ベイジアンを用いたアルゴリズムの検討

[jucky154]

問題意識

CW解読機に関して、さらなる発展が求められている(ハムフェア)

そして、その中で、CW Skimmerはベイジアンを使っているという話があった

http://ag1le.blogspot.com/2013/01/towards-bayesian-morse-decoder.html
以前も上のブログは読んでいたものの、真面目に読んでいなかったが、いろんな段階でベイジアンを使っているようだ
CW4ISRでも、ベイジアンを一部の段階で使ってみるのはありなのかもしれないので、調査や実験が必要だと思われる

[jucky154]

上のブログによると、CW Skimmerの作者はこのようなコメントを残している
"The best advice I can give you is to try to approach every problem in the Bayesian framework. Express all your prior knowledge in the form of probabilities, and use observed data to update those probabilities. For example, instead of making a hard decision at every input sample whether the signal is present or not, compute the probability that the signal is present. At a later stage you will combine that probability with other probabilities using the Bayes formula and pass the new probabilities to the subsequent stages, all the way to the word recognition unit."

• すべての問題にベイジアンを使え
• 信号が存在するか厳密に調べるのではなく、信号が存在するかを確率で計算しろ
• その後に単語を調べるベイジアンを使え

つまりは、

• 信号の存在
• 文字の判定
• 単語による文字列の修正

をベイジアンを使ってやっているということか…　これが耐ノイズ性を生み出しているということか（？）　確かに、ベイジアンで確率にしておいて、ノイズで閾値に届かなくて、解読できなかった文字とかでも、似た文字で解読できてしまうということか。

これをCW4ISRに流用するにはどうすればいいだろうか
現在はクラスタリングを使っているので最初の二つを変えようとすると大規模になる気がする
単語による文字列修正は何かできそう（？）実際、CW Skimmerを使っていると文字列が途中で変わることがあるらしいので…
http://www.ac6v.com/jargon.htm　とかのハムでよく使われる単語とか、コンテストナンバー形式とか、コールサインの形式を教え込めということか？

https://apps.dtic.mil/sti/tr/pdf/ADA051001.pdf
https://core.ac.uk/download/pdf/36719517.pdf
ベイジアンを使った解読の論文はこの辺で、

最後の方に性能としてS/N比5[dB]?くらいまでは行けるとか書いてあって、CW4ISRと同等の性能ぽい
これらは信号の存在、文字の判定しかやっていないので、単語による修正だけでも十分に価値がありそう