【无线电史话】纪念莫尔斯诞辰，重温电码课程，机器都能学你还不会？
塞缪尔·莫尔斯诞辰纪念日，重温莫尔斯电码
1838年1月6日，塞缪尔·莫尔斯（Samuel Morse）的电报系统在新泽西州莫里斯敦的Speedwell铁厂首次展示。电报机是一种使用电脉冲通过电线传输编码消息的设备，最终将彻底改变长距离通信，在1920年代和1930年代达到普及。
塞缪尔·芬利·布雷斯·莫尔斯（Samuel Finley Breese Morse）1791年4月27日出生于马萨诸塞州的查尔斯敦。他上了耶鲁大学，在那里他对艺术以及电力感兴趣，当时还处于起步阶段。大学毕业后，莫尔斯成为了一名画家。
1832年，当他从欧洲航行回家时，他听说了新发现的电磁铁，并提出了电报的想法。他不知道其他发明者已经在对该概念进行研究。
根据电磁感应原理，莫尔斯试用电路的启闭来发送和记录信号。他在设计电报机的同时，按照电路中脉冲信号的产生和消失，构思了圆点、横划和空白的电报符号，把这三种符号组合起来，就可以表示需要传递的信息。后来这一特定的点划组合成为电讯上普遍采用的莫尔斯电码。
莫尔斯在接下来的几年中花了很多时间来开发模型，并聘请了两个合伙人伦纳德·盖尔（Leonard Gale）和阿尔弗雷德·维尔（Alfred Vail）帮助他。
1837年，莫尔斯在精通机械知识的艾尔弗雷德·维尔的帮助下，试制出第一架电磁式电报机。利用电磁感应原理来操纵顶端装有记录头的控制棒，当电流脉冲通过电路时，引起了控制棒运动，就会使记录头触及纸带从而在纸带上有顺序地留下符号图形。收、发电码的电报机终于诞生了。
1838年，他使用莫尔斯电码演示了他的发明，其中点和破折号代表字母和数字。
他带着电报机四处奔走，企图说服企业家进行投资，而得到的回答不是冷淡就是讥笑。他的机器确实也比较粗糙，传递信息的距离不过十几米远。不过这些没有使他丧失信心。他忍饥挨饿不断改进自己的机器。这时有一个青年机械师盖尔自愿做他的助手，他们反复试验，通过增加电池组、加大电磁铁的线匝，使通信距离逐渐增大。他们完成最后的试验时，已经是第一台机器诞生四年之后了。通信技术的进步是生产发展中的社会需要。一天，他突然收到参议院的通知，国会重新讨论了修建电报线路的拨款提案，终于获得通过。
1843年，莫尔斯终于说服了一个持怀疑态度的国会，为从华盛顿特区到巴尔的摩的美国第一条电报线的建设提供资金。
1844年，世界上第一条商用电报线路建成并正式通报了。
1844年5月，莫尔斯在国会大厦最高法院会议室，首次通过这条电报线，传出圆点和横划的符号，向正在巴尔的摩的艾尔弗雷德·维尔拍发了世界上第一封电报。莫尔斯（Morse）通过这条线路发送了第一封正式电报，上面写着：“上帝做了什么！”
在接下来的几年中，私人公司利用莫尔斯（Morse）的专利，在东北地区建立了电报线路。
1851年，纽约和密西西比河谷印刷电报公司成立；后来将其名称更改为Western Union。
1861年，西联汇款公司完成了美国境内的第一条跨大陆航线。五年后，建造了第一条成功横渡大西洋的永久性线路，并在本世纪末在非洲，亚洲和澳大利亚建立了电报系统。
因为电报公司通常会用这个词来收费，所以电报以其简洁的散文而闻名-无论它们包含喜讯还是不幸的消息。免费的“停止”一词代替了一个有偿使用的期间。
1933年，西联汇款推出了唱歌电报。第二次世界大战期间，美国人开始惧怕西联汇款公司的快递员，因为军方使用电报向家人通报了士兵的死亡情况。
在20世纪的过程中，电报消息已被廉价的长途电话服务，传真和电子邮件所取代。Western Union在2006年1月发送了最后一封电报。
在获得巨大名望与财富后，塞缪尔·莫尔斯（Samuel Morse）于1872年4月2日在纽约逝世，享年80岁。
扪心自问：如今机器学习都能掌握莫尔斯电码了，你还不会？
机器学习系统使用图像来教自己莫尔斯电码
文：Dan Maloney
传统观点认为，学习新语言的最佳方法是沉浸式学习：只要将某人置于无法选择的情况下，他们就会根据情况进行学习。军事人员像外交官和新闻记者一样都使用沉浸式语言教学，显然计算机现在可以使用沉浸式语言自学莫尔斯电码。
Mauri Niininen（AG1LE）的博客读起来像是一篇科学论文，这有充分的理由：Mauri似乎真的对机器学习了解一些。他的方法使用精选的训练数据来构建模型，即莫尔斯电码摘要及其翻译，这是此类系统的常用方法。但是由于Mauri使用Tensorflow手写识别实现来训练他的模型，事情从一开始就发生了意外的转弯。
他使用几行Python将已知的莫尔斯短代码片段转换为看起来有点像条形码的灰度图像，其中浅色区域为浅色和深浅不一，而深色条为静默。第一次训练只产生了约36％的准确度，但随后的摘要较短的结果却是99.5％的准确度。该模型还能够以-6 dB的信噪比将莫尔斯电码信号从各类信号中识别出来，即使它是用更干净的信号训练的。
其他莫尔斯解码器（如上图所示）使用查找表将声音转换为文本，但请注意，这个机器学习是没有的。通过将模式与训练数据中的标签进行比较，可以推断出角色的含义，并在大约一个小时内从本质上讲授了莫尔斯电码。我们发现这很有趣，并且想知道这将对其他哪些应用有利。
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