MATLAB y Simulink para audífonos

Diseñe, realice prototipado y pruebe audífonos e implantes cocleares

Con MATLAB y Simulink, profesionales de ingeniería, investigación y ciencias pueden diseñar, realizar prototipaje y probar audífonos e implantes cocleares, al tiempo que cumplen con normativas y estándares de la industria. Puede validar los productos de MATLAB y Simulink para las normativas de FDA/CE y cumplir con estándares como IEC 62304 durante el proceso de desarrollo.

Con MATLAB y Simulink, puede:

Desarrollar algoritmos avanzados de procesamiento digital de señales (DSP) con pruebas en tiempo real
Entrenar, validar, optimizar e integrar modelos de inteligencia artificial (IA) en audífonos
Diseñar y simular sistemas de señales mixtas en presencia de ruido, fluctuación de reloj y otras distorsiones
Diseñar y probar sistemas de comunicaciones inalámbricas de baja latencia y baja energía
Crear y verificar diseños de ASIC para DSP, IA y aplicaciones inalámbricas

“En Sonova, ingenieros con diversos perfiles utilizan MATLAB y Simulink como lenguaje compartido para diseñar sistemas innovadores de procesamiento de señales. El diseño basado en modelos y el prototipado rápido en tiempo real nos permiten desarrollar productos al ritmo que demanda nuestra industria”.
Raoul Glatt, Sonova

Uso de MATLAB y Simulink
para audífonos

GN Hearing acelera el desarrollo de ASIC para audífonos de próxima generación

Sonova reduce el tiempo de desarrollo de productos para audífonos e implantes auditivos con el diseño basado en modelos

Cochlear Ltd. optimiza el desarrollo de algoritmos de procesamiento de sonido para implantes cocleares

Desarrollo de algoritmos de DSP avanzados con pruebas en tiempo real

Con MATLAB y Simulink, puede crear y simular algoritmos y filtros de DSP con la ayuda de apps interactivas. Luego, con el diseño basado en modelos, puede probar inmediatamente los algoritmos en hardware en tiempo real para evaluar el rendimiento clínico. Después de identificar los algoritmos más confiables a través de prototipado, puede optimizar el rendimiento y eficiencia energética, e implementarlos en hardware de destino con generación de código.

Control de ruido activo: del modelado al prototipado en tiempo real

Ejemplos y procedimientos

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Deep Network Quantizer

Integración de IA en audífonos

MATLAB y Simulink permiten utilizar apps interactivas y técnicas avanzadas de análisis del espectro, como los escalogramas de wavelets, para extraer características de señales distintivas para modelos de IA. Puede crear aplicaciones basadas en IA, como el reconocimiento acústico de escenas y la separación de la voz del ruido de fondo. Para la integración en audífonos, puede cuantificar, optimizar e implementar modelos de IA en hardware de destino con generación de código, todo dentro de un proceso de desarrollo conforme a IEC 62304 utilizando el diseño basado en modelos.

Ejemplos y procedimientos

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Diseño y simulación de sistemas complejos de señales mixtas

Puede utilizar MATLAB y Simulink para modelar y simular sistemas de señales mixtas en presencia de ruido, fluctuación de reloj y otras distorsiones para cada componente electrónico clave. La capacidad de simular rápidamente señales en tiempo continuo y discreto es esencial para verificar diferentes componentes del sistema y optimizarlos para limitaciones estrictas de memoria y energía. Simular el diseño desde la fase inicial del proceso ayuda a detectar errores y definir los requisitos de los componentes del sistema.

¿Qué es Mixed-Signal Blockset?

Ejemplos y procedimientos

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Habilitación de sistemas de comunicaciones inalámbricas de baja latencia y baja energía

MATLAB y Simulink permiten que profesionales de ingeniería de RF y antenas utilicen simulaciones multidominio para diseñar tecnologías inalámbricas para aplicaciones de baja latencia y baja energía tales como Bluetooth LE. Puede simular protocolos de comunicaciones patentados entre audífonos para verificar su funcionamiento en presencia y con interferencias de estándares inalámbricos tales como 5G, WLAN y Bluetooth. También puede optimizar los sistemas de comunicaciones para reducir al mínimo su latencia y consumo de energía.

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Creación y verificación de diseños de ASIC de próxima generación

MATLAB y Simulink permiten diseñar algoritmos de DSP acústicos y de comunicaciones para ASIC personalizados, dentro de los límites de potencia y memoria. Puede optimizar los modelos de IA, los algoritmos de DSP y de comunicaciones, y verificarlos antes de integrarlos en ASIC. Este proceso permite aumentar la eficacia del algoritmo y la verificación de código HDL e integrar aún más el código en el contexto de sistemas de audífonos.