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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深度学习的Morse信号到达检测方法，用以在音频信号流中监听Morse信号，是Morse信号自动译码的前置技术。所述方法以每1s的音频采样数据为一帧，对每一帧进行一次信号判决。信号判决的目的是判断某一帧信号是否为Morse信号，包括数据预处理模块，对一帧数据进行降噪和特征提取；深度学习判决模块，将预处理得到的特征输入深度神经网络，基于网络的输出结果判断这一帧信号是否为Morse信号。以每一帧的判决结果为依据，判断Morse信号的到达时刻和结束时刻。本发明能够高效、准确的实现Morse信号的到达检测，该技术是实现Morse信号自动译码的前提，同时本发明对低信噪比、衰落等情况具有较好的适应性，有较广泛的实用价值。
主权项：1.一种基于深度学习的Morse信号到达检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1以1s内的采样数据为一帧，按照时间顺序依次判断每一帧信号是否包含Morse信号，其中，以1代表包含Morse信号；0代表不包含Morse信号；2预设一个起始帧数阈值Ns，当连续Ns帧信号的判决结果为1时，认为检测到一段Morse电报出现；3检测到Morse电报出现后，即开始基于每一帧信号的判决结果寻找这段Morse电报的结束节点，预设一个结束帧数阈值Ne，当连续Ne帧信号的判决结果为0时，则认为这段Morse电报结束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于深度学习的Morse信号到达检测方法
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