本文探讨了深度学习在无线通信信号调制分类中的应用，提出了多种神经网络架构和优化技术，以提高分类的准确性和效率。研究重点包括自动调制识别和卷积神经网络模型在不同信噪比下的表现，强调了其在资源受限设备上的应用潜力。
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