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随着频率使用设备的激增和大数据时代的到来，频谱管理和控制面临着有效性和准确性的挑战。调制分类技术是频谱管理和控制的基础，也是其关键部分。因此，在大数据场景下进行有效的调制分类技术非常重要。本文不仅考虑了大数据背景下分类模型的有效性，还考虑了复杂电磁环境中噪声的动态性。因此，构建了一个包含不同信噪比下不同信号的大数据集，并利用大数据驱动深度学习模型，最终得到调制分类的结果。该方法只需训练一个模型即可实现调制分类，避免了以往算法中模型训练的冗余。仿真结果验证了该方法的有效性和可靠性。

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《基于大数据的复杂环境下调制分类方法》

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文件号：046702

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