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图 1 Morse信号时频图
Figure 1.
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图 2 神经网络结构
Figure 2.
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图 3 特征序列与时频图的对应
Figure 3.
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图 4 多模型识别准确率对比
Figure 4.
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图 5 多模型识别速度对比
Figure 5.
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图 6 出现频率漂移和码长偏差的Morse信号
Figure 6.
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层名称 对应核大小 卷积层1 (5, 5, 1, 32)，步长=(1, 1) 最大池化层1 (2, 2)，步长=(2, 2) 卷积层2 (5, 5, 32, 64)，步长=(1, 1) 最大池化层2 (2, 16)，步长=(2, 2) 表 1 CNN层设置
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码速(wpm) 信噪比(dB) 数目 训练集 25, 30, 40 40, 30, 20, 10, 6, 3, –3, –6, –8, –10 25000/50000 验证集 25, 30, 40 40, 30, 20, 10, 6, 3, –3, –6, –8, –10 2500 测试集 25, 30, 40 40, 30, 20, 10, 6, 3, –3, –6, –8, –10 2500 表 2 数据集组成
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字准确率(%) 词准确率(%) 原始信号 99.92 99.65 频率漂移 96.23 91.71 频率漂移+码长偏差 95.88 90.40 表 3 频率漂移和码长偏差情况下的译码准确率
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迭代次数 字准确率(%) 词准确率(%) 有CNN，无频漂 23 99.92 99.65 无CNN，无频漂 42 92.71 73.90 有CNN，有频漂 26 96.23 91.71 无CNN，有频漂 47 63.11 20.35 表 4 有无频漂时去掉CNN前后译码性能
图共
6 个 表共
4 个
