy management, building automation, and IoT sectors for efficient data exchange and control.

GitHub

Bu bölümde sistem memory kullanımı geliştirmek için kullanılan memory-related kernel parametlerini açıklayacağım. Bu parametreleri set etmek için kullanacağımız komut sysctl komutudur. Set edeceğimiz değerler /proc dizininde yer alır.Memory kullanımını basit olarak bir veya daha fazla kernel parametrelerini set ederek düzenleyebiliriz.

MQTT Smart Home Client GUI application that has been designed with PyQt5 to establish functions monitor.

Modbus TCP web client.Allow you to easily write to and read from registers on a web server.

This is simple Web Scraping project using beautifulsoup4 and requests module.

Fetches the weather forcast based on the location (city) entered by the user.

GitHub