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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。