《表1 2种算法复杂度计算表》

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《基于深度学习的水下无线光通信信噪比改善研究与实现》

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2种算法复杂度计算表如表1所示。时域平均算法的复杂度与信号的帧数成正比，同时也受到重复次数和符号个数的影响，当重复次数和符号个数同时增大时，其计算量会呈幂增长级上升，而深度学习的复杂度只与网络结构有关。因此，时域平均算法适用数据量少的情况，而当数据量较大时，使用深度学习算法可以更高效地实现更好的效果。