6、电子开关与按钮的全面解析

电子开关与按钮的全面解析

在电子设备的世界里,开关和按钮是不可或缺的基础组件,它们承担着控制电路通断、切换功能等重要任务。下面将详细介绍各类开关和按钮的特点、工作原理及使用注意事项。

1. 按钮的种类与特点

按钮作为常见的电子组件,有着多种不同的类型,每种都有其独特的功能和应用场景。
- 锁存按钮(Latching Pushbutton)
- 工作方式 :每次按下锁存按钮,它会先锁存(保持闭合状态),再次按下则解锁(恢复断开状态)。例如,图中展示的6PDT(六极双掷)锁存按钮就是如此。还有一种简单的DPDT(双极双掷)带锁定功能的锁存按钮,按下时会有明显的位置变化,锁存状态下按钮位置比未锁存时更低,但有些此类按钮的数据手册可能未明确标注这一特性。
- 应用场景 :这种按两次实现不同状态切换的设计常见于手电筒、音频设备和汽车应用中。它还有多种别称,如push - push、locking、push - lock push - release、push - on push - off和alternate。
- 与微控制器结合 :简单的OFF - (ON)按钮若向微控制器发送脉冲,微控制器内的软件可使输出在两种状态间切换,看似具有锁存输出功能。微控制器能根据每次按钮按下执行无限数量的选项切换,常见于手机或便携式媒体播放器。
- 优缺点 :机械锁存按钮由于内部机制,故障率比简单的OFF - (ON)按钮高,但优点是无需额外的微控制器就能产生输出。
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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