MATLAB 和 Simulink 与助听器

助听器和人工耳蜗的设计、原型化和测试

借助 MATLAB 和 Simulink，工程师、研究人员和科学家能够在遵守行业法规和标准的同时设计、原型化和测试助听器和人工耳蜗。您可以验证 MATLAB 和 Simulink 产品的 FDA/CE 法规合规性，并在开发过程中符合 IEC 62304 等标准。

借助 MATLAB 和 Simulink，您能够：

借助实时测试开发高级数字信号处理 (DSP) 算法
训练、验证和优化人工智能 (AI) 模型，并将其集成到助听器中
设计和仿真存在噪声、时钟抖动和其他减损的混合信号系统
设计和测试低延迟、低功耗的无线通信系统
为 DSP、AI 和无线应用创建和验证 ASIC 设计

“在 Sonova 集团，来自各种背景的工程师都使用 MATLAB 和 Simulink 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构建使我们能够保持业务所需的产品开发速度。”
Raoul Glatt，Sonova 集团

MATLAB 和 Simulink 与助听器

GN Hearing 加速下一代助听器的 ASIC 开发

索诺瓦通过基于模型的设计缩短助听器和植入体的产品开发时间

Cochlear Ltd. 简化人工耳蜗声音处理算法的开发

借助实时测试开发高级 DSP 算法

借助 MATLAB 和 Simulink，您可以使用交互式 App 创建和仿真 DSP 算法和滤波器。之后，通过基于模型的设计，您可以立即在实时硬件上测试算法，以执行临床性能评估。通过原型构建确定最可靠的算法后，您可以针对性能和能效对其执行优化，并使用代码生成在目标硬件中将其实现。

主动式噪声控制 - 从建模到实时原型构建

示例和操作方法

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深度网络量化器

将 AI 集成到助听器中

MATLAB 和 Simulink 支持您使用交互式 App 和高级频谱分析方法（如小波尺度图）从来自 AI 模型的信号中提取鉴别特征。您可以创建使用 AI 的应用，如声学场景识别和从背景噪声中分离语音。在集成到助听器这类应用中，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。所有这些都在使用基于模型的设计且符合 IEC 62304 的开发流程中完成。

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复杂混合信号系统的设计和仿真

您可以使用 MATLAB 和 Simulink 对一个考虑到每个关键电子元件的噪声、时钟抖动和其他减损的混合信号系统进行建模和仿真。要验证不同系统组件并针对严格的内存和功耗限制进行优化，快速仿真连续和离散时间信号的能力至关重要。在流程的早期对设计进行仿真有助于检测错误并定义系统组件的要求。

Mixed-Signal Blockset 概述

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GN Hearing 加速下一代助听器的 ASIC 开发

实现低延迟、低功耗的无线通信系统

借助 MATLAB 和 Simulink，射频工程师和天线工程师可以使用多域仿真来帮助他们设计低延迟、低功耗应用的无线技术，如蓝牙 LE。此外，您可以对助听器之间的专有通信协议进行仿真，以验证其功能是否能与 5G、WLAN 和蓝牙等无线标准共存，以及是否受到这些标准的信号的干扰。您可以优化通信系统，将延迟和功耗降至最低。

示例和操作方法

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创建和验证下一代 ASIC 设计

借助 MATLAB 和 Simulink，您能够在功耗和内存限制范围内为自定义 ASIC 设计声学和通信相关的 DSP 算法。您可以优化 DSP 和通信算法以及 AI 模型，对其进行验证，然后将其集成到 ASIC 上。此过程可让您提高算法和 HDL 代码验证的效率，并进一步将代码集成到助听器系统的环境中。