当前位置: 首页 > news >正文

一文了解LM317T的引脚介绍、参数解读

LM317T是一种线性稳压器件,它具有稳定输出电压的特性。LM317T可以通过调整其输出电阻来确保输出电压的稳定性,因此被广泛应用于各种电子设备中。

LM317T引脚图介绍

LM317T共有3个引脚,分别是:

  1. 输入引脚(输入电压V_in):这是LM317T的电源输入引脚,通常连接到电源的正极。输入电压的范围为3V至40V。

  2. 输出引脚(输出电压V_out):这是LM317T的电源输出引脚,通常连接到负载电路。输出电压的范围由外部电阻器来确定,通常可以通过调整外部电阻器的阻值来设置所需的输出电压。

  3. 调节引脚(ADJ):这是LM317T的调节引脚,通常连接到一个可变电阻器来调整输出电压。通过调整ADJ引脚上的电压,可以改变输出电压的稳定性和精确度。

LM317T参数分析

  1. 输出电压范围:LM317T的输出电压范围由外部电阻器来确定,通常可以在1.2V至37V之间调整。

  2. 输出电流:LM317T的最大输出电流为1.5A。如果需要更大的输出电流,可以将多个LM317T进行并联。

  3. 输入-输出差压:由于LM317T是一种线性稳压器件,因此在其输入和输出之间会有一定的压降。这个压降通常为2V至3V,这意味着输入电压必须比所需的输出电压高2V至3V。

  4. 温度稳定性:LM317T具有良好的温度稳定性,其输出电压变化范围在-55°C至125°C内约为0.01%/°C。

  5. 最大功耗:LM317T的最大功耗取决于其输入-输出差压以及输出电流。在满载条件下,最大功耗通常为15W。

需要注意的是,LM317T是一种线性稳压器件,因此会有一定的能量损耗,尤其在输入-输出差压较大或输出电流较大的情况下。在设计电路时,需要合理选择外部电阻器和散热器,以确保LM317T的稳定工作。

本文由捷配pdf.jiepei.com编辑整理,请勿转载。

相关文章:

一文了解LM317T的引脚介绍、参数解读

LM317T是一种线性稳压器件,它具有稳定输出电压的特性。LM317T可以通过调整其输出电阻来确保输出电压的稳定性,因此被广泛应用于各种电子设备中。 LM317T引脚图介绍 LM317T共有3个引脚,分别是: 输入引脚(输入电压V_in&…...

【2024.02.22】定时执行专家 V7.0 发布 - TimingExecutor V7.0 Release - 龙年春节重大更新版本

目录 ▉ 新版本 V7.0 下载地址 ▉ V7.0 新功能 ▼2024-02-21 V7.0 - 更新日志▼ ▉ V7.0 新UI设计 ▉ 新版本 V7.0 下载地址 BoomWorks软件的最新版本-CSDN博客文章浏览阅读10w次,点赞9次,收藏41次。▉定时执行专家—毫秒精度、专业级的定时任务执行…...

☀️将大华摄像头画面接入Unity 【1】配置硬件和初始化摄像头

一、硬件准备 目前的设想是后期采用网口供电的形式把画面传出来,所以这边我除了大华摄像头还准备了POE供电交换机,为了方便索性都用大华的了,然后全都连接电脑主机即可。 二、软件准备 这边初始化摄像头需要用到大华的Configtool软件&#…...

直流电流电压变送器4-20mA 10V信号隔离转换模拟量精度变送器

品牌:泰华仪表 型号:TB-IP(U)XX 产地:中国大陆 省份:安徽省 地市:宿州市 颜色分类:4-20mA转4-20mA,4-20mA转0-10V,4-20mA转0-20mA,4-20mA转0-5V,0-20mA转0-20mA,0-20mA转4-20mA,0-20mA转0-10V,0-20mA转…...

1.1 计算机网络的概念、功能、组成和分类

文章目录 1.1 计算机网络的概念、功能、组成和分类(一)计算机网络的概念(二)计算机网络的功能(三)计算机网络的组成1.组成部分2.工作方式3.功能组成 (四)计算机网络的分类 总结 1.1 …...

排序算法整理

排序种类排序特性代码背景 基于插入的排序直接插入排序原理代码 折半查找排序2路查找排序希尔排序(shell) 缩小增量排序原理代码 基于交换的排序冒泡排序原理代码 快速排序(重要!)原理我的思考 代码 基于选择的排序(简单)选择排序…...

ONLYOFFICE 桌面应用程序 v8.0 发布:全新 RTL 界面、本地主题、Moodle 集成等你期待的功能来了!

目录 📘 前言 📟 一、什么是 ONLYOFFICE 桌面编辑器? 📟 二、ONLYOFFICE 8.0版本新增了那些特别的实用模块? 2.1. 可填写的 PDF 表单 2.2. 双向文本 2.3. 电子表格中的新增功能 单变量求解:…...

c语言---数组(超级详细)

数组 一.数组的概念二. 一维数组的创建和初始化2.1数组的创建2.2数组的初始化错误的初始化 2.3 数组的类型 三. 一维数组的使用3.1数组的下标3.2数组元素的打印3.2数组元素的输入 四. 一维数组在内存中的存储五. 二维数组的创建5.1二维数组的概念5.2如何创建二维数组 六.二维数…...

神经网络权重初始化

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 (如果只想看代码,请直接跳到“方法”一节,开头我介绍我的常用方法,后面介绍具体的各种方案) 神经网络通过多层神经元相互连接构成,而这些连接的强度就是通过权重&#xff…...

代码随想录训练营第三十九天|62.不同路径63. 不同路径 II

62.不同路径 1确定dp数组&#xff08;dp table&#xff09;以及下标的含义 从&#xff08;0&#xff0c;0&#xff09;出发到&#xff08;i&#xff0c;j&#xff09;有 dp[i][j]种路径 2确定递推公式 dp[i][j]dp[i-1][j]dp[i][j-1] 3dp数组如何初始化 for(int i0;i<m…...

学习大数据所需的java基础(5)

文章目录 集合框架Collection接口迭代器迭代器基本使用迭代器底层原理并发修改异常 数据结构栈队列数组链表 List接口底层源码分析 LinkList集合LinkedList底层成员解释说明LinkedList中get方法的源码分析LinkedList中add方法的源码分析 增强for增强for的介绍以及基本使用发2.使…...

Python 光速入门课程

首先说一下&#xff0c;为啥小编在即PHP和Golang之后&#xff0c;为啥又要整Python&#xff0c;那是因为小编最近又拿起了 " 阿里天池 " 的东西&#xff0c;所以小编又不得不捡起来大概五年前学习的Python&#xff0c;本篇文章主要讲的是最基础版本&#xff0c;所以比…...

解决vite打包出现 “default“ is not exported by “node_modules/...问题

项目场景&#xff1a; vue3tsvite项目打包 问题描述 // codemirror 编辑器的相关资源 import Codemirror from codemirror;error during build: RollupError: "default" is not exported by "node_modules/vue/dist/vue.runtime.esm-bundler.js", impor…...

c语言strtok的使用

strtok函数的作用为以指定字符分割字符串&#xff0c;含有两个参数&#xff0c;第一个函数为待分割的字符串或者空指针NULL&#xff0c;第二个参数为分割字符集。 对一个字符串首次使用strtok时第一个参数应该是待分割字符串&#xff0c;strtok以指定字符完成第一次分割后&…...

hash,以及数据结构——map容器

1.hash是什么&#xff1f; 定义&#xff1a;hash,一般翻译做散列、杂凑&#xff0c;或音译为哈希&#xff0c;是把任意长度的输入&#xff08;又叫做预映射pre-image&#xff09;通过散列算法变换成固定长度的输出&#xff0c; 该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射&…...

AIoT网关 人工智能物联网网关

AIoT(人工智能物联网)作为新一代技术的代表&#xff0c;正以前所未有的速度改变着我们的生活方式。在这个智能时代&#xff0c;AIoT网关的重要性日益凸显。它不仅是连接智能设备和应用的关键&#xff0c;同时也是实现智能化家居、智慧城市和工业自动化的必备技术。      一…...

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的鸟类识别系统(Python+PySide6界面+训练代码)

摘要&#xff1a;本文详细阐述了一个利用深度学习进行鸟类识别的系统&#xff0c;该系统集成了最新的YOLOv8算法&#xff0c;并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等先前版本进行了性能比较。该系统能够在图像、视频、实时视频流和批量文件中精确地识别和分类鸟类。文中不仅深入讲解了YO…...

核密度分析

一.算法介绍 核密度估计&#xff08;Kernel Density Estimation&#xff09;是一种用于估计数据分布的非参数统计方法。它可以用于多种目的和应用&#xff0c;包括&#xff1a; 数据可视化&#xff1a;核密度估计可以用来绘制平滑的密度曲线或热力图&#xff0c;从而直观地表…...

先进语言模型带来的变革与潜力

用户可以通过询问或交互方式与GPT-4这样的先进语言模型互动&#xff0c;开启通往知识宝库的大门&#xff0c;即时访问人类历史积累的知识、经验与智慧。像GPT-4这样的先进语言模型&#xff0c;能够将人类历史上积累的海量知识和经验整合并加以利用。通过深度学习和大规模数据训…...

重铸安卓荣光——上传图片组件

痛点&#xff1a; 公司打算做安卓软件&#xff0c;最近在研究安卓&#xff0c;打算先绘制样式 研究发现安卓并不像前端有那么多组件库&#xff0c;甚至有些基础的组件都需要自己实现&#xff0c;记录一下自己实现的组件 成品展示 一个上传图片的组件 可以选择拍照或者从相册中…...

7.4.分块查找

一.分块查找的算法思想&#xff1a; 1.实例&#xff1a; 以上述图片的顺序表为例&#xff0c; 该顺序表的数据元素从整体来看是乱序的&#xff0c;但如果把这些数据元素分成一块一块的小区间&#xff0c; 第一个区间[0,1]索引上的数据元素都是小于等于10的&#xff0c; 第二…...

【杂谈】-递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战

递归进化&#xff1a;人工智能的自我改进与监管挑战 文章目录 递归进化&#xff1a;人工智能的自我改进与监管挑战1、自我改进型人工智能的崛起2、人工智能如何挑战人类监管&#xff1f;3、确保人工智能受控的策略4、人类在人工智能发展中的角色5、平衡自主性与控制力6、总结与…...

简易版抽奖活动的设计技术方案

1.前言 本技术方案旨在设计一套完整且可靠的抽奖活动逻辑,确保抽奖活动能够公平、公正、公开地进行,同时满足高并发访问、数据安全存储与高效处理等需求,为用户提供流畅的抽奖体验,助力业务顺利开展。本方案将涵盖抽奖活动的整体架构设计、核心流程逻辑、关键功能实现以及…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

Leetcode 3577. Count the Number of Computer Unlocking Permutations

Leetcode 3577. Count the Number of Computer Unlocking Permutations 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接&#xff1a;3577. Count the Number of Computer Unlocking Permutations 1. 解题思路 这一题其实就是一个脑筋急转弯&#xff0c;要想要能够将所有的电脑解锁&#x…...

【项目实战】通过多模态+LangGraph实现PPT生成助手

PPT自动生成系统 基于LangGraph的PPT自动生成系统&#xff0c;可以将Markdown文档自动转换为PPT演示文稿。 功能特点 Markdown解析&#xff1a;自动解析Markdown文档结构PPT模板分析&#xff1a;分析PPT模板的布局和风格智能布局决策&#xff1a;匹配内容与合适的PPT布局自动…...

Java 加密常用的各种算法及其选择

在数字化时代&#xff0c;数据安全至关重要&#xff0c;Java 作为广泛应用的编程语言&#xff0c;提供了丰富的加密算法来保障数据的保密性、完整性和真实性。了解这些常用加密算法及其适用场景&#xff0c;有助于开发者在不同的业务需求中做出正确的选择。​ 一、对称加密算法…...

论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一)

宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架论文解析 论文解读&#xff1a;交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架&#xff08;一&#xff09; 论文解读&#xff1a;交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化…...

Java入门学习详细版(一)

大家好&#xff0c;Java 学习是一个系统学习的过程&#xff0c;核心原则就是“理论 实践 坚持”&#xff0c;并且需循序渐进&#xff0c;不可过于着急&#xff0c;本篇文章推出的这份详细入门学习资料将带大家从零基础开始&#xff0c;逐步掌握 Java 的核心概念和编程技能。 …...

如何在最短时间内提升打ctf(web)的水平?

刚刚刷完2遍 bugku 的 web 题&#xff0c;前来答题。 每个人对刷题理解是不同&#xff0c;有的人是看了writeup就等于刷了&#xff0c;有的人是收藏了writeup就等于刷了&#xff0c;有的人是跟着writeup做了一遍就等于刷了&#xff0c;还有的人是独立思考做了一遍就等于刷了。…...