基于K-means聚类的Morse码自动译码研究

发布时间：2017-10-10 01:04

  本文关键词：基于K-means聚类的Morse码自动译码研究

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【摘要】：针对短波Morse电报自动译码准确率低的问题,提出了一种针对信号时频图,采用机器学习理论的Morse信号自动译码技术,实现了对机械或手工Morse码的自动译码。通过对短时傅里叶变换生成的Morse信号时频图像,进行自适应图像增强处理,提取Morse信号;采用基于K-means聚类的非监督学习方法自动分类Morse点划、间隔等信息,实现Morse码自动译码;为提高译码的正确率,设计了译码纠错方法。仿真试验和工程实践均验证了算法的有效性。
【作者单位】： 北京工业大学信息与通信工程学院;中国电子科技集团公司第五十四研究所;
【关键词】： Morse码 自适应图像增强 自动译码 非监督学习
【基金】：国家自然科学基金项目(81370038) 北京市自然科学基金项目(7142012) 北京市科技新星计划(Z141101001814107) 中国博士后科学基金(2014M560032) 北京市教委面上项目(km201410005003) 北京工业大学日新人才培养计划(2013-RXL04);北京工业大学基础研究基金(002000514312015)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 2.中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081)0引言短波电报是无线通信的重要组成部分[1-2],而接收部分大多数由人工听抄实现。随着科学技术的进步发展,这种人工的方式日益暴露出一些弊端。这种方式要求报务员具备较强的听辩能力和抄写能力。而且抄报译码是重复枯

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本文编号：1003424