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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种基于统计的摩斯信号译码方法，所述方法包括：数据预处理，对原始摩斯信号进行时频矩阵计算、选频、提取一维信息序列；基于统计的方法获取高电平阈值，并基于该阈值计算高电平持续时间和间隔持续时间；对高电平持续时间进行聚类分析，将其分为2类，分别代表点和划；对间隔进行聚类分析，将其分为4类，分别表示3种间隔以及深衰落；进行点、划、间隔映射，将高电平持续时间、间隔持续时间构成的序列映射为由点、划、间隔构成的摩斯原始序列；依据摩斯码本，将摩斯原始序列转化为数字序列，保留非定状态；对非定状态进行纠错，获得最终译码序列。本发明能够快速的实现摩斯信号的自动译码，并且能够达到较好的识别准确率。

主权项：1.一种基于统计的摩斯信号译码方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、数据预处理，对原始音频的摩斯信号进行短时傅里叶变换，获取二维时频矩阵；计算载波频率；取出二维时频矩阵中对应载波频率的那一行，记作一维时频序列；S2、基于一维时频序列的统计特性确定信号的高电平阈值；S3、按照时间顺序遍历一维时频序列，寻找高于高电平阈值的连续区间并记为高电平区间，记录下每个高电平区间所对应的起点索引和终点索引，用终点索引减去起点索引得到的差值就是该高电平区间的持续时间；对于相邻的高电平区间，用后一个区间的起点索引减去前一个区间的终点索引，即为两个高电平之间的间隔的持续时间；遍历整个一维时频序列，得到一个由高电平持续时间和间隔持续时间交替组成的一维序列，记作时间序列；S4、对时间序列中的高电平持续时间进行聚类，分为2类，分别为T1和T2，经过聚类后，高电平持续时间序列中的每一个元素都对应一个标签T1或T2，T1代表着摩斯信号中的点‘.’，T2代表着摩斯信号中的划‘-’；S5、对时间序列中的间隔持续时间进行聚类，间隔持续时间序列中元素值在衰落阈值以下分为3类，分别为I1、I2、I3，经过聚类后，间隔持续时间序列中的每一个元素都对应一个标签I1或I2或I3，其中，I1、I2、I3分别代表着码间隔、字间隔、组间隔；间隔持续时间序列中元素值在衰落阈值以上的部分归为一类，代表着深衰落，用标签F表示；S6、依据S4、S5获得的聚类结果，S3获得的时间序列中的每个元素都将对应一个标签，基于此将时间序列中的每个元素映射为对应的标签，将T1用‘.’替代、将T2用‘-’替代，获得的序列记为原始摩斯序列，原始摩斯序列由‘.’、‘-’、码间隔I1、字间隔I2、组间隔I3以及深衰落F组成；S7、去掉原始摩斯序列中的I1，根据摩斯码表将由I2或I3隔开的点划组合映射为数字，最后将I2去掉并将I3用空格代替；若该序列中含有不存在于摩斯码表中的点划组合，则将该点划组合保留，并记为非定状态；S8、对非定状态进行纠正，在摩斯码表中寻找与其最相似的点划组合，并将非定状态估计为该最相似的摩斯码，最终得到由数字和空格构成的摩斯译码结果。

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