このページの内容は最新ではありません。最新版の英語を参照するには、ここをクリックします。
スペクトル センシングと変調分類
スペクトル センシングと変調分類のための AI
これらの例では、スペクトル センシングと変調分類に使用できる AI 手法を示します。
注目の例
5G 信号、LTE 信号、および WLAN 信号を識別するための深層学習によるスペクトル センシング
スペクトル監視のために、深層学習を使用してセマンティック セグメンテーション ネットワークに学習させる。
Capture and Label NR and LTE Signals for AI Training
Scan, capture, and label bandwidths with 5G NR and LTE signals.
Identify LTE and NR Signals from Captured Data Using SDR and Deep Learning
Use a spectrum sensing neural network to identify LTE and NR signals from wireless data you capture over the air.
深層学習による変調の分類
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して変調を分類する。
Modulation Classification by Using FPGA
Deploy a pretrained convolutional neural network (CNN) for modulation classification to the Xilinx® Zynq® UltraScale+™ MPSoC ZCU102 Evaluation Kit.
Radar and Communications Waveform Classification Using Deep Learning
Classify radar and communications waveforms using the Wigner-Ville distribution (WVD) and a deep convolutional neural network (CNN).
