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PCA9655E电路图
PCA9655E电路图
型号 | 制造商 | 描述 | 购买 |
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PCA9655EMTTXG | ON | PCA9535E 通过 I2C 总线和 SMBus 提供 16 位通用并行输入/输出 (GPIO) 扩展。 PCA9535E 包括两个 8 位配置输入或输出选项;输入、输出和极性反向(有效高电平或有效低电平运行)寄存器。通电时,所有 I/O 均默认为输入。每个 I/O 均可通过写入相应的 I/O 配置位配置为输入或输出。每个输入或输出的数据均保留在其相应输入或输出寄存器中。极性反向寄存器可用于在读取寄存器时对极性进行反向。所有寄存器均可由主系统读取。 PCA9655E 提供开漏中断输出,当任何输入状态与其相应的输入端口寄存器状态不同时则会激活。该中断输出用于向主系统指示输出状态已发生改变。电源接通重置会将寄存器设置为其默认值,并启动器件状态机。 三个硬件引脚(AD0、AD1、AD2)用于配置该器件的 I2C 总线从地址。允许最多 64 个器件共享相同的 I2C 总线和 SMBus。 | 立即购买 |
PCA9655EDWR2G | ON | PCA9655E提供16位通用并行输入/输出(GPIO)扩展通过I2C总线/SMBus。 | 立即购买 |
PCA9655EDTR2G | ON | PCA9535E 通过 I2C 总线和 SMBus 提供 16 位通用并行输入/输出 (GPIO) 扩展。 PCA9535E 包括两个 8 位配置输入或输出选项;输入、输出和极性反向(有效高电平或有效低电平运行)寄存器。通电时,所有 I/O 均默认为输入。每个 I/O 均可通过写入相应的 I/O 配置位配置为输入或输出。每个输入或输出的数据均保留在其相应输入或输出寄存器中。极性反向寄存器可用于在读取寄存器时对极性进行反向。所有寄存器均可由主系统读取。 PCA9655E 提供开漏中断输出,当任何输入状态与其相应的输入端口寄存器状态不同时则会激活。该中断输出用于向主系统指示输出状态已发生改变。电源接通重置会将寄存器设置为其默认值,并启动器件状态机。 三个硬件引脚(AD0、AD1、AD2)用于配置该器件的 I2C 总线从地址。允许最多 64 个器件共享相同的 I2C 总线和 SMBus。 | 立即购买 |
标题 | 类型 | 大小(KB) | 下载 |
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WQFN24 4x4, 0.5P | 54 | 点击下载 | |
Remote 16-bit I/O Expander | 165 | 点击下载 | |
SOIC−24 WB | 52 | 点击下载 | |
TSSOP24 7.8x4.4, 0.65P | 59 | 点击下载 | |
PCA9655E_PD.GIF | UNKNOW | 25 | 点击下载 |
PCA9655E_AD.GIF | UNKNOW | 30 | 点击下载 |
Powering-Up and Resetting the 16-Bit PCA I2C-Bus I/O Expanders | 177 | 点击下载 | |
ALS-GEVB Bill of Materials (ROHS Compliant) | 21 | 点击下载 |
在工业自动化领域,变频器和PLC/PCA系统是两个不可或缺的核心组成部分。变频器以其对电机转速和扭矩的精确控制,为工业自动化提供了强大的动力支持;而PLC/PCA系统则以其强大的逻辑处理能力和灵活
PCA-375-010位移传感器的功能是测量被测载体的倾斜角度,而动态传感器是专门为在动态环境中应用而设计的传感器。 动态传感器测量的物体应该是运动的,例如汽车。 、工程机械和机器人等应用场
使用数字万用表检测电阻。如果PCA-116-300的电阻值为5KΩ,则使用数字万用表检测电源的正极和负极电阻值为5KΩ±5%,信号稳定且无跳动,否则视为损坏。用数字万用表检测电源和输出电阻,拉出位移传感器。如果阻值从0-5KΩ均匀的变化,则传感器正常。
...章中,我们介绍了特征抽取的经典算法——主成分分析(PCA),了解了PCA算法实质上是进行了一次坐标轴旋转,尽可能让数据映射在新坐标轴方向上的方差尽可能大,并且让原数据与新映射的数据在距离的变化上尽可能小。
REDMI 智能电视 X 2025 系列搭载 MT9655 智能电视平台,该芯片采用 12nm 制程,搭配 CPU、GPU、NPU 规格提升,实现性能飞跃;配合超快响应的 4G 超大运存与 64GB
使用数字万用表检测电阻。如果PCA-116-300的电阻值为5KΩ,则使用数字万用表检测电源的正极和负极电阻值为5KΩ±5%,信号稳定且无跳动,否则视为损坏。用数字万用表检测电源和输出电阻,拉出位移传感器。如果阻值从0-5KΩ均匀的变化,则传感器正常。
主成分分析:主成分分析(PCA)是一种机器学习算法,广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型,它通常用于降维,通过将每个数据点投影到前几个主成分上,以获得低维数据,同时尽可能保留数据的变化。
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