如果它变窄德找工作机器学习,深度学习o强化学习,测试reducir el tiempo desarrollo con algoritmos listos对位城市搜救y拿督generados con MATLAB®， y productos para communicaciones inalámbricas。喝水aprovechar facilmente红色de深度学习存在fuera de MATLAB agilizar el entrenamiento las功能y la verificacion de los disenos y simplificar de IA en el despliegue de红色dispositivos integrados, sistema empresariales y la nube。
MATLAB permite:
- 通用数据，根据形式señales sintéticas无线电波波形发生器
- 奥门塔尔el espacio de señales agregando扭曲的东西的RF和模型的运河的las señales总称
- 礼仪señales recopiladas de sistemas inalámbricos con la app信号标签
- Emplear flujos de trabajo de entrenamiento, simulación y pruebas reutilization y optimizados en diversas aplicaciones inalámbricas utilizdo 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 communicaciones inalámbricas?
Detección del espectro y clasificación de señales
Identifique senales en联合国espectro班达粗我们使用tecnicas de深度学习。Realice clasificacion de modulacion de简称formas de昂达con红色de深度学习。
Identificacion de dispositivos
Desarrolle métodos de huella数字无线电辐射源(RF)对识别的憩室和可识别的器官。
Predistorsion数字
Aplique predistorsión数字(DPD)巴萨达的神经元对补偿的影响，没有线性的影响和放大电位(PA)。
Gestión de haces y estimación de canales
利用una红色神经元对还原la complejidad计算la tarea de selección de haces 5G NR.完整una红色CNN对实现estimación de canales 5G NR。
Localizacion y posicionamiento
Utilice拿督IEEE®802.11az™generados con el fin de entrenar una red CNN para localización y posicionamiento。
Diseno de transceptores
利用一个红色的神经元没有监督，一个合成和去合成的数据，以manera效率，y forme así unautocodificador。整个pruebe una red神经元对估计概率比值logarítmica (LLR)。
IA para communicaciones inalámbricas con MATLAB
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