【摘 要】
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摩尔斯信号在通信领域应用广泛,具有十分重要的研究价值。但是,由于短波信道比较复杂,环境恶劣,信号质量差,短波宽带条件下的摩尔斯信号检测问题一直没有较好的解决方案。基于此,提出了一种基于时频图和图像分割的摩尔斯信号检测算法。算法主要分为粗检测和识别两部分,粗检测是指基于图像分割的方法,从宽带数据中初步检测出摩尔斯信号;识别部分是指通过提取最大持续长度等特征,逐级排除非摩尔斯信号,进一步识别摩尔斯信号
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摩尔斯信号在通信领域应用广泛,具有十分重要的研究价值。但是,由于短波信道比较复杂,环境恶劣,信号质量差,短波宽带条件下的摩尔斯信号检测问题一直没有较好的解决方案。基于此,提出了一种基于时频图和图像分割的摩尔斯信号检测算法。算法主要分为粗检测和识别两部分,粗检测是指基于图像分割的方法,从宽带数据中初步检测出摩尔斯信号;识别部分是指通过提取最大持续长度等特征,逐级排除非摩尔斯信号,进一步识别摩尔斯信号。实际信号测试表明,该算法对摩尔斯信号的正确检测率为96%以上,虚警率小于7.2%,相较于对比算法整体性
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现代医药行业的工业废水和畜牧业中的饲料或动物粪便中含有的四环素类污染物导致水体污染,污染的水体渗入地下进一步导致土壤和地下水遭受不同程度的污染。四环素类水土污染具有不易发现和难以治理的特点,因此针对此类污染的治理途径和方法为近年来水土污染治理领域的重要攻关课题,在诸多方法中,由于光催化技术的成本低、无二次污染等优势,成为四环素类水土污染治理的前沿技术和研究热点。
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