无线AI

无论您使用机器学习、深度学习还是强化学习工作流，都可以使用MATLAB生成的现成算法和数据来减少开发时间^®以及无线通信产品。2022世界杯八强谁会赢？你可以很容易地利用MATLAB之外现有的深度学习网络;简化设计的培训、测试和验证;简化嵌入式设备、企业系统和云上的AI网络部署。

使用MATLAB，您可以:

为什么要在无线领域使用人工智能?

使用深度学习技术识别宽带频谱中的信号。使用深度学习网络进行波形调制分类。

基于深度学习的调制分类

开发射频指纹识别方法，以识别各种设备并检测设备模仿者。

将基于神经网络的数字预失真(DPD)应用于功率放大器(PA)的非线性抵消。

利用神经网络降低5G NR波束选择任务的计算复杂度。训练一个CNN用于5G NR信道估计。

波束选择的神经网络

使用生成的IEEE^®802.11az™数据来训练CNN进行定位和定位。

使用无监督神经网络学习如何有效地压缩和解压缩数据，形成一个自动编码器。训练和测试神经网络来估计似然比(LLR)。

无线通信自动编码器

无线通信的深度学习

无线系统中的深度学习—示例

无线通信系统人工智能的MATLAB

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