Miniature Fourier Ptychography Microscope using Raspberry Pi Camera and Hardware

We report a Fourier ptychography setup using a raspberry pi camera sensor and its lens in reversed configuration. In this work data acquisition was performed by means of a raspberry pi board which eliminates the requirement of a computer for data acquisition thus allowing a miniaturized system for remote data acquisition costing around £100

On the feasibility of attribute-based encryption on Internet of Things devices

Attribute-based encryption (ABE) could be an effective cryptographic tool for the secure management of Internet of Things (IoT) devices, but its feasibility in the IoT has been under-investigated thus far. This article explores such feasibility for well-known IoT platforms, namely, Intel Galileo Gen 2, Intel Edison, Raspberry pi 1 model B, and Raspberry pi zero, and concludes that adopting ABE in the IoT is indeed feasible

STUDI KOMPARASI KINERJA HARDWARE DAN WEB SERVER NGINX PADA SINGLE-BOARD COMPUTER (SBC) RASPBERRY PI MODEL B, B+ DAN RASPBERRY PI 2

Salah satu inovasi yang saat ini menjadi tren yaitu sistem komputer dengan ukuran relatif kecil, salah satunya adalah Single-Board Computer (SBC). Salah satu implementasi SBC yaitu Raspberry Pi yang dikembangkan oleh Raspberry Pi Foundation. Raspberry Pi dapat menjalankan beberapa proses komputasi hampir mirip dengan sistem komputer kebanyakan. Dilihat dari spesifikasi dan kebutuhan platform, Raspberry Pi dapat digunakan sebagai Web Server. Penelitian ini fokuspada pengujian dan perbandingan performansi 3 jenis Raspberry Pi (model B, B+ dan Raspberry Pi 2) baik pada sisi performansi hardware yang meliputi CPU, GPU,memory, storage, suhu kerja dan konsumsi daya maupun saat digunakan menjadi web server nginx dengan membandingkan parameter reply rate, error rate dan throughput yang dihasilkan serta batasan maksimum jumlah request. Dengan melakukan uji perbandingan ini diketahui bahwa Raspberry Pi 2 mampumenghasilkan error rate yang sangat kecil yaitu dibawah 1% untuk pengujian web server nginx serta dapat merespon request yang datang pada waktu dibawah 20ms.Kata kuci: performansi, raspberry pi, web server, nginx

ANALISIS KINERJA CLUSTER NGINX DAN APACHE BERBASIS RASPBERRY PI

Raspberry pi merupakan komputer mini yang dapat difungsikan sebagai komputer PC dan biasa disebut Single Board Computer. Pada umumnya Perangkat ini dimungkinkan juga untuk dijadikan server dan cluster untuk melakukan komputasi dengan beban tertentu. Untuk menjalankan fungsi tersebut, Raspberry Pi membutuhkan aplikasi web server. Perrmasalahannya adalah pemilihan web server yang kompetibel dengan raspberry itu sendiri agar pemakaian resource lebih efesien. Penelitian ini akan dilakukan analisis performansi Nginx cluster pada Raspberry pi dengan menggunakan parameter penentu kinerja yang berupa reply rate, reply time dan error rate. Dari hasil yang telah didapatkan pada penelitian ini dengan delapan buah node perangkat raspberry pi dengan web server Nginx yang telah diclusterkan mendekati kinerja dari web server Apache PC baik pada halaman Statis maupun pada halaman dinamis berdasarkan parameter Error Rate, Reply Time dan Throughput. Sedangkan Sedangkan pada web server Apache yang telah diclusterkan dengan dengan Delapan buah node Raspberry Pi belum mencapai kinerja dari web server Apache PC baik dari halaman Statis maupun halaman Dinamis berdasarkan parameter yang juga digunakan pada web server Nginx

Journal Staff

In order to handle the increasing costs of healthcare more of the care and monitoring will take place in the patient’s home. It is therefore desirable to develop smaller and portable systems that can record important biosignals such as the electrical activity of the heart in the form of an ECG. This project is a continuation on a previous project that developed a shield that can be connected to the GPIO pins of a Raspberry Pi, a credit-card sized computer. The shield contains an ADAS1000, a low power and compact device that can record the electrical activity of the heart along with respiration. The aim of this project was to develop an application that can run on the Raspberry Pi in order to display the captured data from the shield on a screen along with storing the data for further processing. The project was successful in the way that the requirements for the software have been fulfilled.För att hantera den ökande kostnaden för hälso- och sjukvård kommer en större del av övervakning samt vård att ske i patientens hem. Det kommer därför att vara önskvärt att utveckla mindre system som är lättare att hantera än de större traditionella apparaterna för att samla in vanliga biosignaler som exempelvis ett EKG. Detta projekt är en fortsättning på ett tidigare projekt vars syfte var att framställa en ”sköld” som kan kopplas ihop med en Raspberry Pi via dess GPIO pinnar. Det föregående projektet var lyckat och en sköld innehållande en ADAS1000 som kan samla in bl.a. ett EKG samt andningen framställdes. Syftet med detta projekt var att utveckla en applikation som kan köras på en Raspberry Pi och på så sätt visa den data som samlas in från skölden på en skärm. Det skulle även vara möjligt att spara insamlad data för senare användning. Projektet resulterade i en applikation som uppfyllde dessa krav

Raspberry Pi and HomeAlarmPlus Pi

Import 05/08/2014Bakalářská práce pojednává o open-source projektu HomeAlarmPlus Pi, který umožňuje doma sestavit domácí alarm a nakonfigurovat si jej přesně dle svých potřeb. Jádrem celého elektronického zabezpečovacího systému jsou minipočítače Netduino Plus 2 a Raspberry Pi. Systém dovoluje připojení většího počtu různých senzorů a detektorů, čímž nabízí velké možnosti rozšíření. Signalizace pak probíhá lokálním poplachem a informací na email. V této práci se také zabýváme ukázkou rozšíření o RFID čtečku a kameru pro Raspberry Pi. Systém byl také nasazen do praxe pro otestování. Dále práce pojednává o následných možnostech rozšíření, které otevírají mnoho směrů a inspirací pro diplomové práce.This bachelor thesis deals with the open-source project HomeAlarmPlus Pi which allows the building of alarm at home and configuring it exactly according to our needs. The hearts of the electronic security systems are minicomputers Netduino Plus 2 and Raspberry Pi. The system allows the connection of variety of sensors and detectors, which offers great expandability. Signaling is solved by local alert and by sending an information email to preconfigured address. In this work we also deal with an example of the extension by RFID reader and the camera for Raspberry Pi. The system was also deployed in practice for testing. The thesis also discusses the subsequent expansion options that open up a lot of directions and inspirations for future diploma thesis.460 - Katedra informatikyvýborn

XinuPi3: Teaching Multicore Concepts Using Embedded Xinu

As computer platforms become more advanced, the need to teach advanced computing concepts grows accordingly. This paper addresses one such need by presenting XinuPi3, a port of the lightweight instructional operating system Embedded Xinu to the Raspberry Pi 3. The Raspberry Pi 3 improves upon previous generations of inexpensive, credit card-sized computers by including a quad-core, ARM-based processor, opening the door for educators to demonstrate essential aspects of modern computing like inter-core communication and genuine concurrency. Embedded Xinu has proven to be an effective teaching tool for demonstrating low-level concepts on single-core platforms, and it is currently used to teach a range of systems courses at multiple universities. As of this writing, no other bare metal educational operating system supports multicore computing. XinuPi3 provides a suitable learning environment for beginners on genuinely concurrent hardware. This paper provides an overview of the key features of the XinuPi3 system, as well as the novel embedded system education experiences it makes possible

Design, Configuration, Implementation, and Performance of a Simple 32 Core Raspberry Pi Cluster

In this report, I describe the design and implementation of an inexpensive, eight node, 32 core, cluster of raspberry pi single board computers, as well as the performance of this cluster on two computational tasks, one that requires significant data transfer relative to computational time requirements, and one that does not. We have two use-cases for the cluster: (a) as an educational tool for classroom usage, such as covering parallel algorithms in an algorithms course; and (b) as a test system for use during the development of parallel metaheuristics, essentially serving as a personal desktop parallel computing cluster. Our preliminary results show that the slow 100 Mbps networking of the raspberry pi significantly limits such clusters to parallel computational tasks that are either long running relative to data communications requirements, or that which requires very little internode communications. Additionally, although the raspberry pi 3 has a quad-core processor, parallel speedup degrades during attempts to utilize all four cores of all cluster nodes for a parallel computation, likely due to resource contention with operating system level processes. However, distributing a task across three cores of each cluster node does enable linear (or near linear) speedup.Comment: Stockton Universit