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i2c距離的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
i2c距離的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦林有容寫的 Raspberry Pi 樹莓派：12 道開胃菜打造 Linux 核心肌群(iT邦幫忙鐵人賽系列書) 和曾吉弘,郭俊廷的 初學Jetson Nano不說No：CAVEDU教你一次懂都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和翰吉文化所出版 。
逢甲大學 自動控制工程學系 洪三山所指導 李品逸的 營建工地機具噪音量測與分析之研究 （2021），提出i2c距離關鍵因素是什麼，來自於營建工地、噪音、職安問題、聽力損失。
而第二篇論文明志科技大學 機械工程系機械與機電工程碩士班 楊岳儒所指導 黃虹媚的 以Arduino為基礎之CAN設計與製作 （2021），提出因為有 控制器區域網路、Arduino Uno R3、資料通訊的重點而找出了 i2c距離的解答。
Raspberry Pi 樹莓派：12 道開胃菜打造 Linux 核心肌群(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決i2c距離 的問題，作者林有容 這樣論述：
「Ok，你買了幾本 Linux 驅動程式的書，然後呢？」 在學習一個新技術時，往往會期待先從一些簡單的例子出發，再逐漸延伸。 不過，如果這個新技術跟 Linux 核心相關，「一些簡單的例子」可能沒那麼簡單。 如果直接從核心改起，從一些作業系統課常見的名詞出發：行程管理、同步機制、記憶體等，往往會因為更動帶來的影響遍佈整個作業系統，而不知該如何下手。而如果從裝置驅動程式開始，個人電腦的硬體往往缺乏彈性，嵌入式系統則需要另外準備軟、硬體實驗環境、交叉編譯工具鏈等等，也很有可能需要另外使用 QEMU 之類的模擬器除錯。 要開始寫程式，才能驗證所學。但似乎
很難找到簡單實驗環境與例子，那該怎麼辦呢？ 別擔心！這本書就是來回答這個問題！ 本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽IoT組冠軍系列文章──《Modern Maker : 從那些 Maker 的大小事看 Linux 核心》。本書旨在替理解 Linux 內部提供一個略為不同的切入點，使用創客手邊的 Raspberry Pi 與 Arduino，搭配最普遍使用的 Ubuntu，作為實驗 Linux 核心功能的環境。除此之外，本書援引近五年來的諸多研討會作為第一手材料。手上拿著這本書的你，不用買更多材料，今天回家就可以立刻實驗！ 本書內容 Chapter 1：Ftrace 與
eBPF ，介紹 Linux 中的兩個動態追蹤機制：由「即時」分支來的 ftrace ，與近幾年討論度極高的 eBPF。這些工具使得讀者僅使用命令列，就能觀察 Linux 內部的運作。這樣做也容易有「外溢」的效果：如果你在追蹤結果中一直看到某些東西重複出現，自然會好奇這是什麼。於是你就有了一個學新東西的好情境。 Chapter 2：裝置樹與 Linux 裝置框架，介紹裝置樹與 Linux 裝置模型。一方面是更貼近 Maker 的經驗：Maker 們可能常 常在一些感測器、ADC、觸控螢幕的硬體供應商提供說明中，看到疊加裝置樹的指示。介紹裝置樹對於 Maker 來說，可以更深入理解這件事的
目的，是非常有幫助的知識。另一方面，核心模組也可以因為結合裝置模型，許多函式可以使用自動資源管理的版本，也有助於讓程式更精簡。 Chapter 3：GPIO ，介紹如何在核心中使用 GPIO 。有了 GPIO 之後，就能在 Chapter 4：IRQ 中使用 GPIO 觸發各種 IRQ，搭配 Chapter 1 的動態追蹤工具，讓讀者可以親自實驗中斷上半部與下半部機制的執行機制、執行前後文、發生時機等等。本書涵蓋的下半部機制包含了 workqueue、softirq、tasklet 與 threaded IRQ。在理解 IRQ 之後，相信讀者在閱讀核心文件時，碰到如「該函式無法在不能休眠
的情境使用」之類的敘述時，就不會容易感到困惑。 Chatper 5：I2C ，在介紹核心與使用者空間的 I2C 相關功能之後，Chatper 6：與使用者交換資料中，介紹了字元驅動程式，並且把前述的 I2C 的傳輸包裝成字元驅動程式。 最後則是介紹了專為感測器設計的 IIO 子系統。多數的 ADC、加速規、距離感測器等，有不少可以在 IIO 子系統中找到驅動程式。 本書使用的硬體 這本書使用 Raspberry 4B 與 Arduino Uno。當然，還需要幾條杜邦線。除此之外，為了不讓使用 3.3V 邏輯電壓的 Raspberry Pi 4B 被使用 5V 邏輯電壓的 Ard
uino Uno 破壞，部分實驗需要使用到邏輯準位轉換器（logic level shifter）。以及在最後的 IIO 實驗中，還需要一個 TCRT5000 紅外線距離感測器，但實際上也可以 Arduino Uno 替代。除此之外，你不需要更多硬體了。 Ok，準備好了，我們就直接開始吧！
營建工地機具噪音量測與分析之研究
為了解決i2c距離 的問題，作者李品逸 這樣論述：
一般環境噪音的主要來源有工業噪音、交通噪音及營建工程噪音等。其中，營建工程大量採用機械工具施工，而施工所產生的噪音已成為公害問題之一，更是對勞工有直接傷害。噪音暴露量所導致的聽力損失為漸進性且無痛感，進而影響語言聽力；此外，機具在長期使用狀況下，皮帶或齒輪產生磨損、軸承鋼珠的破裂、螺絲產生鬆脫或生鏽等，皆可能是造成工安意外的原因。緣此；本研究擬針對營建工程之機具開發出一套噪音量測及分析系統。針對施工人員在施工環境下，多項機具運作時持續一段時間之高分貝噪音值、噪音響度加權累積暴露劑量來做警示系統並記錄。未來，藉由當機具異常時，除了可能造成不正常振動外，通常展現的是聲音頻率的偏移或聲音響度的不當
變化，因而聲音頻譜在特徵參數的變化也是值得探討的問題，此應用可發展於各種高噪音工作環境，以改善在此工作環境下之職安問題，同時期待能降低機器發生損害之成本與實現機械操作科學化之分析，咸信可提供營建工地降噪必要性之參考依據。
初學Jetson Nano不說No：CAVEDU教你一次懂
為了解決i2c距離 的問題，作者曾吉弘,郭俊廷 這樣論述：
本書前2章將依序介紹實現AI神經網路推論於邊緣運算裝置為何是目前最熱門的趨勢，並選定NVIDIA Jetson Nano 4GB開發套件作為本書主要開發環境。 第3章介紹多種深度學習視覺推論應用。到了第4章，說明如何存取Jetson Nano之GPIO腳位來結合常見的周邊電子裝置，意即您可在現存的簡易家電裝置上自行整合更豐富的AI功能。 第5章與第6章將介紹如何使用JetBot機器人平台來實現自動駕駛車常見的功能，包含障礙物閃避與道路跟隨等。讀者將自行收集資料來建立訓練資料集來建立專屬的神經網路模型。最後於第七章，將整合Intel RealSense景深攝
影機讓Jetson Nano整合具備深度資訊的影像處理功能。 本書特色 本書將帶領讀者進入熱門的邊緣AI(Edge AI)領域，並直接在NVIDIA Jetson Nano 單板電腦實作各種深度學習神經網路結合機器視覺的實務性範例，並以JetBot移動式輪型機器人平台來實現障礙物閃避與道路跟隨等自動駕駛車常見的功能。 本書也會介紹如何透過 Intel RealSense 景深攝影機讓您的邊緣專案具備深度視覺功能。 "AI 不難，現在就開始吧！" 本書作者群為NVIDIA原廠認證之Jetson AI大使與Jetson AI專家。
以Arduino為基礎之CAN設計與製作
為了解決i2c距離 的問題，作者黃虹媚 這樣論述：
本文完成一組具有三個控制器節點的控制器區域網路(Controller Area Network，CAN)，每個CAN節點由Arduino Uno R3與CAN通訊模組所組成，其中CAN通訊模組使用CAN控制器MCP2515及傳收器TJA1050。Arduino Uno以串列週邊介面(Serial Peripheral Interface，SPI)與CAN通訊模組傳遞資訊。三個控制節點經過匯流排(Bus)雙絞線(Twist Pair)連結成網路。物理層與資料連結層適用CAN2.0A與CAN2.0B協定。本文使用CanKing軟體觀察CAN BUS之通訊運作，實驗結果證明本文製作之CAN BUS
系統達到預期功能。