無線通信

機械学習、ディープラーニング、強化学習ワークフローのいずれを使用する場合でも、MATLAB と無線通信製品で生成した、すぐに使用できるアルゴリズムとデータを活用することにより、開発時間を削減することができます。また、MATLAB 以外の既存のディープラーニング ネットワークの活用、設計の学習、テスト、検証の効率化、組み込みデバイス、エンタープライズ システム、クラウドでの AI ネットワークの展開の簡素化も簡単に行えます。

MATLAB を使用すると、以下を行うことができます。

• Wireless Waveform Generator アプリを使用して、合成信号や無線信号形式で学習データを生成
• 生成した信号に RF 損失とチャネルモデルを追加して信号空間を拡張
• 信号ラベラーアプリを使用して、無線システムから収集した信号をラベル付け
• ディープ ネットワーク デザイナー アプリおよび実験マネージャー アプリを使用して、効率化された再利用可能な学習、シミュレーション、テストのワークフローをさまざまな無線アプリケーションに適用
• ディープラーニング設計にカスタム層を追加