买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种改进CTC的摩斯信号快速译码方法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：CN119363517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411205315.X，技术领域涉及：H04L15/28；该发明授权一种改进CTC的摩斯信号快速译码方法是由王俊波;周亚鹏;高长江;彭志新;常传文;朱伟设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进CTC的摩斯信号快速译码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种改进CTC的摩斯信号快速译码方法，包括：将提取的摩斯信号数据进行短时傅里叶变换，获取时频矩阵，提取时频矩阵中摩斯信号的一维特征，并将其对应的标签构成训练集；构建深度学习框架，包括深度残差收缩模块、全连接层和softmax结构；对深度残差收缩模块中间层经过全连接层和softmax结构输出，作为子模型，计算子模型的CTC损失，与全模型的CTC损失加权后作为损失函数，对网络模型进行训练；将提取的摩斯信号时频矩阵的一维特征，输入到训练好的网络模型，将输出进行基于CTC解码后处理，得到译码结果。本发明采用全模型的CTC损失与子模型的损失相结合进行训练，具有非常小的计算开销，可以有效提升译码准确率。

本发明授权一种改进CTC的摩斯信号快速译码方法在权利要求书中公布了：1.一种改进CTC的摩斯信号快速译码方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，获取摩斯信号并进行短时傅里叶变换，得到时频矩阵，提取时频矩阵中摩斯信号的一维特征，将摩斯信号的一维特征以及摩斯信号对应的标签构成训练集； 步骤2，构建深度学习网络模型，包括深度残差收缩模块、第一至第二全连接层以及第一至第二softmax函数，所述深度残差收缩模块、第一全连接层和第一softmax函数依次连接，所述深度残差收缩模块包括依次连接的一维卷积输入层以及若干基本模块，在第m个基本模块后面依次连接第二全连接层和第二softmax函数，m＝2,…,n-1，n为基本模块的数量； 所述步骤2中，基本模块包括依次连接的第一卷积层、第二卷积层、SE通道注意力机制以及软阈值化处理单元，SE通道注意力机制包括平均池化层、第三全连接层、第四全连接层和sigmoid激活函数； 基本模块的输入x经第一卷积层和第二卷积层后得到经平均池化层后，被降维成一维向量X，一维向量X依次经过第三全连接层和第四全连接层，再经过sigmoid激活函数激活，得到一维向量Y，将X与Y相乘得到每一个通道的阈值T，T为一个1*1*C的向量，C为的通道数；再使用阈值T对进行软阈值化处理，计算公式如下： 其中，ythresholded为使用阈值T软阈值化后的结果；最后采用跨层恒等连接的方式，取ythresholded和输入x相加后，经过ReLU激活函数后，作为基本模块的输出； 步骤3，将第m个基本模块的输出经第二全连接层和第二softmax函数后的输出，作为子模型，计算子模型的CTC损失，将最后一个基本模块的输出经第一全连接层和第一softmax函数后的输出，作为全模型，将子模型的CTC损失与全模型的CTC损失加权后作为损失函数，利用训练集对深度学习网络模型进行训练，得到摩斯信号译码模型； 步骤4，提取待译码摩斯信号时频矩阵的一维特征，输入到摩斯信号译码模型中，对模型的输出进行CTC解码后处理，得到待译码摩斯信号的译码结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东南大学，其通讯地址为：210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。