为什么16-QAM和64-QAM调制格式在深度学习调制识别中混淆严重

16-QAM和64-QAM调制格式在深度学习调制识别中混淆严重的原因是因为它们都是基于QAM（Quadrature Amplitude Modulation）技术的调制格式，而且它们的调制波形非常相似。这使得它们在频域上的区分度非常小，因此很难区分它们。

此外，由于深度学习模型是基于输入数据进行训练的，因此如果训练数据集中16-QAM和64-QAM的样本数量不平衡，例如64-QAM的样本数量更多，那么训练出的模型可能更容易将16-QAM误分类为64-QAM。

因此，在深度学习调制识别中，为了提高识别准确性，需要尽可能平衡地采集和标注训练数据，并且可以使用一些数据增强技术来增加数据集的多样性，从而提高模型的泛化能力。