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English 麦克风的灵敏度在决定麦克风音质方面起着至关重要的作用。 性能和声音清晰度 基于 MEMS 的音频系统。在尖端设计中，如 双膜电容 MEMS 麦克风因此，准确预测和优化灵敏度成为一项复杂而又重要的任务。
为了解决这个问题，研究人员和工程师们正在转向 混合建模方法 结合了 整数参数法（LPM） 与 有限元法（FEM）.这种方法既能 计算效率 和 结构精度-使设计人员能够更好地模拟和提高 MEMS 麦克风的实际性能。
为什么选择双膜 MEMS 麦克风？
与传统的单隔膜设计相比，双膜结构具有多项优势：
- 提高灵敏度 由于膜之间的动态相互作用
- 更宽的频率响应
- 机械强度更高 在薄硅架构中
- 差分信号采集的潜力 抗噪性
这些优点使双膜传声器成为以下应用的理想选择 智能手机, 可穿戴设备和 工业音频应用 其中 低噪音、高精度 是至关重要的。
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建模挑战与 FEM + LPM 解决方案
传统的分析方法各有其局限性：
- LPM 提供快速结果，但过于简化复杂结构。
- FEM 虽然精度高，但计算量大。
FEM-LPM 混合方法结合了两者的优点。使用 LPM 进行全局系统动力学仿真，使用 FEM 进行局部结构仿真，可在保持效率的同时进行精确的灵敏度预测。
主要分析参数：
- 膜与背板间隙距离
- 支柱直径 膜间
- 前腔容积
- 膜张力和硬度
这些因素都会产生重大影响：
- 静态和动态麦克风灵敏度
- 频率响应形状
- 机械共振行为
下一代 MEMS 麦克风的设计意义
使用这种组合方法，制造商可以 精确优化几何形状、材料和包装 在设计过程的早期阶段。结果是
- 更可预测 信噪比（SNR）
- 降低生产差异
- 更好 产量和调谐控制 用于大批量生产
因此，双膜片 MEMS 麦克风适用于：
- 人工智能语音控制系统
- 医疗级听力设备
- 智能 AR/VR 音频采集
- 汽车系统中的环境传感
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结论
在双膜 MEMS 麦克风设计中混合使用 FEM 和 LPM，标志着我们在理解和优化麦克风设计方面实现了重大飞跃。 灵敏度 在微型音频传感器中。在 SISTC，我们将这些原则融入到我们的 新一代 MEMS 麦克风帮助我们的合作伙伴实现 更清晰、更智能、更节能 音频解决方案。
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