这是因为在同步、均衡、载波恢复、软判决译码这些阶段，你不仅需要知道“当前符号大概率是 0 还是 1”，还需要保留多少把握、以及相位信息，这样算法才能做更准确的调整和判决。
1️⃣ 同步（定时同步、符号同步）
需要幅度信息：
定时同步（如 Gardner、Early-Late Gate）要比较不同采样点幅度的差异来判断采样点是否偏移；如果只剩 0/1，幅度差的信息全没了，无法精确调整采样点。需要相位信息：
符号同步在 QPSK/16QAM 等调制中，需要通过相位变化来确定符号边界。
2️⃣ 均衡（Equalization）
目的：补偿信道引入的幅度衰减和相位旋转。如果数据被硬判决成 0/1，均衡器就失去了“符号和目标点之间有多远”的信息，更新权值会变得不稳定。例如 LMS、RLS 自适应均衡算法都需要用到判决前的连续值（误差信号 = 接收值 – 参考值）。
3️⃣ 载波恢复（Carrier Recovery）
需要相位置信度：
载波恢复算法（如 Costas Loop）依赖符号的相位误差来调整本振；
如果只剩 0/1，且幅度被压缩成固定值，就无法准确估计相位误差。尤其在 QPSK/16QAM：
载波恢复必须知道当前符号点在星座图中的偏移量，这需要完整的幅度+相位信息。
4️⃣ 软判决译码（Soft Decision Decoding）
需要置信度信息：
软判决会根据接收符号到判决门限的距离（例如 LLR：Log-Likelihood Ratio）来给纠错码译码器提供“概率”信息。
距离近 → 不太确定，容易错；
距离远 → 很确定，很难错。如果直接硬判决成 0/1，这些概率信息丢失，纠错码性能会下降 1~2 dB 甚至更多。
5️⃣ 总结
幅度信息：让同步、均衡、软判决等模块知道“离目标点有多远”相位信息：让载波恢复、同步等模块知道“符号相位偏多少”在整个接收链路中，只有最后一步（硬判决）才会丢掉这些信息，在此之前保留越多越好，系统性能越强。