机器学习，深度学习和强化学习，基于MATLAB的简化算法和数据生成®， y productos para comunicaciones inalámbricas。Puede aprovechar fácilmente redes de Deep Learning existentes fuera de MATLAB, agilizar el entrenamiento, las pruebas y la verificación de los diseños, y simpliciar el despliegue de redes de IA en dispositivos integrados, sistemas empresariales y la nube。
MATLAB permite:
- 无线波形发生器通用数据señales sintéticas无线控制无线波形发生器
- 空间模型的计算方法señales计算模型的计算方法señales generadas
- 礼仪señales recopiladas de sistemas inalámbricos con la app信号标签器
- Emplear flujos de trabajo de entrenamiento, simulación y pruebas可重用性和优化的多样性应用程序inalámbricas utilzando las apps深度网络设计师和实验经理
- Agregar capas personalizadas a los diseños de深度学习
¿Por qué aplicar IA a las comunicaciones inalámbricas?
Detección del espectro y clasificación de señales
识别señales en un espectro de banda ancha utilzando técnicas de深度学习。Realice clasificación de modulación de formas de onda con redes de Deep Learning。
Identificación de dispositivos
Desarrolle métodos无线电测量数字(RF)对识别潜水器和探测潜水器的探测。
Predistorsion数字
阿plique predistorsión数字(DPD)神经对补偿的影响，没有直线，没有放大的力量(PA)。
Gestión de haces y estimación de canal
使用una red neural para reducir la complejidad computacional de selección de haces 5G NR. Entrene una red CNN para realizar estimación de canales 5G NR。
Localización y posicionamiento
使用IEEE数据®802.11az™generados con el fin de entrar una red CNN para localización y posicionamiento。
Diseño de transceptores
利用红色神经元无监督，无支配，无支配，无支配，无支配，有效率，así un autocodificador。Entrene y pruebe una red神经元对估计概率logarítmica (LLR)。
IA para comunicaciones inalámbricas con MATLAB
30 días de exploración a sualance
Mas给
您也可以从以下列表中选择一个网站: