本论文研究的是噪声背景下的莫尔斯信号的实时检测和识别技术。在通讯系统中不可避免的要有噪声的干扰，对于通过短波信道传输的莫尔斯信号更是如此。这对于从事人工接听莫尔斯信号的工作人员非常不利，它增加了接收人员的听觉和脑力疲劳。利用计算机实现短波信道传输的莫尔斯信号的自动检测和识别就可以减轻相关人员的劳动负担，改善工作环境。本文首先分别介绍了莫尔斯信号和噪声信号的类型，然后对不同类型的信号进行了特征分析。针对当有莫尔斯信号出现时，其所在频带出现能量突变这一特点，提出了基于复数谱方差的信号检测方法，该方法主要是通过处理由此生成的方差图，来达到检测的目的。对其中一些常见噪声都做了分析和处理。处理过程中利用到了自适应阈值和二级自适应阈值等技术。在信号识别方法中，先是利用方差图的尖峰位置与莫尔斯信号所在频带有很强的对应关系这一特征做去躁处理，这当中涉及到傅立叶变换和傅立叶反变换。再利用自适应阈值的方法和有序二叉树的编码方式，结合译码本做识别处理，从而实现莫尔斯从信号到文本的转换。在识别的过程中，提出了报文纠错的算法。最后简要介绍了莫尔斯信号检测和识别系统的编程设计思想。通过对实际采样信号的实验和对实验结果的分析，验证了本文中采用的算法的有效性，具有一定的实用价值。