通信信号分类器设计是通信工程领域的一个重要研究方向，其目标是开发出一种能够高效识别不同调制方式的信号的分类器。本研究聚焦于通信信号调制识别中的分类器设计问题，通过对信号调制技术和现有分类算法的深入研究，提出了一种创新的分类器设计方案。在面对通信环境中的复杂性和多变性时，我们通过采用先进的机器学习技术和深度学习模型来提高分类器的性能。实验结果显示，该分类器在各种调制环境下均表现出色，具有良好的鲁棒性和泛化能力。本研究为通信信号调制识别领域的分类器设计提供了有益的参考和借鉴。