Handeln Sie auf Datenbasis
Sie können Daten aus dem Internet hochladen oder Daten von Geräten an einen ThingSpeak-IoT-Plattformkanal senden. Verwenden Sie diese Apps, um Daten auf ThingSpeak-Kanälen zu transformieren und zu visualisieren oder eine Aktion auszulösen.
Verwenden Sie die Alerts-API-Schnittstelle, um E-Mails als Antwort auf ThingSpeak-Daten zu planen.
Verwenden Sie die TalkBack-API-Schnittstelle, um Ihre TalkBack-Gerätewarteschlange zu steuern.
Alerts-API
TalkBack-API
Themen
Lösen Sie Aktionen für Ihre ThingSpeak-Daten aus
- TimeControl App
Verknüpfen Sie andere Apps mit der TimeControl-App, um sich wiederholende Aktionen auszuführen oder zu planen. - React App
Lösen Sie eine Aktion aus, wenn die Daten in einem Kanal bestimmte Bedingungen erfüllen. - Alerts-API
E-Mails von ThingSpeak auslösen. - Überwachen und reagieren Sie auf Kanalinaktivität mit ThingSpeak-Apps
Erkennen und Auslösen einer Aktion als Reaktion auf einen Sensorfehler, der zu Kanalinaktivität führen kann. - Verwenden Sie Google Assistant, um ein Licht ein- und auszuschalten
Dieses Beispiel zeigt, wie Sie mit Ihrer Stimme einen Kanalwert auf ThingSpeak ™ einstellen. - Reagieren Sie auf Kanalaktivität mit Benachrichtigungen von IFTTT
Dieses Beispiel zeigt, wie Sie mit der React-App eine HTTP-Anfrage an IFTTT in ThingHTTP auslösen.
Verwenden Sie ThingSpeak, um auf anderen Websites zu agieren
- ThingHTTP App
Verbinden Sie ein Gerät mit Webdiensten und APIs.
Daten analysieren und anzeigen
- MATLAB Analyse-App
Analysieren Sie die Daten in einem Kanal. - MATLAB Visualisierungs-App
Visualisieren Sie die Daten in einem Kanal. - Plugins App
Zeigen Sie mit einem Plug-In benutzerdefinierte Visualisierungen von Daten in einem Kanal an. - Kanalanzeige-Widgets
Wählen Sie aus anpassbaren Visualisierungen von Kanaldaten.
Handeln Sie auf Ihren Geräten mit TalkBack
- TalkBack App
Ermöglichen Sie jedem Gerät, auf Befehle in der Warteschlange zu reagieren. - Warteschlangenbefehle mit der TalkBack-App von MATLAB
Verwenden Sie MATLAB®-Funktionen, um Befehle in der TalkBack-App in die Warteschlange zu stellen. - Steuern Sie ein Licht mit TalkBack auf Arduino
Dieses Beispiel zeigt, wie Befehle aus einer ThingSpeak ™ TalkBack-Warteschlange abgerufen und zum Ändern des Status der integrierten LED verwendet werden. - Kanalaktualisierung und Lichtsteuerung auf Arduino
Dieses Beispiel zeigt, wie Sie Ihren Kanal aktualisieren und Befehle aus einer ThingSpeak ™ TalkBack-Warteschlange abrufen. - Steuern Sie ein Licht mit TalkBack auf ESP8266
Dieses Beispiel zeigt, wie Sie Befehle aus einer ThingSpeak ™ TalkBack-Warteschlange abrufen und dann die Befehle verwenden, um den Status der integrierten LED zu ändern. - Kanalaktualisierung und Lichtsteuerung mit ESP8266
Dieses Beispiel zeigt, wie ein Kanal aktualisiert und Befehle aus einer ThingSpeak ™ TalkBack-Warteschlange abgerufen werden. - Steuern Sie ein Licht mit TalkBack auf ESP32
Dieses Beispiel zeigt, wie Befehle aus einer ThingSpeak ™ TalkBack-Warteschlange abgerufen und zum Ändern des Status der integrierten LED verwendet werden. - Kanalaktualisierung und Lichtsteuerung mit ESP32
Dieses Beispiel zeigt, wie Sie Ihren Kanal aktualisieren und Befehle aus einer ThingSpeak ™ TalkBack-Warteschlange abrufen.
Verwandte Informationen
Enthaltene Beispiele
Steuern Sie ein Licht mit TalkBack auf Arduino
Dieses Beispiel zeigt, wie Befehle aus einer ThingSpeak ™ TalkBack-Warteschlange abgerufen und zum Ändern des Status der integrierten LED verwendet werden.
Analysieren Sie Kanaldaten, um E-Mail-Benachrichtigungen zu senden
Verwenden Sie den ThingSpeak-Benachrichtigungsdienst, um Benachrichtigungen als E-Mail-Nachrichten zu senden, und die TimeControl-App, um eine MATLAB Analysis-App auszulösen.
Kanalaktualisierung und Lichtsteuerung mit ESP32
Dieses Beispiel zeigt, wie Sie Ihren Kanal aktualisieren und Befehle aus einer ThingSpeak ™ TalkBack-Warteschlange abrufen. Verwenden Sie die Befehle, um den Status der integrierten LED zu ändern.
Live RUL Estimation of a Servo Gear Train Using ThingSpeak
Estimate the Remaining Useful Life (RUL) of a servo motor gear train through real-time streaming of servo motor data from an Arduino-based data acquisition system to ThingSpeak™, and from ThingSpeak to an RUL estimation engine running in MATLAB®.
