Wireless Testbench
Tester des systèmes de télécommunications à large bande et assurer le contrôle du spectre
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Wireless Testbench vous permet de tester des systèmes de télécommunications à large bande et d'effectuer une surveillance du spectre avec une capture de données à haute vitesse, en utilisant MATLAB avec USRP™ N3xx, X3xx ou X4xx.
Vous pouvez définir des caractéristiques spécifiques à la forme d'onde dans le hardware afin de déclencher la capture des données qui vous intéressent pour le post-traitement et l'analyse dans MATLAB. Vous pouvez utiliser le rééchantillonnage basé sur le hardware pour émettre et capturer des signaux personnalisés à des fréquences d'échantillonnage arbitraires ou des signaux basés sur des normes (5G et WLAN) à leurs fréquences d'échantillonnage natives. Vous pouvez également intégrer des blocs IP personnalisés avec RF Network-on-Chip (RFNoC™) dans la chaîne de traitement du signal sur le FPGA USRP (avec HDL Coder).
Émission et capture à haute vitesse
Effectuez des émissions et des captures de données à plein débit, jusqu'à 250 Msps, sur les dispositifs USRP supportés. Testez vos systèmes de télécommunications à large bande et assurez le contrôle du spectre.
Support hardware USRP
Connectez MATLAB aux radios USRP X4xx, X3xx et N3xx d'Ettus Research™, une marque de National Instrument®.
Capture intelligente des signaux
Capturez et analysez des données qui vous intéressent en spécifiant des caractéristiques spécifiques aux formes d'onde pour déclencher la capture du signal.
Ciblage du FPGA USRP
Concevez et intégrez des blocs IP personnalisés dans votre chaîne de traitement du signal sur le FPGA USRP (avec HDL Coder).
Rééchantillonnage rapide
Travaillez avec des signaux basés sur des normes dans leur fréquence d'échantillonnage native et avec des signaux personnalisés à une fréquence d'échantillonnage arbitraire en procédant à des rééchantillonnages sur des FPGA.
Capture de données pour les applications d'IA
Capturez des données à des taux d'échantillonnage allant jusqu'à 250 Msps et utilisez-les pour entraîner des modèles de Deep Learning pour les applications de télécommunications.
Ressources liées au produit :
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