74HC573锁存器应用(附英文手册)
时间:2019-08-26
本文章向大家介绍74HC573锁存器应用(附英文手册),主要包括74HC573锁存器应用(附英文手册)使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
-
锁存器(LATCH)概念
锁存器(Latch)是一种对脉冲电平敏感的存储单元电路,它们可以在特定输入脉冲电平作用下改变状态。
锁存,就是把信号暂存以维持某种电平状态。
锁存器作用:
- 缓存
- 完成高速的控制器与慢速的外设的不同步问题
- 解决驱动的问题
- 解决一个 I/O 口既能输出也能输入的问题
在项目中,我是用的锁存器的目的是为了缓存,用一组IO口控制多组继电器。
OE 接低电平,使芯片内部数据保持器输出端与芯片8位输出端之间连通;
LE 端的作用是通过高低电平控制8位输入与内部数据保持器输入端的连通与断;
当 LE = 0 时,P0端口的8位数据线与74HC573内部数据保持器的输入端断开;
当 LE = 1 时,P0端口的8位数据线与74HC573内部数据保持器的输入端连通
74HCT573-Q100具有八进制D型透明锁存器,每个锁存器具有独立的D型输入,而面向总线的应用则具有三态真正的输出。 锁存使能(LE)输入和输出使能(OE)输入对于所有锁存器是公共的。
LE为高电平时,Dn输入端的数据进入锁存器。 在这种情况下,锁存器是透明的,即每当其对应的D输入改变时,锁存器输出就改变状态;
当LE为低电平时,锁存器将存在于D输入端的信息存储在LE的高电平至低电平转换之前的建立时间;
当OE为低电平时,8个锁存器的内容在输出端可用;
当OE为高电平时,输出变为高阻态关闭状态。OE输入的操作不会影响锁存器的状态。
链接:https://pan.baidu.com/s/1oeJDx1HN6NpE1_69L4v2eA
提取码:zgc1
原文地址:https://www.cnblogs.com/zhy-alive/p/11398143.html
- JavaScript 教程
- JavaScript 编辑工具
- JavaScript 与HTML
- JavaScript 与Java
- JavaScript 数据结构
- JavaScript 基本数据类型
- JavaScript 特殊数据类型
- JavaScript 运算符
- JavaScript typeof 运算符
- JavaScript 表达式
- JavaScript 类型转换
- JavaScript 基本语法
- JavaScript 注释
- Javascript 基本处理流程
- Javascript 选择结构
- Javascript if 语句
- Javascript if 语句的嵌套
- Javascript switch 语句
- Javascript 循环结构
- Javascript 循环结构实例
- Javascript 跳转语句
- Javascript 控制语句总结
- Javascript 函数介绍
- Javascript 函数的定义
- Javascript 函数调用
- Javascript 几种特殊的函数
- JavaScript 内置函数简介
- Javascript eval() 函数
- Javascript isFinite() 函数
- Javascript isNaN() 函数
- parseInt() 与 parseFloat()
- escape() 与 unescape()
- Javascript 字符串介绍
- Javascript length属性
- javascript 字符串函数
- Javascript 日期对象简介
- Javascript 日期对象用途
- Date 对象属性和方法
- Javascript 数组是什么
- Javascript 创建数组
- Javascript 数组赋值与取值
- Javascript 数组属性和方法
- [源码分析] 从实例和源码入手看 Flink 之广播 Broadcast
- [源码分析] 从FlatMap用法到Flink的内部实现
- [白话解析] 通俗解析集成学习之bagging,boosting & 随机森林
- [源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程
- 从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成
- [源码分析]从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版)
- [白话解析] 通俗解析集成学习之GBDT
- [源码解析]为什么mapPartition比map更高效
- [记录点滴]Redis实现简单消息队列
- [源码解析] Flink的groupBy和reduce究竟做了什么
- [记录点滴]在Ionic和Android中上传Blob图片
- [源码解析] GroupReduce,GroupCombine 和 Flink SQL group by
- [记录点滴] 小心 Hadoop Speculative 调度策略
- [白话解析] 通过实例来梳理概念 :准确率 (Accuracy)、精准率(Precision)、召回率(Recall)和F值(F-Measure)
- [记录点滴] OpenResty中Redis操作总结