助听器的MATLAB和Simulink

助听器和耳蜗植入物的设计、原型制作和测试

MATLAB和Simulink使工程师、研究人员和科学家能够设计、原型化和测试助听器和耳蜗植入物，同时遵守行业法规和标准。您可以验证MATLAB和Simulink产品是否符合FDA/CE法规，并在开发过程中符合IEC 62304等标准。

使用MATLAB和Simulink，您可以：

开发具有实时测试功能的高级数字信号处理（DSP）算法
训练、验证、优化人工智能（AI）模型并将其集成到助听器中
设计并模拟存在噪声、时钟抖动和其他损伤的混合信号系统
设计和测试低延迟、低能耗无线通信系统
为DSP、AI和无线应用程序创建和验证ASIC设计

“在索诺娃，来自不同背景的工程师使用MATLAB和Simulink作为一种共享语言来设计创新的信号处理系统。基于模型的设计和快速实时原型制作使我们能够保持业务所需的产品开发速度。”
索诺娃·拉乌尔·格拉特

使用MATLAB和Simulink
助听器

GN听力加速下一代助听器专用集成电路的发展

Sonova通过基于模型的设计缩短助听器和植入物的产品开发时间

Cochlear Ltd.简化了耳蜗植入声音处理算法的开发

开发具有实时测试功能的高级DSP算法

通过MATLAB和Simulink，您可以在交互式应用程序的帮助下创建和模拟DSP算法和过滤器。然后，使用基于模型的设计，您可以立即在实时硬件上测试算法，以进行临床性能评估。通过原型确定最可靠的算法后，您可以优化它们的性能和能效，并使用代码生成在目标硬件中实现它们。

主动噪声控制——从建模到实时原型制作

示例和操作方法

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深度网络量化器窗口的屏幕截图，用于将深度神经网络量化为8位缩放整数数据类型。显示了三个部分：网络层图、校准统计和验证摘要。

深层网络量化器

将人工智能集成到助听器中

MATLAB和Simulink允许您使用交互式应用程序和高级频谱分析技术，如小波比例图，从人工智能模型的信号中提取有区别的特征。您可以创建支持AI的应用程序，例如声学场景识别和从背景噪声中分离语音。为了集成到助听器中，您可以使用代码生成在目标硬件中量化、优化和实现AI模型，所有这些都在IEC 62304标准-使用基于模型的设计的兼容开发过程。