CN110795817A - 一种实验室数据处理方法及处理系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种实验室数据处理方法，包括：获取实验室中基于目标实验所得到的待处理实验数据；并预处理，获得待检测实验数据；对所获得的待检测实验数据进行验证；根据获取的待检测实验数据进行验证的验证结果，判断待检测数据是否与预先存储的预设检测数据相一致，若否，执行后续操作；对与预设检测数据不一致的待检测实验数据进行筛选，并将所筛选出来的待检测实验数据对应的目标实验中的目标项目进行预设标注，并将预设标注的目标项目、及与预设标注的目标项目对应的目标信息传输到移动终端。用以通过对待处理实验数据进行预处理、验证、筛选及预设标记，提高了对其实验数据进行处理的可靠性。

Description

一种实验室数据处理方法及处理系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种实验室数据处理方法及处理系统。

背景技术

对于电子实验而言，通过获取实验数据，并对获取的实验数据进行分析是非常重要的，但是一般在做实验的过程中会出现对用户来说并不熟悉的机器语言，并且由于实验中存在的部分操作不当，或其他因素的影响，如电压电流不稳定等，都会使得实验数据出现部分偏差，因此，在对实验数据进行处理的过程中，由于数据不精准，使得其实验数据的可靠性降低。

发明内容

本发明提供一种实验室数据处理方法，用以通过对待处理实验数据进行验证判断和筛选，提高了获取实验数据的精准性和可靠性。

本发明实施例提供一种实验室数据处理方法，

步骤S1：获取实验室中基于目标实验所得到的待处理实验数据；

步骤S2：对所获取的所述待处理实验数据进行预处理，获得待检测实验数据；

步骤S3：对所述待检测实验数据进行验证；

步骤S4：根据所述步骤S3中的对所述待检测实验数据进行验证的验证结果，判断所述待检测数据是否与预先存储的预设检测数据相一致，若否，执行步骤S5，并向移动终端发送第一警示指令；

若是，向移动终端发送第二警示指令；

步骤S5：对与所述预设检测数据不一致的待检测实验数据进行筛选，并将所筛选出来的所述待检测实验数据对应的目标实验中的目标项目进行预设标注，并将预设标注的目标项目及与所述预设标注的目标项目对应的目标信息传输到移动终端。

在一种可能实现的方式中，

在所述步骤S1中，所述获取实验室中基于目标实验所得到的待处理实验数据的步骤包括：

步骤S11：建立与所述目标实验对应的实验设备输出端的连接；

步骤S12：接收所述实验设备输出端所传输的待处理实验数据。

在一种可能实现的方式中，

在所述步骤S2中，所述对所获取的所述待处理实验数据进行预处理，获得待检测实验数据的步骤包括：

步骤S21：建立数据处理模型；

步骤S22：基于所建立的所述数据处理模型，导入所获取的所述待处理实验数据，并对所述待处理实验数据进行格式化处理，所述待处理数据包括：所述目标实验中的每项目标项目对应的实验测量数据；

步骤S23：基于所建立的所述数据处理模型，对经过所述格式化处理后的所述待处理实验数据进行过滤，并将剩余的所述格式化处理后的所述待处理实验数据进行预设图像绘制。

在一种可能实现的方式中，

在所述步骤S3中，对所述待检测实验数据进行验证的步骤包括：

步骤S31：根据所述目标实验的目标参数、及采集的不同故障类型的验证数据，建立验证数据模型；

步骤S32：基于所建立的所述验证数据模型，输入所获取的待检测实验数据，并获取所述待检测实验数据对应的样本特征；

步骤S33：根据步骤S32所获取的所述样本特征，并基于样本特征验证数据库，对所述样本特征进行验证。

在一种可能实现的方式中，

在所述步骤S5中，所述对所筛选出来的所述待检测实验数据对应的目标实验中的目标项目进行预设标注的步骤包括：

步骤S51：获取需预设标注的目标项目数据集；

步骤S52：对需预设标注的所述目标项目数据集中的所述待检测实验数据进行线性重建，并计算同一目标项目数据集中各个待检测实验数据之间的均方差值，并基于所述均方差值，构造目标项目标注模型；

步骤S53：利用步骤S52所构造的所述目标项目标注模型对所述待检测实验数据对应的目标实验中的目标项目进行预设标注。

在一种可能实现的方式中，

所述预设标注的目标项目对应的目标信息包括：目标项目的名称及与所述目标项目名称相关的待检测数据。

在一种可能实现的方式中，

在所述步骤S1中，所获取的所述待处理实验设备，是通过实验室中的实验设备得到的，其中，为了提高所得到的待处理实验数据的准确性，在实验设备中设置一数据传输电路，

所述数据传输电路包括：第一电阻R1、第二电阻R2、第三电阻R3、第四电阻R4、第五电阻R5、第六电阻R6、第七电阻R7、第八电阻R8、第一电容 C1、第二电容C2、第三电容C3、第一二极管L1、第二二极管L2、第三二极管L3、第四二极管L4、第五二极管L5、第六二极管L6、第七二极管L7、第一NPN晶体管Q1、第二NPN晶体管Q2、第三NPN晶体管Q3、PNP晶体管 P1、功率放大器A、地GND、电源VCC；

其中，所述电源VCC分别与PNP晶体管P1的发射极和第一电容C1的一端连接，所述PNP晶体管P1的基极与第一电阻R1的一端连接，所述第一电阻R1的另一端分别与第三电阻R3、第四电阻R4的一端连接，所述第三电阻R3的另一端分别与第二电容C2的一端和第四二极管L4的正极连接，所述第四电阻R4的另一端分别与第二电容C2的另一端、第四二极管L4的负极及地 GND连接；

所述第一电容C1、第五电阻R5及第六电阻R6的另一端与地GND连接；

所述PNP晶体管P1的集电极分别与第一二极管L1的正极、第二二极管 L2的正极连接，第二二极管L2的负极分别与第五电阻R5的一端及功率放大器A的正向输入端连接，所述功率放大器A的反向输入端与第六电阻R6的一端连接，所述功率放大器A的输出端分别与第五二极管L5的正极、第一NPN 晶体管Q1的基极连接；

所述第一二极管L1的负极与第二电阻R2的一端连接，所述第二电阻R2 的另一端分别与第三二极管L3的正极、第五二极管L5的负极连接；

所述第三二极管L3的负极分别与第二NPN晶体管Q2的基极、第七二极管L7的正极、第一NPN晶体管Q1的集电极连接，所述第二NPN晶体管Q2 的发射极、第一NPN晶体管Q1的发射极与地GND连接；

所述电源VCC还分别与实验设备、第三电容C3、第七电阻R7的一端连接，且还与第六二极管L6的负极连接；

所述第二NPN晶体管Q2的集电极还分别与实验设备、第三电容C3、第七电阻R7的另一端、第六二极管L6的正极、第三NPN晶体管Q3的集电极连接；

所述第三NPN晶体管Q3的基极与第七二极管L7的负极连接，第三NPN 晶体管Q3的发射极与第八电阻R8的一端连接，所述第八电阻R8的另一端与地GND连接。

在一种可能实现的方式中，还包括：

获取模块，用于获取实验室中基于目标实验所得到的待处理实验数据；

处理模块，用于对所述获取模块所获取的所述待处理实验数据进行预处理，获得待检测实验数据；

验证模块，用于对所述处理模块所获得的待检测实验数据进行验证；

控制模块，用于根据所述验证模块对所述待检测实验数据的验证结果，判断所述待检测数据是否与预先存储的预设检测数据相一致，若否，控制筛选模块进行工作，同时，向移动终端发送第一警示指令；

若是，所述控制模块向移动终端发送第二警示指令；

所述筛选模块，用于对与所述预设检测数据不一致的待检测实验数据进行筛选，并将所筛选出来的所述待检测实验数据对应的目标实验中的目标项目进行预设标注，并将预设标注的目标项目、及与所述预设标注的目标项目对应的目标信息传输到移动终端。

在一种可能实现的方式中，

在步骤S3中，对待检测试验数据进行验证的时候，能够智能验证待检测数据是否存在异常，其中智能验证包括如下步骤：

步骤S301、所述智能检验过程中存在一个实验数据中心，所述实验数据中心中针对每个实验数据都存在一个正常检验结果数据集合；

步骤S302、获取待检测实验数据对应的正常检验结果数据集合，并计算所述正常检验结果集合的误差频率；

其中，S为所述正常检验结果集合的误差频率，K为所述正常检验结果集合中含有的值的个数，Xi为所述正常检验结果集合的第i个值，i＝1、2、3…K；

步骤S303、计算所述正常检验结果集合的稳态概率；

其中，Pd为正常检验结果集合的稳态概率；

步骤S304、计算待检测实验数据的稳态概率；

其中，Pj为待检测实验数据的稳态概率，Xj为待检测实验数据的值；

步骤S305、判断Pj是否大于Pd，若是则所述待检测实验数据验证通过，执行步骤S4，若否，则所述数据存在异常，向移动终端发送第三警示指令。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种实验室数据处理方法的流程图；

图2为本发明实施例中数据传输电路的电路图；

图3为本发明实施例中一种实验室数据处理系统的结构图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供一种实验室数据处理方法，如图1所示，

步骤S1：获取实验室中基于目标实验所得到的待处理实验数据；

上述目标实验中包括至少一项目标项目；

上述待处理实验数据，是基于目标实验的基础上所获得的，一般是做完目标实验后获取到的。

步骤S2：对所获取的待处理实验数据，进行预处理，获得待检测实验数据；

上述对待处理实验数据进行预处理，例如包括对等待处理实验数据进行格式化统一。

步骤S3：对所获得的待检测实验数据进行验证；

步骤S4：根据步骤S3中所获取的对所述待检测实验数据进行验证的验证结果，判断所述待检测数据是否与预先存储的预设检测数据相一致，若否，执行步骤S5，并向移动终端发送第一警示指令；

若是，向移动终端发送第二警示指令；

步骤S5：对与所述预设检测数据不一致的待检测实验数据进行筛选，并将所筛选出来的所述待检测实验数据对应的目标实验中的目标项目进行预设标注，并将预设标注的目标项目、及与所述预设标注的目标项目对应的目标信息传输到移动终端。

优选地，所述预设标注的目标项目对应的目标信息包括：目标项目的名称、及与所述目标项目名称相关的待检测数据。

上述第一警示指令，例如可以是待检测数据与预先存储的预设检测数据不一致指令；

上述叠第二警示指令，例如可以是待检测数据与预先存储的预设检测数据一致指令。

例如上述待检测数据为1、2、3、4、6；而预设检测数据为1、2、3、4、 5；此时待检测数据与预先存储的预设检测数据不一致。

因此，进一步对上述的不一致的数据6进行筛选，并对与数据6对应的目标实验中的目标项目进行预设标注，其预设标注的目的是为了方便获取出现异常的数据。

上述移动终端包括但不限于手机、平板、笔记本、电脑等电子设备，一般较常见的为手机、平板。

上述技术方案的有益效果是：用以通过对待处理实验数据进行验证判断和筛选，提高了获取实验数据的精准性和可靠性。

本发明实施例提供一种实验室数据处理方法，在所述步骤S1中，

所述获取实验室中基于目标实验所得到的待处理实验数据的步骤包括：

步骤S11：建立与所述目标实验对应的实验设备输出端的连接；

步骤S12：接收所述实验设备输出端所传输的待处理实验数据。

上述建立与目标实验对应的实验设备输出端的连接，可实施为有线、或无线连接，无线连接如WIFI连接、蓝牙连接等，有线连接如数据线连接、串口线路连接等。

上述技术方案的有益效果是：方便获取并接收待处理实验数据。

本发明实施例提供一种实验室数据处理方法，

在所述步骤S2中，所述对所获取的所述待处理实验数据进行预处理，获得待检测实验数据的步骤包括：

步骤S21：建立数据处理模型；

步骤S22：基于所建立的所述数据处理模型，导入所获取的所述待处理实验数据，并对所述待处理实验数据进行格式化处理，所述待处理数据包括：所述目标实验中的每项目标项目对应的实验测量数据；

步骤S23：基于所建立的所述数据处理模型，对经过所述格式化处理后的所述待处理实验数据进行过滤，并将剩余的所述格式化处理后的所述待处理实验数据进行预设图像绘制。

上述数据处理模型是基于神经网络、并通过对神经网络模型进行深度训练获取到的。

上述待处理实验数据进行格式化处理，例如待处理实验数据为二进制数据，进行格式化处理后，将其转换成对应的十进制数据；

上述对剩余的格式化处理后的待处理实验数据进行预设图像绘制，例如将转换成对应的十进制数据在二维坐标的绘制出来，其预设图像绘制，例如包括但不限于，反三角函数图像、指数函数图像、初等函数图像等。

上述过滤，是为了滤除偏差较大的待处理实验数据，来提高待处理实验数据处理的精确度。

上述技术方案的有益效果是：通过对待处理实验数据进行格式化的统一，方便对数据进行处理。

本发明实施例提供一种实验室数据处理方法，在所述步骤S3中，对所述待检测实验数据进行验证的步骤包括：

步骤S31：根据所述目标实验的目标参数、及采集的不同故障类型的验证数据，建立验证数据模型；

步骤S32：基于所建立的所述验证数据模型，输入所获取的待检测实验数据，并获取所述待检测实验数据对应的样本特征；

步骤S33：根据步骤S32所获取的所述样本特征，并基于样本特征验证数据库，对所述样本特征进行验证。

上述目标实验的目标参数，例如以电路为例，对应的目标参数包括额定电压、额定电流、额定电阻等参数。

上述采集的不同类型故障的验证数据，例如电路短路、断路等故障对应的验证数据。

上述获取的样本特征例如可以是与待检测实验数据相关的指标，并构成相关的指标向量，进而形成其待检测实验数据的样本特征。

上述验证数据模型是基于神经网络、并通过对神经网络模型进行深度训练获取到的。

上述技术方案的有益效果是：便于对待检测实验数据进行验证，进一步提高处理实验数据的精准度。

本发明实施例提供一种实验室数据处理方法，在所述步骤S5中，

所述对所筛选出来的所述待检测实验数据对应的目标实验中的目标项目进行预设标注的步骤包括：

步骤S51：获取需预设标注的目标项目数据集；

步骤S52：对需预设标注的目标项目数据集中的待检测实验数据进行线性重建，并计算同一目标项目数据集中各个待检测实验数据之间的均方差值，并基于所述均方差值，构造目标项目标注模型；

步骤S53：利用步骤S52所构造的目标项目标注模型对所述待检测实验数据对应的目标实验中的目标项目进行预设标注。

上述目标项目标注模型是基于神经网络、并通过对神经网络模型进行深度训练获取到的；

上述设置同一目标项目数据集中各个待检测实验数据之间的均方差值，是为了提高对目标项目标注模型在识别过程中的精确度。

上述预设标注，例如可以是对其相关的目标项目以颜色方式进行标注。

上述技术方案的有益效果是：通过进行预设标注，便于寻找出与预设检测数据不一致的待检测实验数据。

本发明实施例提供一种实验室数据处理方法，

在所述步骤S1中，所获取的所述待处理实验设备，是通过实验室中的实验设备得到的，其中，为了提高所得到的待处理实验数据的准确性，在实验设备中设置一数据传输电路，如图2所示，

所述数据传输电路包括：第一电阻R1、第二电阻R2、第三电阻R3、第四电阻R4、第五电阻R5、第六电阻R6、第七电阻R7、第八电阻R8、第一电容 C1、第二电容C2、第三电容C3、第一二极管L1、第二二极管L2、第三二极管L3、第四二极管L4、第五二极管L5、第六二极管L6、第七二极管L7、第一NPN晶体管Q1、第二NPN晶体管Q2、第三NPN晶体管Q3、PNP晶体管 P1、功率放大器A、地GND、电源VCC；

其中，所述电源VCC分别与PNP晶体管P1的发射极和第一电容C1的一端连接，PNP晶体管P1的基极与第一电阻R1的一端连接，第一电阻R1的另一端分别与第三电阻R3、第四电阻R4的一端连接，第三电阻R3的另一端分别与第二电容C2的一端和第四二极管L4的正极连接，第四电阻R4另一端分别与第二电容C2的另一端、第四二极管L4的负极、及地GND连接；

所述第一电容C1、第五电阻R5、及第六电阻R6的另一端与地GND连接；

所述PNP晶体管P1的集电极分别与第一二极管L1的正极、第二二极管L2的正极连接，第二二极管L2的负极分别与第五电阻R5的一端、及功率放大器A的正向输入端连接，功率放大器A的反向输入端与第六电阻R6的一端连接，功率放大器A的输出端分别与第五二极管L5的正极、第一NPN晶体管Q1的基极连接；

所述第一二极管L1的负极与第二电阻R2的一端连接，所述第二电阻R2 的另一端分别与第三二极管L3的正极、第五二极管L5的负极连接；

所述第三二极管L3的负极分别与第二NPN晶体管Q2的基极、第七二极管L7的正极、第一NPN晶体管Q1的集电极连接，第二NPN晶体管Q2的发射极、第一NPN晶体管Q1的发射极与地GND连接；

所述电源VCC还分别与实验设备、第三电容C3、第七电阻R7的一端连接，且还与第六二极管L6的负极连接；

所述第二NPN晶体管Q2的集电极还分别与实验设备、第三电容C3、第七电阻R7的另一端、第六二极管L6的正极、第三NPN晶体管Q3的集电极连接；

所述第三NPN晶体管Q3的基极与第七二极管L7的负极连接，第三NPN 晶体管Q3的发射极与第八电阻R8的一端连接，所述第八电阻R8的另一端与地GND连接。

上述技术方案的有益效果是：通过设置数据传输电路是为了提高所得到的待处理实验数据的准确性、为待处理实验数据的传输提供一个可靠的环境，同时通过设置第三电容C3、第七电阻R7、及周围器件所构成的稳压电路和保护电路，是为了确保待检测实验数据在传输过程中的稳定性，降低因电流、电压波动而造成待检测实验数据的丢失或误差。

本发明实施例提供一种实验室数据处理系统，如图3所示，包括：

获取模块，用于获取实验室中基于目标实验所得到的待处理实验数据；

处理模块，用于对所述获取模块所获取的待处理实验数据，进行预处理，获得待检测实验数据；

验证模块，用于对所述处理模块所获得的待检测实验数据进行验证；

控制模块，用于根据所述验证模块对所述待检测实验数据的验证结果，判断所述待检测数据是否与预先存储的预设检测数据相一致，若否，控制筛选模块进行工作，同时，向移动终端发送第一警示指令；

若是，所述控制模块向移动终端发送第二警示指令；

所述筛选模块，用于对与所述预设检测数据不一致的待检测实验数据进行筛选，并将所筛选出来的所述待检测实验数据对应的目标实验中的目标项目进行预设标注，并将预设标注的目标项目、及与所述预设标注的目标项目对应的目标信息传输到移动终端。

上述技术方案的有益效果是：用以通过对待处理实验数据进行验证判断和筛选，提高了获取实验数据的精准性和可靠性。

本发明实施例提供一种实验室数据处理方法，

在步骤S3中，对待检测试验数据进行验证的时候，能够智能验证待检测数据是否存在异常，其中智能验证包括如下步骤：

步骤S301、所述智能检验过程中存在一个实验数据中心，所述实验数据中心中针对每个实验数据都存在一个正常检验结果数据集合；

步骤S302、获取待检测实验数据对应的正常检验结果数据集合，并计算所述正常检验结果集合的误差频率；

其中，S为所述正常检验结果集合的误差频率，K为所述正常检验结果集合中含有的值的个数，Xi为所述正常检验结果集合的第i个值，i＝1、2、3…K；

步骤S303、计算所述正常检验结果集合的稳态概率；

其中，Pd为正常检验结果集合的稳态概率；

步骤S304、计算待检测实验数据的稳态概率；

其中，Pj为待检测实验数据的稳态概率，Xj为待检测实验数据的值；

步骤S305、判断Pj是否大于Pd，若是则所述待检测实验数据验证通过，执行步骤S4，若否，则所述数据存在异常，向移动终端发送第三警示指令。

上述技术方案的有益效果是：利用上述技术可以对待检测实验数据进行智能的检验，判断所述待检测实验数据的稳态概率是否大于正常检验结果数据集合所对应的稳态概率，当大于正常检验结果数据集合所对应的稳态概率时说明所述待检测实验数据在正常检验结果可接受范围内，所述结果没有异常，否则所述结果有异常，发出第三警示指令，从而智能的寻找出由于实验中存在的部分操作不当，或其他因素的影响，如电压电流不稳定等，使得实验数据出现部分偏差的数据；

且在上述过程中，进行检验时并不是与一个固定的阈值进行比较，而是利用统计学中的概率论对正常检验结果集合的稳态概率进行比较，使得所述结果更能符合统计要求，并且正常检验结果集合可以随着实验的改进而得到修改，使得所述检验也能变为一个动态的检验过程。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种实验室数据处理方法，其特征在于，

步骤S1：获取实验室中基于目标实验所得到的待处理实验数据；

步骤S2：对所获取的所述待处理实验数据进行预处理，获得待检测实验数据；

步骤S3：对所述待检测实验数据进行验证；

步骤S4：根据所述步骤S3中的对所述待检测实验数据进行验证的验证结果，判断所述待检测数据是否与预先存储的预设检测数据相一致，若否，执行步骤S5，并向移动终端发送第一警示指令；

若是，向移动终端发送第二警示指令；

步骤S5：对与所述预设检测数据不一致的待检测实验数据进行筛选，并将所筛选出来的所述待检测实验数据对应的目标实验中的目标项目进行预设标注，并将预设标注的目标项目及与所述预设标注的目标项目对应的目标信息传输到移动终端。

2.如权利要求1所述的一种实验室数据处理方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述获取实验室中基于目标实验所得到的待处理实验数据的步骤包括：

步骤S11：建立与所述目标实验对应的实验设备输出端的连接；

步骤S12：接收所述实验设备输出端所传输的待处理实验数据。

3.如权利要求1所述的一种实验室数据处理方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述对所获取的所述待处理实验数据进行预处理，获得待检测实验数据的步骤包括：

步骤S21：建立数据处理模型；

步骤S22：基于所建立的所述数据处理模型，导入所获取的所述待处理实验数据，并对所述待处理实验数据进行格式化处理，所述待处理数据包括：所述目标实验中的每项目标项目对应的实验测量数据；

步骤S23：基于所建立的所述数据处理模型，对经过所述格式化处理后的所述待处理实验数据进行过滤，并将剩余的所述格式化处理后的所述待处理实验数据进行预设图像绘制。

4.如权利要求1所述的一种实验室数据处理方法，其特征在于，在所述步骤S3中，对所述待检测实验数据进行验证的步骤包括：

步骤S31：根据所述目标实验的目标参数、及采集的不同故障类型的验证数据，建立验证数据模型；

步骤S32：基于所建立的所述验证数据模型，输入所获取的待检测实验数据，并获取所述待检测实验数据对应的样本特征；

步骤S33：根据步骤S32所获取的所述样本特征，并基于样本特征验证数据库，对所述样本特征进行验证。

5.如权利要求1所述的一种实验室数据处理方法，其特征在于，在所述步骤S5中，所述对所筛选出来的所述待检测实验数据对应的目标实验中的目标项目进行预设标注的步骤包括：

步骤S51：获取需预设标注的目标项目数据集；

步骤S52：对需预设标注的所述目标项目数据集中的所述待检测实验数据进行线性重建，并计算同一目标项目数据集中各个待检测实验数据之间的均方差值，并基于所述均方差值，构造目标项目标注模型；

步骤S53：利用步骤S52所构造的所述目标项目标注模型对所述待检测实验数据对应的目标实验中的目标项目进行预设标注。

6.如权利要求1所述的一种实验室数据处理方法，其特征在于，

所述预设标注的目标项目对应的目标信息包括：目标项目的名称及与所述目标项目名称相关的待检测数据。

7.如权利要求1所述的一种实验室数据处理方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所获取的所述待处理实验设备，是通过实验室中的实验设备得到的，其中，为了提高所得到的待处理实验数据的准确性，在实验设备中设置一数据传输电路，

所述数据传输电路包括：第一电阻R1、第二电阻R2、第三电阻R3、第四电阻R4、第五电阻R5、第六电阻R6、第七电阻R7、第八电阻R8、第一电容C1、第二电容C2、第三电容C3、第一二极管L1、第二二极管L2、第三二极管L3、第四二极管L4、第五二极管L5、第六二极管L6、第七二极管L7、第一NPN晶体管Q1、第二NPN晶体管Q2、第三NPN晶体管Q3、PNP晶体管P1、功率放大器A、地GND、电源VCC；

其中，所述电源VCC分别与PNP晶体管P1的发射极和第一电容C1的一端连接，PNP晶体管P1的基极与第一电阻R1的一端连接，第一电阻R1的另一端分别与第三电阻R3、第四电阻R4的一端连接，第三电阻R3的另一端分别与第二电容C2的一端和第四二极管L4的正极连接，第四电阻R4的另一端分别与第二电容C2的另一端、第四二极管L4的负极及地GND连接；

所述第一电容C1、第五电阻R5及第六电阻R6的另一端与地GND连接；

所述PNP晶体管P1的集电极分别与第一二极管L1的正极、第二二极管L2的正极连接，第二二极管L2的负极分别与第五电阻R5的一端及功率放大器A的正向输入端连接，功率放大器A的反向输入端与第六电阻R6的一端连接，功率放大器A的输出端分别与第五二极管L5的正极、第一NPN晶体管Q1的基极连接；

所述第一二极管L1的负极与第二电阻R2的一端连接，所述第二电阻R2的另一端分别与第三二极管L3的正极、第五二极管L5的负极连接；

所述第三二极管L3的负极分别与第二NPN晶体管Q2的基极、第七二极管L7的正极、第一NPN晶体管Q1的集电极连接，所述第二NPN晶体管Q2的发射极、第一NPN晶体管Q1的发射极与地GND连接；

所述电源VCC还分别与实验设备、第三电容C3、第七电阻R7的一端连接，且还与第六二极管L6的负极连接；

所述第二NPN晶体管Q2的集电极还分别与实验设备、第三电容C3、第七电阻R7的另一端、第六二极管L6的正极、第三NPN晶体管Q3的集电极连接；

所述第三NPN晶体管Q3的基极与第七二极管L7的负极连接，第三NPN晶体管Q3的发射极与第八电阻R8的一端连接，所述第八电阻R8的另一端与地GND连接。

8.如权利要求1所述的一种实验室数据处理方法，其特征在于，

在步骤S3中，对待检测试验数据进行验证的时候，能够智能验证待检测数据是否存在异常，其中智能验证包括如下步骤：

步骤S301、所述智能检验过程中存在一个实验数据中心，所述实验数据中心中针对每个实验数据都存在一个正常检验结果数据集合；

步骤S302、获取待检测实验数据对应的正常检验结果数据集合，并计算所述正常检验结果集合的误差频率；

其中，S为所述正常检验结果集合的误差频率，K为所述正常检验结果集合中含有的值的个数，X_i为所述正常检验结果集合的第i个值，i＝1、2、3…K；

步骤S303、计算所述正常检验结果集合的稳态概率；

其中，Pd为正常检验结果集合的稳态概率；

步骤S304、计算待检测实验数据的稳态概率；

其中，Pj为待检测实验数据的稳态概率，Xj为待检测实验数据的值；

步骤S305、判断Pj是否大于Pd，若是则所述待检测实验数据验证通过，执行步骤S4，若否，则所述数据存在异常，向移动终端发送第三警示指令。

9.一种实验室数据处理系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取实验室中基于目标实验所得到的待处理实验数据；

处理模块，用于对所述获取模块所获取的所述待处理实验数据进行预处理，获得待检测实验数据；

验证模块，用于对所述处理模块所获得的待检测实验数据进行验证；

控制模块，用于根据所述验证模块对所述待检测实验数据的验证结果，判断所述待检测数据是否与预先存储的预设检测数据相一致，若否，控制筛选模块进行工作，同时，向移动终端发送第一警示指令；

若是，所述控制模块向移动终端发送第二警示指令；

所述筛选模块，用于对与所述预设检测数据不一致的待检测实验数据进行筛选，并将所筛选出来的所述待检测实验数据对应的目标实验中的目标项目进行预设标注，并将预设标注的目标项目、及与所述预设标注的目标项目对应的目标信息传输到移动终端。

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