DRAKE TR-4C の送信動作確認 （その４、ダミーロードでスプリアス測定）

　DRAKE TR-4C の送信動作確認、その４です。

今回は 20dB アッテネータを入手したので、ダミーロードを繋いでのスプリアス測定をしてみました。
測ったのは 7MHz と 14MHz です。
まずはアッテネータの特性を見てみました。
1.5GHz に近づくにつれて少し減衰量が減っていますが、良い特性だと思います。


〔7MHz〕
この前と違って特に問題はなさそうです。 しかし、前回は K2 でモニターしていても近傍に変な信号が送信に合わせて出ていました。 ダミーロードと実際のアンテナとで動作に違いが出るのでしょうか。

帯域外領域に -50bB を超える信号が見えるので新規定では NG ですね。

２次の高調波が -44dB あり、３次は見えません。 しかし、新規定の -50dB をクリアしていないのでその点では NG です。
〔14MHz〕
スパンを広く見てしまったのですが、これだけからいうと良さそうに見えます。 ちゃんと見るなら帯域外領域が良く分かるスパンにして見直さないといけませんけど。

こちらも２次の高調波が -42dB あり、３次は見えません。 しかし、新規定の -50dB をクリアしていないのでその点ではやはり NG ですね。


こうしてみると新スプリアス規定は結構厳しいですね。
使うには各バンド毎のフィルターが必要そうです。
ATU を自動調整型のフィルターとしてそれも含めて測ってスプリアスが減らないかなぁと考えてしまいますね。
ちゃんとやるには各バンド毎の BPF を準備して対処するしかないかと。
150W に耐える BPF って大変そうです。

P.S.
ご老体の TR-4C でいろいろとスプリアスを見てきましたが、途中で送受切り替えのリレーがうまく動作しなくなってしまいました。 具体的にはバンド切り替えスイッチと、モード・スイッチ、サイドバンド切り替えスイッチを操作して送受を切り替えるのですが、時々、リレーが反応せずに送信モードに入らない時があります。
動作を良く理解できていないところもあり、深く追うには回路図から追わないと厳しそうです。

音声認識システムの解説本を買ってしまいました

　モースル信号を音声認識でデコードできたらと妄想してしまったので、音声認識システムの解説本を買ってしまいました。

これです。

ちょっとずつ牛歩の歩みで勉強していこうと思います。

モールス解読にパターン認識・機械学習を考える

　最近、モールス音声信号の解読器が出てきていますが、使ってみて問題と感じる点があります。

それは比較的強力な信号を使い、符号間の字間が適切な場合は高い精度で解読できます。
しかし、弱い信号や相手が手信号で送ってきた場合は解読率が格段に下がります。
そこで最近の音声認識技術を使って、モールス符号を音として AI に学ばせ、文字判定をすれば認識率が上がるのではと思いました。機械学習をさせれば精度も上がって行くでしょうし。

物の本によればいろいろライブラリがあるようなので、その中から HTK を選んでみました。
選んだ理由は Windows 版と Linux 版があるからです。
Windows 版で勉強して、Linux 版を Raspberry Pi で動かせば、小型で高精度なモールスコードの解読機が作れるはずです。（構想としては）
でも、勉強から始めて目的の Raspberry Pi までは道が遠そうです。構想倒れかな....