AI для радара

Маркировка радиолокационных сигналов, имитированных радиолокационных сигналов для обучения моделей машинного и глубокого обучения, классификация целей, классификация сигналов

Можно пометить радиолокационные сигналы, используя Signal Labeler приложения. Увеличение наборов данных путем симуляции радиолокационных осциллограмм и эхо для объектов с простой геометрией, таких как цилиндры и конусы. Симулируйте микродопплеровские подписи анимированных объектов, таких как вертолеты, пешеходы и велосипедисты. Обучите машинное обучение и нейронные сети для глубокого обучения для классификации целей и сигналов.

Рекомендуемые примеры

Labeling Radar Signals with Signal Labeler

Маркировка радиолокационных сигналов Signal Labeler

Маркируйте временные и частотные функции импульсных радиолокационных сигналов добавленным шумом.

Открыть Live Script
Pedestrian and Bicyclist Classification Using Deep Learning

Классификация пешеходов и бициклистов с использованием глубокого обучения

Классификация пешеходов и велосипедистов на основе их микродопплеровских характеристик с помощью нейронной сети для глубокого обучения и частотно-временного анализа.

Открыть Live Script
Radar Target Classification Using Machine Learning and Deep Learning

Радиолокационная классификация целей с использованием машинного обучения и глубокого обучения

Классификация радиолокационных возвратов с помощью машинного и глубокого обучения.

Открыть Live Script
Radar and Communications Waveform Classification Using Deep Learning

Классификация радиолокационных и коммуникационных сигналов с использованием глубокого обучения

Классифицируйте радиолокационные и коммуникационные формы волны с помощью распределения Вигнера-Вилля (WVD) и глубокой сверточной нейронной сети (CNN).

Открыть Live Script

Документация по Radar Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте