[發(fā)明專利]電碼的自動(dòng)識(shí)別方法及存儲(chǔ)介質(zhì)有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010064483.7 | 申請(qǐng)日: | 2020-01-20 |
| 公開(公告)號(hào): | CN110866376B | 公開(公告)日: | 2020-04-21 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 曾英夫;劉忠 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 長(zhǎng)沙深之瞳信息科技有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06F40/126 | 分類號(hào): | G06F40/126;G06N3/04 |
| 代理公司: | 成都頂峰專利事務(wù)所(普通合伙) 51224 | 代理人: | 王霞 |
| 地址: | 410000 湖南省長(zhǎng)沙市開福區(qū)湘雅*** | 國(guó)省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 電碼 自動(dòng)識(shí)別 方法 存儲(chǔ) 介質(zhì) | ||
1.電碼的自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1、信號(hào)概率向量門限值二向化:根據(jù)門限值大小,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概率向量二向化為0、1向量;
S2、合成點(diǎn)杠信號(hào):根據(jù)連續(xù)二向值為1的長(zhǎng)度生成點(diǎn)杠信號(hào)向量;
S3、利用動(dòng)態(tài)編程算法對(duì)所述點(diǎn)杠信號(hào)向量進(jìn)行自動(dòng)編組,得到點(diǎn)杠信號(hào)向量組;
S4、將點(diǎn)杠信號(hào)向量組對(duì)照編碼表進(jìn)行編碼;
所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概率向量是基于Bi-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的摩爾斯電碼自動(dòng)識(shí)別過程中得到,其具體方法包括以下步驟:
構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Bi-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并結(jié)合Bi-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行序列建模,生成多模LSTM模型;
采用聯(lián)合訓(xùn)練的方式對(duì)多模LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練,對(duì)Bi-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化;
獲取摩爾斯電碼音頻信號(hào),并對(duì)摩爾斯電碼音頻信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,獲得預(yù)處理后的音頻信號(hào);
對(duì)預(yù)處理后的音頻信號(hào)進(jìn)行解析和轉(zhuǎn)化,生成音頻信號(hào)的頻譜圖像;
將頻譜圖像輸入多模LSTM模型,輸出概率向量結(jié)果;
所述動(dòng)態(tài)編程算法的優(yōu)先級(jí)如下:
1 )分組各碼組之間間隔均勻;
2 )分組后能成功編譯;
3 )大組之間間隔均勻。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電碼的自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于,在步驟S3之后還進(jìn)行自動(dòng)校正,所述自動(dòng)校正是對(duì)錯(cuò)誤的碼組通過預(yù)設(shè)規(guī)則結(jié)合間隔大小進(jìn)行自動(dòng)校正;一個(gè)所述碼組對(duì)應(yīng)一個(gè)所述點(diǎn)杠信號(hào)向量組。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電碼的自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于,所述門限值大小在0.85~0.95。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電碼的自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于,在步驟S2中合成點(diǎn)杠信號(hào)的同時(shí)還進(jìn)行過濾信號(hào)噪點(diǎn)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的電碼的自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于,所述連續(xù)二向值為1的長(zhǎng)度是將0、1向量中連續(xù)為1的點(diǎn)合成為一個(gè)信號(hào)點(diǎn),并記錄所述信號(hào)點(diǎn)長(zhǎng)度信息,其中所述長(zhǎng)度小于2的信號(hào)點(diǎn)為信號(hào)噪點(diǎn)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電碼的自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于,在步驟S2中根據(jù)連續(xù)二向值為1的長(zhǎng)度生成點(diǎn)杠信號(hào)向量的方法是:根據(jù)信號(hào)點(diǎn)的長(zhǎng)度, 按照杠信號(hào)的長(zhǎng)度L1與點(diǎn)信號(hào)的長(zhǎng)度L2滿足2.8*L2<L1<3.2*L2時(shí), 輸出點(diǎn)杠信號(hào)向量。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電碼的自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于,所述動(dòng)態(tài)編程算法的方法是:對(duì)于每一個(gè)信號(hào)ci只有兩種情況:
(1)、與之前未分組信號(hào)r組成碼組;
(2)、不組成碼組,加入未分組信號(hào)r;
通過遍歷調(diào)用可用分組方式,并每次選取兩種情況中得分最高的選擇組成最終碼組。
8.電碼的自動(dòng)識(shí)別存儲(chǔ)介質(zhì),其特征在于,所述存儲(chǔ)介質(zhì)裝載有計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1~7任意一項(xiàng)所述的電碼的自動(dòng)識(shí)別方法。
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