作者：陈莹莹 彭仕勇 高勇莫尔斯码短时傅里叶变换模糊聚类
摘要：目前莫尔斯报务信号的接收译码主要采用人工值守方式,长期工作在这种环境下会给收报员的心理和生理带来很大的影响,研究能够部分取代人的信号自动检测与识别方法十分必要。基于短时傅立叶变换的特性,在时频域上对莫尔斯信号进行特征捕捉,并对捕捉到的莫尔斯信号采用模糊c均值聚类算法（FCM）实现种类识别,以区分莫尔斯信号的点、划和间隔。实验表明,该算法具有较好的识别效果,在莫尔斯报务的自动识别上具有一定的实用价值。
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