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公开(公告)号：CN114358096B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210274909.0
申请日：2022-03-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于逐级门限判决的深度学习摩尔斯码识别方法，获取摩尔斯码音频信号，对摩尔斯码音频信号进行预处理，得到预处理后音频信号；对预处理后音频信号进行判断，根据判断结果将其分类为第一类音频信号和第二类音频信号；在递归神经网络基础上增加用于分析判断的递归门，构建用于生成摩尔斯码数据标签的神经网络；根据神经网络的输入条件，对第一类音频信号和第二类音频信号进行编码处理，得到编码处理后的数据；将编码处理后的数据输入神经网络中处理，输出得到摩尔斯码数据标签；将摩尔斯码数据标签进行逆处理，识别出摩尔斯码；本发明的识别方法，保证了摩尔斯码的识别效率和准确率。
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公开(公告)号：CN114358096A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210274909.0
申请日：2022-03-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于逐级门限判决的深度学习摩尔斯码识别方法，获取摩尔斯码音频信号，对摩尔斯码音频信号进行预处理，得到预处理后音频信号；对预处理后音频信号进行判断，根据判断结果将其分类为第一类音频信号和第二类音频信号；在递归神经网络基础上增加用于分析判断的递归门，构建用于生成摩尔斯码数据标签的神经网络；根据神经网络的输入条件，对第一类音频信号和第二类音频信号进行编码处理，得到编码处理后的数据；将编码处理后的数据输入神经网络中处理，输出得到摩尔斯码数据标签；将摩尔斯码数据标签进行逆处理，识别出摩尔斯码；本发明的识别方法，保证了摩尔斯码的识别效率和准确率。
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