LM555定时器数据手册:精准时序设计必备

需积分: 16 0 下载量 2 浏览量 更新于2024-07-21 收藏 1.38MB PDF 举报
LM555是一款经典的集成定时器,其datasheet提供了详尽的技术规格和功能概述,使得电子爱好者和硬件设计师能够充分利用这款器件进行各种设计。LM555最初由Texas Instruments (TI)公司推出,作为SE555/NE555的直接替代品,它在电路板上具有高度稳定性和广泛的应用灵活性。 1. **产品特点**: - LM555具有高精度的定时功能,适用于需要准确时间延迟或振荡的电路设计。 - 它支持多种工作模式,包括Astable(多谐振荡器)和Monostable(单稳态)模式,这使得它能够在微秒级到小时的时间范围内提供灵活的时间控制。 - 在定时延迟模式下,仅需一个外部电阻和一个电容即可实现精确的时间设置,而振荡模式下,通过两个外部电阻和一个电容可以调整频率和脉冲宽度(即占空比)。 - 输出电流强大,能驱动200mA的负载,无论是作为电源输出还是信号源,都能满足一般电路的需求。 - 输出特性兼容TTL标准,便于与其他数字电路连接。 - 温度稳定性极高,典型情况下,温度变化每摄氏度对频率的影响小于0.005%,确保在不同环境下的性能一致性。 2. **应用领域**: - LM555适用于多种电子应用,如计时器、延时电路、脉冲发生器、电压基准、PWM信号生成等。 - 在电子产品设计中,它可以用于控制继电器、LED灯的开关,以及在自动化设备中实现定时任务。 - 由于其小巧的8-pin VSSOP封装,使得它非常适合空间有限的嵌入式系统和便携式设备。 3. **文档与工具支持**: - 提供的产品资料包括数据手册、示例电路和购买信息,方便用户获取完整的功能描述、安装指南以及购买途径。 - 配套的工具和软件可能包括模拟器、设计工具和驱动程序,帮助工程师更高效地进行电路设计和仿真。 4. **技术支持与社区**: - TI公司为LM555提供技术支持,包括故障排查、更新和升级信息,同时,社区论坛也是学习和交流经验的好去处,用户可以分享设计案例和解决问题的方法。 LM555 datasheet是电子工程师必备的参考资料,无论是新手入门还是高级设计者,都能从中找到所需的信息来构建高效稳定的电子系统。它的广泛应用性和卓越性能使其成为电子设计领域的基石之一。

if self.config.load_type == "INC": # adhoc hist job do not need to join landing merge table try: landing_merge_df = self.spark.read.format(self.config.destination_file_type). \ load(self.config.destination_data_path) # dataframe for updated records df = df.drop("audit_batch_id", "audit_job_id", "audit_src_sys_name", "audit_created_usr", "audit_updated_usr", "audit_created_tmstmp", "audit_updated_tmstmp") # dataframe for newly inserted records new_insert_df = df.join(landing_merge_df, primary_keys_list, "left_anti") self.logger.info(f"new_insert_df count: {new_insert_df.count()}") new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict) update_df = df.alias('l').join(landing_merge_df.alias('lm'), on=primary_keys_list, how="inner") update_df = update_df.select("l.*", "lm.audit_batch_id", "lm.audit_job_id", "lm.audit_src_sys_name", "lm.audit_created_usr", "lm.audit_updated_usr", "lm.audit_created_tmstmp", "lm.audit_updated_tmstmp") self.logger.info(f"update_df count : {update_df.count()}") update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict) # dataframe for unchanged records unchanged_df = landing_merge_df.join(df, on=primary_keys_list, how="left_anti") self.logger.info(f"unchanged_records_df count : {unchanged_df.count()}") final_df = new_insert_df.union(update_df).union(unchanged_df) print("final_df count : ", final_df.count()) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.info('landing merge table not exists. will skip join landing merge') final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) else: self.logger.error(f'unknown error: {e.desc}') raise e else: final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return final_df

2023-06-11 上传