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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种莫尔斯信号的识别方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115081477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210672191.0，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权一种莫尔斯信号的识别方法、装置、设备及存储介质是由韩思明;魏振华设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种莫尔斯信号的识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及莫尔斯通信领域，公开了一种莫尔斯信号的识别方法、装置、设备及存储介质，用于缓解人工译码莫尔斯信号的压力、进一步提升在各类干扰下对莫尔斯信号的识别准确率，所述方法包括：通过小波变换将接收的莫尔斯信号转换为对应的信号时频图像；将所述信号时频图像等距分割为相应的多帧子图像，并使用3D卷积层提取融合连续多帧子图像的时空特征；将所述时空特征输入预设的双向卷积长短时记忆网络模型进行识别预测训练，得到预测输出的一批目标特征序列；通过连接时序分类对所述模型预测输出的目标特征序列进行译码转录，得到所述莫尔斯信号的译码。

本发明授权一种莫尔斯信号的识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种莫尔斯信号的识别方法，其特征在于，所述方法包括： 通过小波变换将接收的莫尔斯信号转换为对应的信号时频图像，其中，所述小波变换采用有限长衰减小波基函数，所述小波基函数缩窄对应转换所述莫尔斯信号的高频部分，所述小波基函数展宽时对应转换所述莫尔斯信号的低频部分； 将所述信号时频图像等距分割为相应的多帧子图像，并使用3D卷积层提取融合连续多帧子图像的时空特征，其中，所述时空特征为多通道的二维特征序列； 将所述时空特征输入预设的双向卷积长短时记忆网络模型进行识别预测训练，得到预测输出的一批目标特征序列； 通过连接时序分类对所述模型预测输出的目标特征序列进行译码转录，得到所述莫尔斯信号的译码； 其中，所述通过小波变换将接收的莫尔斯信号转换为对应的信号时频图像，具体包括： 在转换所述莫尔斯信号的高频部分时，将所述小波基函数缩窄、并使用较低的频率分辨率进行变换而获得精确的时间定位，得到对应的信号时频图像； 在转换所述莫尔斯信号的低频部分时，将所述小波基函数展宽、并使用较低的时间分辨率进行变换而获得精确的频率定位，得到对应的信号时频图像； 其中，所述将所述信号时频图像等距分割为相应的多帧子图像，并使用3D卷积层提取融合连续多帧子图像的时空特征，具体包括： 预先设置两层3D卷积和池化； 将所述信号时频图像的大小统一设置为预定像素并对其进行灰度归一化； 将每张信号时频图像等距分割为预定个数的时间步，每个时间步所对应的子图像作为第一个所述3D卷积层的输入； 分别通过第一个、第二个3D卷积层的卷积进行特征提取，并在每次卷积完成后使用RELU激活函数，对每一层特征提取得到的特征数据进行归一化操作，得到融合连续多帧子图像的时空特征。

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