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NI前沿科技案例分享 & 面向半导体科研的超快脉冲I-V测试新产品发布_NI.pdf

上传人: p****n 编号:614117 2025-02-19 10页 2.61MB

1、INTERNAL-NI CONFIDENTIAL1故事的开始故事的开始20世纪70年代初,詹姆斯楚查德博士、比尔诺林和杰夫科多斯基三个年轻人在得克萨斯州大学奥斯汀分校的应用研究实验室中工作。他们使用了早期的计算机技术来收集和分析数据,因为对于低效的数据收集方法感到十分沮丧,于是这三个年轻人决定创造一种新产品。它始于一个大胆而简单的想法 将测试仪器连接到计算机 技术和测量技术的方式将永远改变。几十年后,连接仍然是 NI 的核心,影响着我们的思维方式和我们所做的一切。INTERNAL-NI CONFIDENTIAL2NI PXI 测试与测量系统测试与测量系统模块化架构使用户能够使用从 DC 到毫米

2、波频谱的多种仪器来定制和扩展测试系统。灵活且可扩展无与伦比的仪器性能、数据吞吐量和延迟,适用于高级测试和测量应用高性能测试平台开放式架构,用于开发特定于应用的测量和分析程序软件定义由供应商、集成商和顾问组成的全球网络提供无限的定制和支持。充满活力的生态系统INTERNAL-NI CONFIDENTIAL3非易失性存储器脑科学声学拓扑双光子显微镜锂电池无损检测INTERNAL-NI CONFIDENTIAL4基于基于NI PXIe-4309搭建全球首个搭建全球首个OPM-EEG-fNIRS多模态神经影像系统多模态神经影像系统研究背景:研究背景:脑疾病是全球重大健康挑战,诊疗难度大。随着医学成像技

3、术的发展,多模态脑成像在脑科学和临床研究中的应用日益广泛。通过结合脑磁图(MEG)、脑电图(EEG)和功能性近红外光谱(fNIRS),多模态神经影像可以同步测量大脑的电生理活动和血流反应,从多个角度揭示大脑活动的复杂性,为神经血管耦合、可穿戴神经影像、脑机接口等研究提供支持。北京大学高家红教授团队专注于多模态神经影像技术,全球首创实现了原子磁强计脑磁图、脑电图和近红外光谱的同步采集平台,并在国际上发表了高水平研究成果。*Multimodal neuroimaging with optically pumped magnetometers:A simultaneous MEG-EEG-fNIRS

4、 acquisition system,NeuroImage,2022.为了搭建高精度和高同步性的多模态神经影像系统,科研工作者们面临如下挑战:信号采集精度:需要高分辨率的设备来捕捉微弱的生理信号,确保数据的准确性和可靠性。信号同步:必须确保来自不同传感器(OPM-MEG、EEG和fNIRS)的数据能够同步采集,以便进行有效的整合和分析。系统灵活性:需要一个能够灵活配置的系统,以适应不同实验需求和个体头部形状的传感器布局。解决方案:解决方案:科研工作人员基于NI PXIe-4309成功搭建出了多模态神经影像系统,实现了多种微弱生理信号的同步采集,系统组成如下:PXIe-4309 非常适合科学级

5、用户。在我们实验室开发先进传感器的过程中,我们只需将输出模拟电压连接到 PXIe-4309,后续的信号调理(如抗混叠滤波、放大和模拟到数字转换)都可以由 4309 进行良好处理,使我们能够更加专注于自己的研究。茹星语博士,北京大学茹星语博士,北京大学组件数量功能描述NI PXI模拟采集模块PXIe-43092同步以及记录来自OPM、EEG和刺激通道的信号以及眨眼和心脏活动的混杂微弱的生物电信号;28位分辨率、32通道且可扩展、高达2MS/s采样率、15V;NI PXI 机箱与控制器1结合图形化的编程软件LabVIEW进行后续的数据处理运算;光泵磁力计(OPM)25测量极弱磁场,记录脑电生理活动

6、;脑电图(EEG)1测量脑电图信号;功能性近红外光谱(fNIRS)1测量由神经活动引起的皮质血流动力学变化;INTERNAL-NI CONFIDENTIAL5使用使用NI PXIe-4498加速声学拓扑态研究加速声学拓扑态研究研究背景:研究背景:石墨烯作为革命性材料,因其卓越的物理化学性质在新能源、生物医学等前沿领域展现了巨大潜力。通过卷曲单层石墨烯可形成一维碳纳米管,其电子能带和拓扑性质取决于手性和单元数。然而,现有技术难以精准控制其结构,实验验证仍不足。南京大学刘晓峻教授、程营教授以及张志旺教授团队通过声波导管网络构建石墨烯及碳纳米管的声学等效模型,并首次实验揭示了声学类碳管的能带和拓扑性

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本文主要介绍了NI(National Instruments,美国国家仪器公司)与全球多所院校合作,在集成电路材料与器件领域的研究进展。 1. 德州理工大学基于NI PXI和STS平台开设《针对集成电路的高级模块化测试方法》课程,推动半导体测试技术的发展。 2. 南京大学、华东师范大学等科研团队正在推动基于NI PXI平台的“存算一体”相关研究,以实现硬件层面上模拟生物大脑和感知系统的功能。 3. 上海交通大学智能仿生视觉实验室基于NI PXI平台进行的“仿生眼”研究,被Nature收录,被誉为仿生眼领域的重要突破之一。 4. 佛罗里达大学基于NI PXI平台开设《混合信号IC测试》课程,并持续为TI等企业输送人才。 5. 中科院能源纳米所基于NI PXI平台进行纳米发电机的科研,论文成果被Science收录。 6. 随着新型材料器件的发展,科研人员的研究重点逐渐从单个节点的基础研究过渡到集成与应用的大规模阵列测试,关注焦点包括阵列单元循环测试、应用算法映射集成与应用性能优化等。
德州理工大学如何利用NI PXI和STS平台进行集成电路测试教学? 南京大学和华东师范大学如何利用NI PXI平台推动存算一体技术发展? 上海交通大学智能仿生视觉实验室如何利用NI PXI平台实现仿生眼技术突破?
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