无论您使用的是机器学习、深度学习还是强化学习工作流，都可以通过使用现成算法以及 matlab® 和无线通信产品生成的数据来缩短开发时间。您可以轻松地利用 matlab 之外的现有深度学习网络；优化设计的训练、测试和验证；并简化您的 ai 网络在嵌入式设备、企业系统和云上的部署。
使用 matlab，您能够：
- 使用无线波形发生器以合成和无线信号形式生成训练数据
- 通过向生成的信号添加射频损伤和信道模型来增强信号空间
- 使用信号标注器标注从无线系统采集的信号
- 使用深度网络设计器和试验管理器将可重用且经过优化的训练、仿真和测试工作流应用于各种无线应用
- 将自定义层添加到深度学习设计中
为什么在无线通信中使用 ai？
设备识别
开发射频 (rf) 指纹识别方法来识别各种设备并检测设备仿冒。
数字预失真
应用基于神经网络的数字预失真 (dpd) 来抵消功率放大器 (pa) 中的非线性效应。
定位
使用生成的 ieee® 802.11az™ 数据来训练用于定位的 cnn。
收发机设计
使用可学习如何高效压缩和解压缩数据形成自编码器的无监督神经网络，。训练和测试神经网络以估计似然比 (llr)。
如何借助 matlab 在无线通信中使用 ai
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