对于极低信噪比（小3-4个数量级及以上）的信号，机器学习会强于常规算法嘛？

在极低信噪比情况下，机器学习在很多情况下可以比常规算法表现更好。这是因为传统的算法通常需要准确的先验信息来处理信号，而在极低信噪比下，信号受到的噪声干扰非常严重，使得先验信息难以准确获得。

相比之下，机器学习算法具有良好的自适应性和鲁棒性，在很大程度上不需要太多的先验知识。它们能够从数据中自动学习并提取特征，有效地区分噪声和信号，并输出对信号进行分类、降噪或增强等。

但需要注意的是，机器学习也并非一定比传统算法表现更好。在应用机器学习算法之前，需要清楚地了解信号的特征和噪声模型的性质，并为模型设置合理的参数。此外，机器学习也需要大量的数据集作为训练样本，如果数据过少或不足够充分，机器学习算法的性能可能会受到限制。

因此，在实际应用中，需要根据不同的场景和需求选择合适的算法方法。如果先验信息较完备并满足要求，则常规算法可能更合适；如果信号噪声较严重且需要自适应学习，则机器学习算法可能更好。