PCA9685驱动9个9g舵机用什么供电

PCA9685驱动9个9g舵机用什么供电，买哪种电池，转接口什么的搞不清楚🥹最好直接甩链接做作业急

对于9个9g舵机,可以考虑以下方案:

1. 电源选择2S 7.4V锂电池,比如这款https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z09.2.0.0.15162e8dUGkfoQ&id=604229679610&_u=g20l26vf5d18
2. 转接口选择BEC,比如这款5V 6A BEC模块https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z09.2.0.0.15162e8dUGkfoQ&id=541177195693&_u=g20l26vf5d23
   将BEC的输入接在锂电池的输出上,BEC的输出接PCA9685和9个舵机的电源输入。
   BEC的作用是将电池的高压转成舵机工作所需的5V电压,同时可以提供6A的大电流,足够驱动9个舵机。
3. 需要9根舵机信号线和2根电源线。舵机信号线接在PCA9685的输出端口,电源线的一端接在BEC的输出,另一端接在9个舵机的电源输入。
4. 可选购一些延长线和排线更加方便连接。
   这样一个 Setup 就可以驱动你的9个9g舵机了。总的来说需要准备:
5. 2S 7.4V锂电池
6. 5V 6A BEC电源模块
7. 舵机信号线和电源线
8. 固定部品胶带、焊盘等
   具体接线方法可以参考PCA9685的 Datasheet 和9g舵机的说明

• 这篇博客: 特征工程：PCA主成分分析（实例）中的 9.PCA总结 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 深入解释主成分:线性变换
  1．原始坐标系的特征向量不是垂直的，指向数据自然遵循的方向
  2．新坐标系中的特征向量相互垂直，也就是新的x轴和y轴。
  3. PCA是一种特征转换工具，以原始特征的线性组合构建出全新的超级特征。
  4. 主成分会产生新的特征，最大化数据的方差，并按方差大小来排序。

  对于机器学习来说，方差越大蕴含的信息量越大，如果某一列方差为0，那说明样本的取值都是一样的，方差的定义是一个离散度的标准，方差为0说明所有的样本取值都相同，那对分类没有意义。