MATLAB和Simulink for
用MATLAB®和仿真软件®，您可以在云中大规模设计、开发、模拟和部署患者监控设备和作为医疗设备的软件(SaMD)应用程序，同时遵守医疗设备的全球监管标准。您可以验证MathWorks®2022世界杯八强谁会赢？用于FDA/ ce规范工作流程的产品，并满足IEC 62304等协调标准。
了解其他人如何使用MATLAB和Simulink开发下一代患者监测产品，减少将设备推向市场所需的时间。2022世界杯八强谁会赢？
“MATLAB、MATLAB Coder和定点设计器使我们的小团队能够开发一个复杂的实时信号处理算法，优化它以减少电源和内存需求，加速嵌入式代码实现，并执行医疗设备验证所需的严格测试。”
玛丽娜布若克韦,VivaQuant
开发ai支持的患者监测设备
使用用于开发医疗设备的基于模型的设计方法，您可以构建支持人工智能的医疗设备，同时遵守医疗设备法规(如IEC 62304)。使用MATLAB，您可以使用机器和深度学习技术开发AI模型，以分析生物医学信号、医疗图像和医疗保健数据。使用Simulink作为平台，您可以集成机器学习模型并自动生成代码来执行需求验证，自动生成测试，并符合认证标准。亮点包括:
- 用于训练和比较机器和深度学习模型的点击式应用程序
- 自动机器学习(AutoML)，包括特征选择、可解释性、模型选择和超参数调优
- 能够使用相同的代码将处理扩展到大数据和集群
- 在MATLAB中进行算法验证和工具验证
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建模和模拟患者监测设备
患者监测的发展可以跨越多个工程领域，如软件、机械、电气和流体系统。通过在动态系统建模中使用Simulink，您可以将这些领域集成到统一的仿真环境中，从而有效地设计和实现复杂的患者监测设备。动态系统建模和仿真可以加快产品开发时间，包括此类设备的验证和验证阶段。利用MATLAB和Simulink使用基于模型的设计是一种模块化的开发方法，它使工程团队能够在单一环境中从内部研究和开发转移到设计和实现。
在云和边缘设备中部署和扩展患者监控算法
您可以使用多核桌面、gpu、集群和云执行大规模计算和并行模拟。您可以在使用MATLAB存储数据的地方处理数据，使用MATLAB并行服务器™扩展到高性能集群，并使用MATLAB生产服务器™将MATLAB分析合并到应用程序中。
MATLAB和Simulink使您能够生成代码并在硬件上运行，只需按一个按钮。这些产品可以2022世界杯八强谁会赢？帮助您从原型到生产阶段设计、编码和验证下一个嵌入式系统。使用MATLAB和Simulink，您可以:
- 在Windows上运行可靠、安全、可伸缩的生产应用程序®和Linux®，要么在公司内部，要么在AWS等公共云上®和微软®Azure®
- 与现有的DevOps工作流和工具保持一致，使工程师能够自行部署他们的模型、算法和应用程序到生产系统，而不必重新编码
- 生成优化的C, c++， CUDA®, Verilog®,硬件描述语言(VHDL)®、结构化文本代码
验证、验证和测试
Simulink中广泛的验证和验证功能使您可以对目标硬件的模型和代码执行严格的测试和验证。使用Simulink测试™和需求工具箱™，您可以:
- 编写、分析和管理需求，并创建可追溯性报告
- 执行模型和代码覆盖率分析，以度量测试的完整性
- 管理模型、生成的代码和模拟的或物理硬件的基于模拟的测试
- 识别隐藏的设计错误，如整数溢出、死逻辑和除零
- 制作可定制的报告，作为FDA/CE法规符合性的证据
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参见其他人如何使用MATLAB和Simulink
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