CN112367147B - 数据显示方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了数据显示方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：接收目标终端设备传输的数据；基于传输信号的特征向量，对上述数据进行解码，得到解码数据；对上述解码数据进行解映射，得到解映射数据；将上述解映射数据推送至具有显示功能的目标设备，以及控制上述目标设备显示上述解映射数据。该实施方式提出了一种低复杂度、高性能均衡算法可行方案。

Description

数据显示方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及通信技术领域，具体涉及数据显示方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

近年来，随着高清视频流媒体服务、物联网、实时在线游戏等带宽需求型应用的迅速发展，对高带宽接入网络的需求也快速增长。考虑到无源光网络(Passive OpticalNetwork，PON)系统的成本，通常采用低带宽的光器件来实现高传输速率。

在信号传输过程中，光器件的带宽限制和光纤色散等的影响使信号产生了非线性失真和码间串扰(Inter-Symbol Interference，ISI)，导致接收端判决出现错误，使接收端误码率(Bit Error Rate，BER)增高，限制了信号的传输距离和传输速率。为了缓解这些线性和非线性失真，通常采用均衡技术对接收信号进行处理，以保证信号的正确性。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了数据显示方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种数据显示方法，该方法包括：接收目标终端设备传输的数据；基于传输信号的特征向量，对上述数据进行解码，得到解码数据；对上述解码数据进行解映射，得到解映射数据；将上述解映射数据推送至具有显示功能的目标设备，以及控制上述目标设备显示上述解映射数据。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种数据显示装置，装置包括：接收单元，被配置成接收目标终端设备传输的数据；解码单元，被配置成基于传输信号的特征向量，对上述数据进行解码，得到解码数据；解映射单元，被配置成对上述解码数据进行解映射，得到解映射数据；显示单元，被配置成将上述解映射数据推送至具有显示功能的目标设备，以及控制上述目标设备显示上述解映射数据。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中所描述的方法。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：通过对数据的解码和解映射，从而得到目标终端设备发送的用于显示的数据。实现了对传输数据进行均衡后，对原始数据的显示。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的一些实施例的数据显示方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的一些实施例的数据显示方法应用于光通信系统的一个应用场景的示意图；

图3是根据本公开的数据显示方法的一些实施例的流程图；

图4是根据本公开的一些实施例的数据显示方法的预设均衡算法的流程图；

图5是根据本公开的数据显示方法的生成均衡器的训练样本集合的一些实施例的流程图；

图6是根据本公开的数据显示装置的一些实施例的结构示意图；

图7是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是根据本公开一些实施例的数据显示方法的一个应用场景的示意图。

在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以接收目标终端设备102传输的数据103。然后，计算设备101可以基于传输信号的特征向量对传输的数据103进行解码，得到解码数据，如附图标记104所示。之后，计算设备101可以对解码数据进行解映射，得到解映射数据，如附图标记105所示。最后，计算设备101可以将上述解映射数据推送至具有显示功能的目标设备106，以及控制上述目标设备106显示上述解映射数据。

需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。

图2是根据本公开一些实施例的数据显示方法应用于光通信系统的应用场景的示意图。

在图2的应用场景中，执行主体可以接收发送端发送的数据，然后进行光电转换、模拟/数字转换、均衡器均衡、解编码解映射等处理，得到发送端发送的原始数据。

继续参考图3，示出了根据本公开的数据显示方法的一些实施例的流程300。该方法可以由图1中的计算设备101来执行。该数据显示方法，包括以下步骤：

步骤301，接收目标终端设备传输的数据。

在一些实施例中，数据显示方法的执行主体(如图1所示的计算设备101)可以通过有线连接方式或无线连接方式接收目标终端设备传输的数据。上述目标终端设备可以是手机、电脑等具备传输数据功能的电子设备。可选的，上述执行主体可以接收上述目标终端设备利用光通信系统传输的数据作为上述数据。

需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。

步骤302，基于传输信号的特征向量，对上述数据进行解码，得到解码数据。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过如下步骤对上述数据进行解码：第一步，基于上述特征向量，利用均衡器，对上述数据进行预测，得到预测结果；第二步，对上述预测结果进行解码，生成解码数据，其中，上述均衡器是采用预设均衡算法通过训练样本集合训练得到的。上述特征向量包括接收信号经过一定抽头的延迟和一定抽头延迟进行绝对值操作组成的特征向量

在一些实施例的一些可选的实现方式中，对数据进行解码时，若输出第i位最大，则对应第i个符号。

作为示例，PAM4信号均衡输出的预测结果为符号序列(0.1，0.5，0.2，0.2)中，第二位最大。PAM4的第二个符号对应的解码数据为-1。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述特征向量可利用以下公式进行表示：

X(n)＝[x(n)，x(n-1)，…，x(n-k)，|x(n)|，|x(n-1)|，…，|x(n-l)|]^T。其中，X(n)表示第n个原始数据的特征向量；n表示第n个原始数据；k表示前面第k个原始数据信号；l表示前l个原始数据信号；T表示矩阵转置。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述公式的非绝对值项用于补偿线性失真，绝对值项用于补偿非线性失真。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述预设均衡算法如下：

其中，y(n)表示第n个特征向量均衡后的输出；w₁表示一阶项对应特征的权重；w₂表示绝对值项对应特征的权重；i表示前面第i个原始数据信号)。

作为示例，上述预设均衡算法的流程如图4所示。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述传输信号的特征向量是根据以下步骤生成、得到的：响应于检测到上述目标终端设备的数据传输操作，获取传输信号；对上述传输信号进行特征提取，生成上述传输信号的特征向量。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述训练样本集合是根据以下步骤得到的：获取训练数据集和原始训练样本集合；对上述训练数据集中的每条训练数据进行编码，生成训练数据编码；将上述训练数据编码确定为编码标签，得到编码标签集；将上述传输信号的特征向量、上述编码标签集和上述原始训练样本集合进行组合，得到上述训练样本集合。

步骤303，对上述解码数据进行解映射，得到解映射数据。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述解码数据进行解映射，得到解映射数据。这里，解映射可以是将解码数据转化为二进制数的方法。

作为示例，解码数据为-1，解映射得到二进序列10。

步骤304，将上述解映射数据推送至具有显示功能的目标设备，以及控制上述目标设备显示上述解映射数据。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述解映射数据推送至具有显示功能的目标设备，以及控制目标设备显示上述解映射数据。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：通过对数据的解码和解映射，从而得到目标终端设备发送的用于显示的数据。实现了对传输数据进行均衡后，对原始数据的显示。

继续参考图5，示出了根据本公开的数据显示方法的生成均衡器的训练样本集合的另一些实施例的流程图500。该方法可以由图1中的计算设备101来执行。该方法，包括以下步骤：

步骤501，获取训练数据集和原始训练样本集合。

在一些实施例中，数据显示方法的执行主体(如图1所示的计算设备101)可以通过有线连接方式或无线连接方式获取上述训练数据集和上述原始训练样本集合。例如，上述执行主体可以接收用户发送的训练数据集作为上述训练数据集，可以接收用户发送的原始训练样本集合作为上述原始训练样本集合。

需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。

步骤502，对上述训练数据集中的每条训练数据进行编码，生成训练数据编码。

在一些实施例中，上述执行主体可以对每条训练数据进行编码。作为示例，上述执行主体可以对每条训练数据进行one-hot编码，得到编码后的训练数据，然后，将其作为训练数据编码。作为示例，可以用N个元素组成的向量来表示one-hot编码后的信号(训练数据)PAM-N。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，使用one-hot编码并用绝对值操作代替平方或乘法操作，最终实现了误码率性能的提升和算法复杂度的降低，改善了系统的传输性能。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，PAM-N信号的符号与对应的值可以表示为：

其中，yi表示为第i个符号对应的第i位的值。

步骤503，将上述训练数据编码确定为编码标签，得到编码标签集。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以将上述训练数据编码作为编码标签。

步骤504，将上述传输信号的特征向量、上述编码标签集和上述原始训练样本集合进行组合，得到训练样本集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述传输信号的特征向量和上述编码标签集添加至上述原始训练样本集合，得到训练样本集合。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，在均衡器的训练过程中基于最小均方误差函数(Mean Square Error，MSE)利用自适应矩估计算法(Adaptive Moment Estimation，Adam)进行小批的梯度下降，进行权值向量。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，在梯度下降对权值向量进行权值更新时可以通过如下公式计算误差损失值：

其中，W表示权值向量；M表示第M个数据；N表示第N个数据；y(i)表示第i个原始信号对应的编码。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以利用如下公式确定梯度：

其中，g(w_t)表示第t个权值向量w的梯度。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以利用如下公式对均衡算法进行优化：

m_t＝β₁·m_t-1+(1-β₁)·g(w_t)，v_t＝β₂·v_t-1+(1-β₂)·g²(w_t)。其中，m_t表示权重第t次更新时的一阶矩估计；v_t表示权重第t次更新时的二阶矩估计；β₁、β₂为大于0小于1的预设常数(例如，β₁可以是0.9，β₂可以是0.999)。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以利用如下公式进行偏差修正：

其中，

表示权重第t次更新时偏差修正后的一阶矩估计；

表示权重第t次更新时偏差修正后的二阶矩估计；

表示β₁和β₂的t次方。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以利用如下公式对权值向量进行更新：

其中，α表示学习速率(例如，可以预设为0.001)；∈表示不为0的小数(例如，可以预设为10^-8)。

从图5中可以看出，与图3对应的一些实施例的描述相比，图3对应的一些实施例中的数据显示方法的流程500体现了对如何利用绝对值操作和one-hot编码改进的均衡算法对PAM信号的均衡。在在非理想信道对传输信号产生码间串扰以及非线性影响的情况下，提出了一种低复杂度、高性能均衡算法可行方案。

进一步参考图6，作为对上述各图上述方法的实现，本公开提供了一种信息推送装置的一些实施例，这些装置实施例与图3上述的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图6所示，一些实施例的数据显示装置600包括：接收单元601、解码单元602、解映射单元603和显示单元604。其中，接收单元601，被配置成接收目标终端设备传输的数据；解码单元602，被配置成基于传输信号的特征向量，对上述数据进行解码，得到解码数据；解映射单元603，被配置成对上述解码数据进行解映射，得到解映射数据；显示单元604，被配置成将上述解映射数据推送至具有显示功能的目标设备，以及控制上述目标设备显示上述解映射数据。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述传输信号的特征向量是根据以下步骤生成、得到的：响应于检测到上述目标终端设备的数据传输操作，获取上述传输信号；对上述传输信号进行特征提取，生成上述传输信号的特征向量。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述解码单元，包括：预测子单元，被配置成基于上述特征向量，利用均衡器，对上述数据进行预测，得到预测结果；解码子单元，被配置成对上述预测结果进行解码，生成解码数据，其中，上述均衡器是通过训练样本集合训练得到的，上述均衡器采用预设均衡算法。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述训练样本集合是根据以下步骤得到的：获取训练数据集和原始训练样本集合；对上述训练数据集中的每条训练数据进行编码，生成训练数据编码；将上述训练数据编码确定为编码标签，得到编码标签集；将上述传输信号的特征向量、上述编码标签集和上述原始训练样本集合进行组合，得到上述训练样本集合。

可以理解的是，该装置600中记载的诸单元与参考图3描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置600及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图7，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的计算设备101)700的结构示意图。图7示出的服务器仅仅是一个示例，不应对本公开的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700可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储装置708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还存储有电子设备700操作所需的各种程序和数据。处理装置701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。

通常，以下装置可以连接至I/O接口705：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置706；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置707；包括例如磁带、硬盘等的存储装置708；以及通信装置709。通信装置709可以允许电子设备700与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图7示出了具有各种装置的电子设备700，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图7中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置709从网络上被下载和安装，或者从存储装置708被安装，或者从ROM 702被安装。在该计算机程序被处理装置701执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——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。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机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。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号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，其中承载了计算机可读的程序代码。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。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、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。计算机可读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：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：接收目标终端设备传输的数据；基于传输信号的特征向量，对上述数据进行解码，得到解码数据；对上述解码数据进行解映射，得到解映射数据；将上述解映射数据推送至具有显示功能的目标设备，以及控制上述目标设备显示上述解映射数据。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—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机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括接收单元、解码单元、解映射单元和显示单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，接收单元还可以被描述为“接收目标终端设备传输的数据的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (6)

1.一种数据显示方法，包括：

接收目标终端设备传输的数据；

基于传输信号的特征向量，对所述数据进行解码，得到解码数据；

对所述解码数据进行解映射，得到解映射数据；

将所述解映射数据推送至具有显示功能的目标设备，以及控制所述目标设备显示所述解映射数据；

所述基于传输信号的特征向量，对所述数据进行解码，得到解码数据，包括：

基于所述特征向量，利用均衡器，对所述数据进行预测，得到预测结果；

对所述预测结果进行解码，生成解码数据，其中，所述均衡器是采用预设均衡算法通过训练样本集合训练得到的；所述预设均衡算法如下：

其中，y(n)表示第n个特征向量均衡后的输出；w₁表示一阶项对应特征的权重；w₂表示绝对值项对应特征的权重；i表示前面第i个原始数据信号；X(n)表示第n个原始数据的特征向量，X(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-k),|x(n)|,|x(n-1)|,...,|x(n-l)|]^T；n表示第n个原始数据；k表示前面第k个原始数据信号；l表示前l个原始数据信号；T表示矩阵转置；W表示权值向量；

所述训练样本集合是根据以下步骤得到的：

获取训练数据集和原始训练样本集合；

对所述训练数据集中的每条训练数据进行编码，生成训练数据编码；

将所述训练数据编码确定为编码标签，得到编码标签集；

将所述传输信号的特征向量、所述编码标签集和所述原始训练样本集合进行组合，得到所述训练样本集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述传输信号的特征向量是根据以下步骤生成、得到的：

响应于检测到所述目标终端设备的数据传输操作，获取所述传输信号；

对所述传输信号进行特征提取，生成所述传输信号的特征向量。

3.一种数据显示装置，包括：

接收单元，被配置成接收目标终端设备传输的数据；

解码单元，被配置成基于传输信号的特征向量，对所述数据进行解码，得到解码数据；

解映射单元，被配置成对所述解码数据进行解映射，得到解映射数据；

显示单元，被配置成将所述解映射数据推送至具有显示功能的目标设备，以及控制所述目标设备显示所述解映射数据；

所述解码单元，包括：

预测子单元，被配置成基于所述特征向量，利用均衡器，对所述数据进行预测，得到预测结果；

解码子单元，被配置成对所述预测结果进行解码，生成解码数据，其中，所述均衡器是通过训练样本集合训练得到的，所述均衡器采用预设均衡算法；所述预设均衡算法如下：

其中，y(n)表示第n个特征向量均衡后的输出；w₁表示一阶项对应特征的权重；w₂表示绝对值项对应特征的权重；i表示前面第i个原始数据信号；X(n)表示第n个原始数据的特征向量，X(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-k),|x(n)|,|x(n-1)|,...,|x(n-l)|]^T；n表示第n个原始数据；k表示前面第k个原始数据信号；l表示前l个原始数据信号；T表示矩阵转置；W表示权值向量；

所述训练样本集合是根据以下步骤得到的：

获取训练数据集和原始训练样本集合；

对所述训练数据集中的每条训练数据进行编码，生成训练数据编码；

将所述训练数据编码确定为编码标签，得到编码标签集；

将所述传输信号的特征向量、所述编码标签集和所述原始训练样本集合进行组合，得到所述训练样本集合。

4.根据权利要求3所述的装置，其中，所述传输信号的特征向量是根据以下步骤生成、得到的：

响应于检测到所述目标终端设备的数据传输操作，获取所述传输信号；

对所述传输信号进行特征提取，生成所述传输信号的特征向量。

5.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-2中任一所述的方法。

6.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-2中任一所述的方法。

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