CN111443641B

CN111443641B - 采样率校正方法、系统、设备及存储介质

Info

Publication number: CN111443641B
Application number: CN202010313012.5A
Authority: CN
Inventors: 王鹏; 伍致荣
Original assignee: Iac Nanchang Technology Co ltd; Inventec Appliances Shanghai Corp
Current assignee: Iac Nanchang Technology Co ltd; Inventec Appliances Shanghai Corp
Priority date: 2020-04-20
Filing date: 2020-04-20
Publication date: 2021-03-02
Anticipated expiration: 2040-04-20
Also published as: TWI747311B; CN111443641A; TW202141055A

Abstract

本发明提供了一种采样率校正方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：统计一个校正周期内的采样点数量，计算一个校正周期内的采样时间；根据该校正周期开始时和结束时校正计时器的计时确定校正时间；根据所述采样时间和校正时间确定该校正周期内的采样偏差；根据所述采样偏差的值对采样数据进行校正。本发明无需修改或增加硬件电路，经过采样率校正，改善了采样时所产生的时间偏差，提高了采样精度，经过实验证明可以大大提升采样率的准确性并且稳定无漂移，该方法可以适应于不同晶片的差异性，能够在保证采样数据的精度的同时也保证数据的准确性。

Description

采样率校正方法、系统、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及采样技术领域，尤其涉及一种采样率校正方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

采样率，指的是每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，用赫兹(Hz)来表示。通常采样芯片是通过内置时钟或者外接晶振来提供其采样基准的，其都会受到器件差异性、温度、时间老化等影响造成时间漂移。例如，对于心电仪设备，其中的心率采集芯片存在偏差，MCU(Microcontroller Unit，微控制单元)运行也存在偏差，导致同样数量的采样数据时长不一致，从而会因为计时不准确而影响数据采集效果。

现有技术中的采样率校正方式主要有两种，一种方式是提供一种电路，通过时域差值的方式校正采样率，具体地，该电路包括：第一电路回路，具有上/下计数器，配置其以接收输入信号和回馈信号；以及加法器，配置其以接收来自上/下计数器的输出信号，并且向上/下计数器输出进位输出作为回馈信号；以及第二电路回路，配置其以传输来自加法器的和输出到调制器，并且回馈来自调制器的输出信号到加法器的输入。然而该种方式需要增加硬件电路来校正采样率，比较繁琐。

另一种方式是采用一种自动频率校正方法，包括如下步骤：S1、对接收到的经过采样的频点为15.36MHZ，数据速率为61.44MHZ的数字信号进行下变频抽取滤波，得到269.473K的GSM信号；S2、对GSM信号进行FCCH检测获取FCCH信号；S3、将FCCH数据拟合成直线的斜率并解调出输出斜率；S4、将输出斜率与理想斜率进行比较计算出斜率偏差值相应得到频率偏差值；然后根据斜率偏差值通过查找表得到同步控制电路的输入数据并将输入数据配置给同步控制电路；S5、同步控制电路根据输入数据产生输出电压控制晶振时钟脉冲CP实现频率校正。该种方式先通过演算法计算出偏差，然后再控制电压来控制晶振的时钟进行校正，同样也比较复杂，需要修改硬件电路。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明的目的在于提供一种采样率校正方法、系统、设备及存储介质，无需对硬件电路进行修改或增加，经过预测与校正，改善采样时所产生的时间偏差，提高采样精度。

本发明实施例提供一种采样率校正方法，包括如下步骤：

统计一个校正周期内的采样点数量，计算一个校正周期内的采样时间；

根据该校正周期开始时和结束时校正计时器的计时确定校正时间；

根据所述采样时间和校正时间确定该校正周期内的采样偏差；

根据所述采样偏差的值对采样数据进行校正。

可选地，所述计算一个校正周期内的采样时间，包括如下步骤：

根据当前采样率计算采样周期的时间长度；

将一个校正周期内的采样点数量乘以一个采样周期的时间长度，得到一个校正周期内的采样时间。

可选地，所述统计一个校正周期内的采样点数量之前，还包括如下步骤：

于量测开始时，采集历史偏差率和极限偏差率；

根据历史偏差率和极限偏差率预测校正周期。

可选地，所述根据历史偏差率和极限偏差率预测校正周期，包括如下步骤：

根据如下公式计算极限校正周期：

极限校正周期＝采样周期/极限偏差值；

根据如下公式计算预测校正周期：

预测校正周期＝极限校正周期*(极限偏差率/历史偏差率)。

可选地，所述根据所述采样时间和校正时间确定该校正周期内的采样偏差之后，还包括如下步骤：

判断所述采样偏差的绝对值是否大于等于第一预设阈值，如果是，则重新调整校正周期。

可选地，所述重新调整校正周期，包括如下步骤：

采用如下公式计算当前校正周期的偏差率：

当前校正周期的偏差率＝当前校正周期的偏差值/校正周期时长；

采用如下公式重新计算调整后的校正周期：

调整后的校正周期＝1/(当前校正周期的采样率*当前校正周期的偏差率)，单位为秒。

可选地，根据所述采样偏差的值对采样数据进行校正，包括如下步骤：

如果所述采样时间大于所述校正时间，且所述采样时间与所述校正时间的差值大于等于第二预设阈值，则从采样数据中去除一个采样点的数据；

如果所述采样时间小于所述校正时间，且所述校正时间与所述采样时间的差值大于等于第二预设阈值，则在采样数据中增加一个采样点的数据。

可选地，所述第二预设阈值为一个采样周期。

可选地，所述从采样数据中去除一个采样点的数据，包括去除该采样周期中最后采集的一个采样点的数据。

本发明实施例还提供一种采样率校正系统，用于实现所述的采样率校正方法，所述系统包括：

偏差统计模块，用于统计一个校正周期内的采样点数量，计算一个校正周期内的采样时间，根据该校正周期开始时和结束时校正计时器的计时确定校正时间，以及根据所述采样时间和校正时间确定该校正周期内的采样偏差；

偏差校正模块，用于根据所述采样偏差的值对采样数据进行校正。

可选地，所述系统还包括：

历史记录模块，用于记录历史偏差率；

校正周期预测模块，用于在量测开始时，采集历史偏差率和极限偏差率，并根据历史偏差率和极限偏差率预测校正周期；

校正周期调整模块，用于在采样偏差的绝对值大于等于第一预设阈值时，重新调整校正周期。

本发明实施例还提供一种采样率校正设备，包括：

处理器；

存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行所述的采样率校正方法的步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现所述的采样率校正方法的步骤。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

本发明所提供的采样率校正方法、系统、设备及存储介质具有下列优点：

本发明无需修改或增加硬件电路，经过采样率校正，改善了采样时所产生的时间偏差，提高了采样精度，经过实验证明可以大大提升采样率的准确性并且稳定无漂移，该方法可以适应于不同晶片的差异性，能够在保证采样数据的精度的同时也保证数据的准确性。进一步地，本发明可以通过动态调整校正周期，优化校正操作对微控制单元的资源的消耗。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。

图1是本发明一实施例的采样率校正方法的流程图；

图2是本发明一具体实例的采样率校正方法的流程图；

图3是本发明一实施例的采样数据校正的流程图；

图4和图5是本发明一实施例的去值法和插值法校正的示意图；

图6是本发明一实施例的采样率校正系统的结构示意图；

图7是本发明一实施例的采样率校正设备的结构示意图；

图8是本发明一实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

如图1所示，在本发明一实施例中，本发明提出了一种采样率校正方法，包括如下步骤：

S100：统计一个校正周期内的采样点数量，计算一个校正周期内的采样时间；

S200：根据该校正周期开始时和结束时校正计时器的计时确定校正时间，所述校正计时器可以为微控制单元内部的RTC(实时时钟)，也可以是微控制单元外接的时钟；

S300：根据所述采样时间和校正时间确定该校正周期内的采样偏差，具体地，采样偏差＝采样时间-校正时间，由于采样模块在采样时，偏差也会存在波动，本发明根据当前校正周期中的累计偏差值及时修正偏差，并且在下一校正周期中重新对偏差值进行累计，避免偏差重复累计；

S400：根据所述采样偏差的值对采样数据进行校正。

现有技术中的采样数据处理的流程一般为：采样模块根据采样率采集数据，将采集的原始采样数据发送给采样处理器模块，采样处理器模块接收到采样处理模块后，进行采样数据存储。

而本发明在现有技术的基础上，增加了采样率校正方法，在基于微控制单元的采样处理器模块接收到原始采样数据之后，按照校正周期和采样偏差对原始采样数据进行校正，得到校正后采样数据，然后再进行存储。

具体地，本发明通过步骤S100～S300计算采样偏差，并通过步骤S400对采样数据进行校正，在计算采样偏差时，可以采用采样处理器模块自带或外接的定时器作为校正计时器，作为计时参考，从而无需修改或增加硬件电路，经过采样率校正，改善了采样时所产生的时间偏差，提高了采样精度，该方法可以适应于不同晶片的差异性，能够在保证采样数据的精度的同时也保证数据的准确性。

如图2所示，在该实施例中，所述步骤S100：计算一个校正周期内的采样时间，包括如下步骤：

S110：根据当前采样率计算采样周期的时间长度，采样周期＝1/采样率，单位为s，例如，当前采样率为500，则采样周期为0.002s，即2ms；

S120：将一个校正周期内的采样点数量乘以一个采样周期的时间长度，得到一个校正周期内的采样时间，例如，一个校正周期内的采样点数量为330个，采样周期为2ms，一个校正周期内的采样时间为330*2ms＝660ms。

如果在当前校正周期开始前，校正计时器的计时为0，当前校正周期结束时，校正计时器的计时为652ms，则校正时间为652ms，则采样时间和校正时间的差值为660ms-652ms＝8ms。

在实际应用中，采样偏差可能会发生变化，需要累计偏差来修正预测的校正周期，并将累计偏差进行记录，以及根据累计偏差预测后续测量的校正周期。具体地，如图2所示，在该实施例中，所述步骤S100：统计一个校正周期内的采样点数量之前，还包括预测校正周期，具体地，包括如下步骤：

于量测开始时，采集历史偏差率和极限偏差率，其中历史偏差率指的是根据历史记录数据计算得到的同一采样模块的历史偏差率，例如，可以采用前一次量测时每个校正周期的偏差率的平均值，极限偏差率可以通过采样模块的产品说明或者实验数据得到，指的是在最差情况下采样模块的偏差率，偏差率的定义为一定时间t内的偏差值与该一定时间t的比值；

根据历史偏差率和极限偏差率预测校正周期。

在该实施例中，所述根据历史偏差率和极限偏差率预测校正周期，包括如下步骤：

根据如下公式计算极限校正周期：

极限校正周期＝采样周期/极限偏差值；

根据如下公式计算预测校正周期：

预测校正周期＝极限校正周期*(极限偏差率/历史偏差率)。

例如，在一实例中，采样率为每秒钟500次采样，采样周期为2ms，极限偏差率为3％，根据前一次量测记录的历史数据所得到的历史偏差率为0.3％。计算得到极限校正周期为2/0.03＝66ms，而预测校正周期为66ms*(3％/0.3％)＝660ms。则当前次量测第一个校正周期的时间长度即为660ms。在设备初次使用而没有历史偏差率时，采用极限校正周期作为预测校正周期。

在采用采样率校正方法时，采样偏差也会存在波动，根据当前校正周期内的偏差值，需要动态调整校正周期，及时校正采样数据偏差。具体地，如图2所示，在该实施例中，所述步骤S300：根据所述采样时间和校正时间确定该校正周期内的采样偏差之后，还包括如下步骤：

判断所述采样偏差的绝对值是否大于等于第一预设阈值，如果是，则重新调整校正周期。此处第一预设阈值为预设的一个容许偏差阈值，具体数值可以根据需要设定，例如，设定第一预设阈值的数值为两个采样周期，即4ms。

而在上面的例子中，采样时间为660ms，校正时间为652ms，差值为8ms>4ms，则需要重新调整校正周期。在其他的实施例中，如果采样时间小于校正时间，且采样偏差的绝对值大于等于第一预设阈值，也需要重新调整校正周期。如果采样时间和校正时间的差值的绝对值小于第一预设阈值，则当前不对校正周期进行调整。

在该实施例中，所述重新调整校正周期，包括如下步骤：

采用如下公式计算当前校正周期的偏差率：

采用如下公式重新计算调整后的校正周期：

调整后的校正周期＝1/(当前校正周期的采样率*当前校正周期的偏差率)，单位为秒。例如，当前校正周期的采样率为500，当前校正周期的偏差率为8ms/660ms，则计算得到的调整后的校正周期为1/(500*(8/660)＝0.165s，即165ms。

因此，本发明的采样率校正方法通过预测校正周期，并在每个校正周期校正采样数据，改善采样时所产生的时间偏差，提高采样精度，同时通过动态调整校正周期，优化校正操作带来的微控制单元资源开支。

如图3所示，在该实施例中，所述步骤S400：根据所述采样偏差的值对采样数据进行校正，包括如下步骤：

S410：判断所述采样时间是否大于所述校正时间，如果是，则继续步骤S420，否则继续步骤S440；

S420：判断所述采样时间与所述校正时间的差值是否大于等于第二预设阈值，如果是，则继续步骤S430，否则继续步骤S460；

S430：即采样时间大于校正时间，且采样时间与校正时间的差值大于第二预设阈值，采用去值法校正采样数据，即从采样数据中去除一个采样点的数据；

S440：判断所述校正时间与所述采样时间的差值是否大于等于第二阈值，如果是，则继续步骤S450，否则继续步骤S460；

S450：即采样时间小于校正时间，且校正时间与采样时间的差值大于第二预设阈值，采用插值法校正采样数据，即在采样数据中增加一个采样点的数据；

S460：不对所述采样数据进行校正。

如图4和图5示出了采用去值法和插值法校正采样数据的示意图。图4和图5中，曲线A表示心电图采样数据波形，时间轴B表示校正时间。图4中，时间轴C表示采样数据1，时间轴D表示采样数据2，其中时间轴C中采样过快，采用去值法将第11个采样点去除，得到图5中的时间轴C’，图4中的时间轴D采样过慢，采用插值法，新增第10个采样点，得到图5中的时间轴D’。

此处，第二预设阈值的数值可以根据需要选择，例如可以选择为一个采样周期的时间长度等。

在该实施例中，所述步骤S430中，从采样数据中去除一个采样点的数据，包括去除该采样周期中最后采集的一个采样点的数据，即优先保留在先采集的采样数据，将最后采集的采样数据去除。

如图6所示，本发明实施例还提供一种采样率校正系统，用于实现所述的采样率校正方法，所述系统包括：

偏差统计模块M100，用于统计一个校正周期内的采样点数量，计算一个校正周期内的采样时间，根据该校正周期开始时和结束时校正计时器的计时确定校正时间，以及根据所述采样时间和校正时间确定该校正周期内的采样偏差；

偏差校正模块M200，用于根据所述采样偏差的值对采样数据进行校正。

因此，本发明的采样率校正系统通过偏差统计模块M100计算采样偏差，并通过偏差校正模块M200对采样数据进行校正，在计算采样偏差时，可以采用采样处理器模块自带或外接的定时器作为校正计时器，作为计时参考，从而无需修改或增加硬件电路，经过采样率校正，改善了采样时所产生的时间偏差，提高了采样精度，该方法可以适应于不同晶片的差异性，能够在保证采样数据的精度的同时也保证数据的准确性。

在该实施例中，所述采样率校正系统还用于在每次量测开始时对校正周期进行预测，因此，所述系统还包括：

历史记录模块M300，用于记录历史偏差率，例如记录前一次量测时的各个校正周期的偏差率，然后计算平均值，作为历史偏差率；

校正周期预测模块M400，用于在量测开始时，采集历史偏差率和极限偏差率，并根据历史偏差率和极限偏差率预测校正周期，具体地，可以采用上述采样率校正方法的具体实施例中校正周期的预测方法来实现。

进一步地，所述采样率校正系统还用于在每个校正周期之后判断是否需要调整校正周期。具体地，所述系统还包括校正周期调整模块M500，用于在采样偏差的绝对值大于等于第一预设阈值时，重新调整校正周期，重新调整方式可以采用上述采样率校正方法的具体实施例中调整方法来实现。

因此，本发明的采样率校正系统通过预测校正周期，并在每个校正周期校正采样数据，改善采样时所产生的时间偏差，提高采样精度，同时通过动态调整校正周期，优化校正操作带来的微控制单元资源开支。

本发明实施例还提供一种采样率校正设备，包括处理器；存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行所述的采样率校正方法的步骤。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“平台”。

下面参照图7来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图7显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同平台组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。

所述存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。

所述存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现所述的采样率校正方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

参考图8所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程序程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims

1.一种采样率校正方法，其特征在于，包括如下步骤：

根据所述采样偏差的值对采样数据进行校正；

根据所述采样偏差的值对采样数据进行校正，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的采样率校正方法，其特征在于，所述计算一个校正周期内的采样时间，包括如下步骤：

根据当前采样率计算采样周期的时间长度；

3.根据权利要求1所述的采样率校正方法，其特征在于，所述统计一个校正周期内的采样点数量之前，还包括如下步骤：

于量测开始时，采集历史偏差率和极限偏差率；

根据历史偏差率和极限偏差率预测校正周期。

4.根据权利要求3所述的采样率校正方法，其特征在于，所述根据历史偏差率和极限偏差率预测校正周期，包括如下步骤：

根据如下公式计算极限校正周期：

极限校正周期＝采样周期/极限偏差值；

根据如下公式计算预测校正周期：

预测校正周期＝极限校正周期*(极限偏差率/历史偏差率)。

5.根据权利要求3所述的采样率校正方法，其特征在于，所述根据所述采样时间和校正时间确定该校正周期内的采样偏差之后，还包括如下步骤：

6.根据权利要求5所述的采样率校正方法，其特征在于，所述重新调整校正周期，包括如下步骤：

采用如下公式计算当前校正周期的偏差率：

采用如下公式重新计算调整后的校正周期：

7.根据权利要求1所述的采样率校正方法，其特征在于，所述第二预设阈值为一个采样周期。

8.根据权利要求1所述的采样率校正方法，其特征在于，所述从采样数据中去除一个采样点的数据，包括去除该采样周期中最后采集的一个采样点的数据。

9.一种采样率校正系统，其特征在于，用于实现权利要求1至8中任一项所述的采样率校正方法，所述系统包括：

10.根据权利要求9所述的采样率校正系统，其特征在于，所述系统还包括：

历史记录模块，用于记录历史偏差率；

11.一种采样率校正设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至8中任一项所述的采样率校正方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被执行时实现权利要求1至8中任一项所述的采样率校正方法的步骤。