【摘 要】
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在现代化军事通信领域，短波电报是恶劣条件下重要的应急通信手段，但现有的自动译码方法仍没达到实用化水平，依旧采用人工译码方式。人工译码方式是在确定信号频率的同时判定信号
【机 构】
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北京工业大学北京未来网络科技高精尖创新中心,北京工业大学先进信息网络北京实验室,北京工业大学信息学部
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672064);北京市自然科学基金重点项目(B类)(KZ201610005007)资助
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在现代化军事通信领域，短波电报是恶劣条件下重要的应急通信手段，但现有的自动译码方法仍没达到实用化水平，依旧采用人工译码方式。人工译码方式是在确定信号频率的同时判定信号的持续时间，因此时频分析方法非常适用于Morse报的分析。提出一种基于时频分析理论，结合数字图像处理和机器学习方法的Morse报自动译码算法，旨在提高译码准确率。在点、划、间隔的识别问题中，采用了聚类算法，智能的判定元素的种类；在码文查表转换时，提出了快速索引查表算法，提高了查表效率。仿真实验表明，提出算法可以从强噪环境下较为准确的还原码文信
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