本文介绍了一种基于深度学习的OFDM解调器，利用单比特量化和生成式深度神经网络进行通道估计，显著降低误比特率。同时，研究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，并优化了在线分类和训练时间。此外，基于卷积神经网络的自动调制分类方案在低信噪比下表现出优越性能。