呼号查询
查看用户与 QRZ 信息
14.074 MHz
CQ CQ DE NOCTENNA
OM89
卫星过境
AI 纠错
QSO 已保存
下一次过境
12:48
仰角 41°
CW 练习
AI 评分 92
节奏稳定
核心工具
覆盖通联前、中、后的关键动作
当前工具箱包含 9 个模块，覆盖信息查询、空间定位、传播判断、卫星操作、CW 训练和通联记录。
网格工具
定位与测距
传播预测
估算可用频段
卫星追踪
查看过境时间、方位与仰角
AI CW 练习
基于 AI 的听抄、发报码节奏分析与针对性训练
QSL 交换
在线卡片交换
日志本
保存通联记录
天线计算器
长度、模板与线圈
SSTV 编解码
图片与音频互转
下载
移动端优先，桌面端稍后推出
AI 辅助训练
让 CW 练习不止是重复听写
Noctenna 的 CW 练习会围绕听抄、发送节奏和错误模式给出反馈。AI 用来识别训练中的薄弱点，帮助操作者把速度、准确率和稳定性一起拉上来。
节奏分析识别间隔不稳和拖拍
错误归因定位易混字符与短码失误
训练生成按薄弱点生成练习内容
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92
AI 训练评分
建议：重点练习 B / 6 的节奏区分
下一组：18 WPM，字符间隔降低 8%
操作场景
从一次通联，到持续训练
开机前先判断这次通联值不值得追
输入呼号后查看基础信息、网格位置和距离；同时结合传播预测判断可用频段，避免在低概率窗口里反复试错。
- 呼号资料与 QRZ 信息集中查看
- 网格距离、方位角和定位信息一起呈现
- 传播预测给出更适合尝试的频段
卫星和弱信号场景需要更快的现场信息
卫星追踪把过境时间、方位和仰角放到操作视图里；网格工具和传播预测继续提供路径参考，减少临场切换应用。
- 查看下一次过境窗口和当前仰角
- 快速确认目标方向和大致距离
- 把频段、路径和通联对象放在同一上下文
CW 训练不只看速度，也看错误模式
AI CW 练习会分析听抄错误、发送节奏和易混字符，生成更贴近当前水平的训练内容。
- 按字符、词组和速度分层训练
- 识别节奏不稳、拖拍和字符混淆
- 根据薄弱点安排下一组练习
通联结束后，把记录和交换继续做完
日志本保存 QSO 细节，QSL 交换承接卡片流程；SSTV 编解码和天线计算器则覆盖更多操作后的处理与调整。
- 保存通联时间、频段、模式和备注
- 继续处理 QSL 卡片交换
- 整理 SSTV 内容或回到天线参数调整