En este documento, presentamos un método novedoso de clasificación de señales destinado a reducir el impacto de la interferencia y el ruido al tiempo que se logra la detección ciega y la clasificación precisa de un sistema de comunicación de salto de frecuencia de velocidad variable. Para lograr esto, combinamos el análisis de espectrogramas con un enfoque de clasificación innovador. Primero, generamos el espectrograma de la señal recibida y luego empleamos un filtro de morfología para eliminar de manera efectiva el ruido y la interferencia de barrido de frecuencia del espectrograma. Posteriormente, identificamos y marcamos dominios conectados en el espectrograma, a partir de los cuales extraemos los datos de duración para crear un conjunto de datos específicamente para separar la interferencia de frecuencia fija. Además, proponemos un algoritmo de alineación temporal especializado diseñado para adaptarse a las características únicas de las señales de salto de frecuencia de velocidad variable, lo que permite una clasificación precisa de las señales de salto de frecuencia de velocidad variable. A través de evaluaciones comparativas rigurosas contra algoritmos existentes, demostramos que nuestro enfoque propuesto proporciona una precisión superior al ofrecer una representación más clara de la situación tiempo-frecuencia de las señales recibidas. El método propuesto proporciona una alta probabilidad de clasificación correcta que es igual a 0.8 cuando la relación señal-ruido es de 0 dB y alcanza 1 cuando la relación señal-ruido supera los 12 dB. En comparación, la probabilidad de clasificación correcta del algoritmo de comparación es muy inferior a la del algoritmo propuesto.