IA para telecomunicaciones con MATLAB

Día 1 de 1

Generación, importación y gestión de datos

Objetivo: Use la app Wireless Waveform Generator para generar formas de onda conformes con el estándar 5G NR interactivamente. Configure y ejecute modelos de canales 5G para generar conjuntos de datos. Utilice bucles for paralelos para acelerar los cálculos. Emplee almacenes de datos de señales para importar y organizar datos de señales en MATLAB.

• App Wireless Waveform Generator
• Generar y visualizar formas de onda conformes con el estándar 5G NR
• Configurar el canal de desvanecimiento MIMO de la línea de retardo en cluster
• Generar un conjunto de datos para entrenar y probar redes profundas
• Ejecutar bucles for en paralelo
• Importar datos con almacenes de datos de señales

Crear y entrenar redes

Objetivo: Cree y entrene una red de deep learning con autocodificador para comprimir la estimación del canal para un sistema de retroalimentación de CSI. Utilice la app Experiment Manager para realizar un barrido de parámetros y gestionar los resultados.

• Crear conjuntos de entrenamiento, validación y pruebas
• Crear y visualizar redes de deep learning
• Emplear GPU para entrenar redes de deep learning
• App Experiment Manager

Ejecutar Python desde MATLAB

Objetivo: Ejecute comandos y scripts de Python dentro de MATLAB y devuelva las variables de salida al área de trabajo de MATLAB. Cree y entrene una red neuronal basada en un autoencoder en PyTorch para la realimentación de CSI en sistemas MIMO masivos.

• Configurar el entorno de Python en MATLAB
• Ejecutar comandos de Python desde MATLAB
• Ejecutar scripts de Python desde MATLAB
• Crear y entrenar redes de deep learning en Python