莫尔斯报务信号的检测和识别

• 作者: 彭仕勇 陈莹莹 高勇
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 莫尔斯码 短时傅里叶变换 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 241-243
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2720字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2009.06.082

摘要

目前莫尔斯报务信号的接收译码主要采用人工值守方式,长期工作在这种环境下会给收报员的心理和生理带来很大的影响,研究能够部分取代人的信号自动检测与识别方法十分必要.基于短时傅立叶变换的特性,在时频域上对莫尔斯信号进行特征捕捉,并对捕捉到的莫尔斯信号采用模糊c均值聚类算法(FCM)实现种类识别,以区分莫尔斯信号的点、划和间隔.实验表明,该算法具有较好的识别效果,在莫尔斯报务的自动识别上具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高勇	四川大学电子信息学院	136	459	11.0	13.0
2	陈莹莹	四川大学电子信息学院	29	81	6.0	8.0