スペクトル センシングと変調分類
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
Apply Transfer Learning on PyTorch Model to Identify 5G and LTE Signals
Coexecution with Python to identify 5G NR and LTE signals by using the transfer learning technique on a pre-trained PyTorch™ semantic segmentation network for spectrum sensing.
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.
Modulation Classification by Using FPGA
Deploy a pretrained convolutional neural network (CNN) for modulation classification to the Xilinx® Zynq® UltraScale+™ MPSoC ZCU102 Evaluation Kit.
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。
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).
