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公开(公告)号：CN111092832A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911325697.9
申请日：2019-12-20
申请人： 长沙深之瞳信息科技有限公司
发明人： 曾英夫
摘要： 本发明涉及通讯信号处理技术领域，具体涉及莫尔斯电码深度学习训练数据制作方法。包括以下步骤：S1、获取莫尔斯电码音频信号样本，并对莫尔斯电码音频信号样本进行预处理，获得预处理后的音频信号；S2、对预处理后的音频信号进行解析和转化，生成音频信号的频谱图片；S3、建立神经网络模型对频谱图片进行训练数据的自动预标记；S4、对自动预标记后的频谱图片进行训练数据的人工标记；S5、综合自动预标记和人工标记的结果，生成训练数据标记结果，将训练数据标记结果和莫尔斯电码音频信号样本关联保存。本发明可以快速、高效、精准地完成莫尔斯电码深度学习训练数据的制作，为莫尔斯电码的深度学习和智能识别提供训练数据集。
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公开(公告)号：CN111079665A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911324849.3
申请日：2019-12-20
申请人： 长沙深之瞳信息科技有限公司
发明人： 曾英夫
摘要： 本发明涉及通讯信号处理技术领域，具体涉及基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法。包括以下步骤：S1、构建卷积神经网络和Bi-LSTM神经网络，并结合Bi-LSTM神经网络和卷积神经网络进行序列建模，生成多模LSTM模型；S2、采用联合训练的方式对多模LSTM模型进行训练，对Bi-LSTM神经网络和卷积神经网络的参数进行联合优化；S3、获取摩尔斯电码音频信号，并对摩尔斯电码音频信号进行预处理，获得预处理后的音频信号；S4、对预处理后的音频信号进行解析和转化，生成音频信号的频谱图像；S5、将频谱图像输入多模LSTM模型，输出概率向量结果；S6、利用概率向量结果判定摩尔斯电码的内容。本发明可以利用基于Bi-LSTM的深度神经网络模型来高效、精准地完成摩尔斯电码的自动识别。
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公开(公告)号：CN110866376B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN202010064483.7
申请日：2020-01-20
申请人： 长沙深之瞳信息科技有限公司
IPC分类号： G06F40/126 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了电码的自动识别方法及存储介质，包括以下步骤，信号概率向量门限值二向化：根据门限值大小,将神经网络的概率向量二向化为0、1向量；合成点杠信号：根据连续二向值为1的长度生成点杠信号向量；采用动态编程算法对所述点杠信号向量进行自动编组，得到点杠信号向量组；将点杠信号向量组对照编码表进行编码。采用上述步骤，采用动态编程算法即DP算法很好的解决了不同速率，发报人员的不同习惯等各种因素下都能生成最优编组结果；相比于传统直接按照间隔长度分组有更强的稳定性以及适应性；实现了实际使用中的摩尔斯电报码的自动编码。
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公开(公告)号：CN111092832B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN201911325697.9
申请日：2019-12-20
申请人： 长沙深之瞳信息科技有限公司
发明人： 曾英夫
摘要： 本发明涉及通讯信号处理技术领域，具体涉及莫尔斯电码深度学习训练数据制作方法。包括以下步骤：S1、获取莫尔斯电码音频信号样本，并对莫尔斯电码音频信号样本进行预处理，获得预处理后的音频信号；S2、对预处理后的音频信号进行解析和转化，生成音频信号的频谱图片；S3、建立神经网络模型对频谱图片进行训练数据的自动预标记；S4、对自动预标记后的频谱图片进行训练数据的人工标记；S5、综合自动预标记和人工标记的结果，生成训练数据标记结果，将训练数据标记结果和莫尔斯电码音频信号样本关联保存。本发明可以快速、高效、精准地完成莫尔斯电码深度学习训练数据的制作，为莫尔斯电码的深度学习和智能识别提供训练数据集。
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公开(公告)号：CN110866376A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN202010064483.7
申请日：2020-01-20
申请人： 长沙深之瞳信息科技有限公司
IPC分类号： G06F40/126 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了电码的自动识别方法及存储介质，包括以下步骤，信号概率向量门限值二向化：根据门限值大小,将神经网络的概率向量二向化为0、1向量；合成点杠信号：根据连续二向值为1的长度生成点杠信号向量；采用动态编程算法对所述点杠信号向量进行自动编组，得到点杠信号向量组；将点杠信号向量组对照编码表进行编码。采用上述步骤，采用动态编程算法即DP算法很好的解决了不同速率，发报人员的不同习惯等各种因素下都能生成最优编组结果；相比于传统直接按照间隔长度分组有更强的稳定性以及适应性；实现了实际使用中的摩尔斯电报码的自动编码。
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