摩斯电报在紧急情况下有无可替代的重要作用.如今的摩斯报自动抄报方法尚不成熟,而手工抄报方法会对抄报人的身体造成一定负担.因此,针对摩斯报自动抄报存在的问题,提出一种基于改进聚类算法的摩斯报抄报方法.通过时频分析方法和基于阈值的图像分割方法得到摩斯信号的时频二值图,通过机器学习中的聚类算法将时频二值图识别为点、划与间隔的组合.根据摩斯码的特性改进K均值聚类算法,使其更适用于摩斯报的自动抄报,在保持原有算法高准确率的同时,大幅提升了运算速度.
摩斯报 机器学习 时频分析 自动抄报