NI-XNET设备的样例程序。 NI-XNET为配置、开发和调试应用程序提供支持，适用于汽车以太网、CAN、LIN和FlexRay网络的原型验证、仿真和测试。 NI-XNET是一个NI仪器驱动程序，具有一组易用的常见功能，用于读写PXI、PCI、NI CompactDAQ和NI CompactRIO等不同平台的汽车以太网、CANI、LIN和FlexRay帧和信号。NI-XNET CAN、LIN和FlexRay接口经优化，适合需要对数百个CAN帧和信号进行高速实时操作的应用，如硬件在环仿真、快速控制原型、总线监控和自动化控制等。

NI-XNET Hardware and Software User Manual and Specifications - National Instruments

第七章结论与展望 第七章结论与展望 7．1结论 ∑．出狮C现已成为高精度ADC设计的一种切实可行的解决方案。虽然∑．△的 思想很早就提出来了，但由于∑．△涉及很多的数字信号处理问题，所以直到大规模 数字电路芯片能实现时，∑．△调制器才成为集成电路设计中的一种受欢迎的技术。 在高级音频领域，由于对ADC的精度要求非常高，故传统奈氏ADC很难满足要 求，∑．AADC是最好的选择。同时，∑．址mC最大的应用领域是音频领域。提高 ∑．△ADC精度的手段主要有：提高过采样比、增加调制器阶数和增加量化器位数。 而在∑．山∞C中使用多位量化器除了有助于提高转换器精度外，还能减少整体功耗 和提高∑．出mC的稳定性。因此，多位量化器用在许多∑．山如C特别是高质量音频 ADC的设计中。为了适应高级音频的发展需求，开展了高精度∑．出①C的研究。 本文在讨论∑．出∞C基本原理的基础上，分别从系统结构级、开关电容级和电 路级对高精度∑一△ADC进行了研究，主要工作和研究成果可以总结为： (1)在对∑．△ADC理论和电路等方面进行系统的研究后，完成了一款音频18位 单环2阶4位∑．出～DC设计工作。芯片采用0．35岬CMOS工艺，实测芯片有效位 数为16．8位，双通道ADC总功耗为180mW，芯片总面积约为3．18mm×4．2mm= 13．4mm2，达到了预定的设计目标。 (2)详细分析了∑．△ADC理论。分析了传统奈氏采样率ADC的两个主要工作过 程：采样和量化过程。基于ADC的各种性能指标定义，对∑．△ADC的采样和量化 过程进行了系统的分析。首先，利用过采样理论，得到了过采样率和系统信噪比 的关系。其次，多位量化器的使用减小了量化噪声功率，通过计算分析，量化出 了量化器位数和信噪比、有效位数的关系。可以看出过采样和多位量化器的使用 极大地提高了∑．山∞C系统的精度。∑．△ADC使用噪声整形技术，使得所需频带内 的噪声能量呈s甜(x)的功率分布，极大地降低了信号带内的噪声功率。因此， ∑．出mC的精度与系统阶数或级数密切相关，在稳定前提下，更高的阶数或级数可 以获得更高的精度。为了降低功耗和面积，∑．出mC系统的阶数、过采样率和量化 器位数具有折中的关系，合理分配其值，可以得到较好的ADC性能。 (3)基于Matlab模型，对二阶∑．出mC进行了行为仿真并确定了关键模块的性 能要求。系统分析了∑．AADC电路中的非理想因素如运算放大器的有限直流增益、 有限带宽和摆率、开关非线性、采样电容热噪声、时钟抖动等对∑．出∞C性能的影 响，从而可以深入了解电路设计的要求。在分析这些非理想特性的基础上，使用 Matlab软件进行系统建模和仿真，得出最终ADC系统的性能仿真结果。

本人硬件设计工程师，网上的很多说的都很模糊，本文档一步一步的设置，实测可用，所用的软件是Allegro16.6，欢迎交流。

XNet XNet是一个卷积神经网络，旨在将X射线图像分割为骨骼，软组织和开放束区域。 具体而言，它在小型数据集上表现良好，目的是最大程度地减少软组织类别中的假阳性数。 该代码与在SPIE医学影像会议论文集（2019）中发表的论文一起提供，可在预印本arXiv上找到，为： 引用为： @inproceedings{10.1117/12.2512451, author = {Joseph Bullock and Carolina Cuesta-Lázaro and Arnau Quera-Bofarull}, title = {{XNet: a convolutional neural network (CNN) implementation for medical x-ray image segmentation suitable for small datasets}}, vol

基于NI-XNET驱动的LIN通信全新使用，用于配置数据库的说明。

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NI-XNET Hardware and Software Manual

XNET HardWare AND SoftWare

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