pca9555的原理图
时间: 2023-08-28 14:02:23 浏览: 66
PCA9555是一种常用的16位I/O扩展芯片,其原理图包含多个主要部分。
首先是VDD和VSS,用来提供芯片的电源。VDD为正电源引脚,通常连接到3.3V或5V的电源线,而VSS为地引脚,连接到电源的负极。
其次是SCL和SDA,用于与主控设备进行通信。SCL为串行时钟线,负责提供时钟信号,而SDA为串行数据线,用于传输数据。
另外,还有一个A0-A2引脚,用于设定芯片的I2C地址。通过将这些引脚连接到VDD或VSS,可以从8个可选的地址中选择一个来设置芯片的地址,以便于多个芯片在同一I2C总线上工作。
在16位GPIO引脚方面,PCA9555可以用作输入(IN)或输出(OUT)。IN引脚用于连接外部设备,如传感器,通过读取输入电平来检测其状态。OUT引脚则可用于控制其他设备,如继电器或LED等。
此外,PCA9555还包含了一些附加功能,如内部上拉电阻(PULL-UP)和输出电流限制。上拉电阻可以通过将相应的引脚连接到VDD来启用,以防止输入信号的漂移。输出电流限制功能可以通过设置寄存器来限制输出引脚的最大电流,以保护外部设备免受过电流的损害。
总之,PCA9555的原理图实际上是描述了芯片的各个引脚及其功能,并指导如何正确连接和使用该芯片,以满足具体的应用需求。
相关问题
pca9685原理图
很抱歉,我无法提供PCA9685的原理图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [树莓派16路PWM舵机驱动板(PCA9685)](https://blog.csdn.net/cwdelphi/article/details/115208651)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [手撸六足机器人(一)----------PCA9685[16路舵机控制]各寄存器详解及控制源码示例[STM32实现]](https://blog.csdn.net/qq_45704265/article/details/113641269)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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pca降维原理示意图
抱歉,根据提供的引用内容,没有给出pca降维原理示意图的描述或者引用。但是,我可以通过文字来给你解释一下pca降维的原理。PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)的主要思想是将n维特征映射到k维上,其中k维是全新的正交特征,也被称为主成分。这些主成分是在原有n维特征的基础上重新构造出来的。PCA的目标是通过保留数据中的主要信息来降低数据的维度。具体来说,PCA通过线性变换将原始数据投影到一个新的坐标系中,使得投影后的数据具有最大的方差。这样可以保留尽可能多的信息,并且可以减少数据的冗余。降维后的数据可以用更少的维度来表示,从而减少计算和存储的成本。PCA的核心计算是通过特征值分解来获得主成分,并且特征值越大的主成分所包含的信息越多。因此,选择保留的主成分个数或者降维后的维度可以根据主成分的方差和比例来确定。PCA在sklearn中使用简单,一般只需要指定需要降维到的维度或者降维后的主成分的方差和占原始维度所有特征方差和的比例阈值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [图解机器学习算法(14) | PCA降维算法详解(机器学习通关指南·完结)](https://blog.csdn.net/ShowMeAI/article/details/123408773)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [数据降维1:主成分分析法思想及原理(配图版)](https://blog.csdn.net/zhaodedong/article/details/103775967)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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