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《基于机器学习的大动态信噪比下调制模式识别方法研究》

一、引言

随着通信技术的飞速发展，信号传输的可靠性和准确性变得尤为重要。在通信系统中，调制模式识别是信号处理的关键环节之一。然而，在信噪比（SNR）大动态变化的环境下，调制模式的准确识别变得极具挑战性。传统的调制模式识别方法往往在信噪比较低时性能下降，无法满足现代通信系统的需求。因此，基于机器学习的大动态信噪比下调制模式识别方法的研究显得尤为重要。

二、研究背景及意义

机器学习作为一种新兴的技术手段，已经在多个领域取得了显著的成果。在通信领域，机器学习为调制模式识别提供了新的思路和方法。通过训练大量的数据，机器学习能够从数据中学习到有用的信