CN112733077A - 传感器数据的处理方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及通信领域，公开了一种传感器数据的处理方法、终端、服务器、电子设备和存储介质。传感器数据的处理方法包括：获取传感器的待处理数据序列；对所述待处理数据序列进行差分计算，获取时序分布结果；确定所述时序分布结果中满足预设条件的位置对应的序号和时间；根据所述序号和所述时间构造坐标点并绘制在二维平面坐标系中，获取所述待处理数据序列的量子化表示。应用在在处理传感器数据的过程中，达到得到传感器数据的量子化表示，使得计算机处理的传感器数据更加简洁明了的目的。

Description

传感器数据的处理方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本发明实施例涉及通信领域，特别涉及一种传感器数据的处理方法、终端、服务器、电子设备和存储介质。

背景技术

传感器是一种常用的检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出。当传感器将感受到的信息变换为电信号之后，用户通常将电信号转化到时域或者频域中进行表示，然后根据时域或者频域中的表示对信号进行处理。

然而，用户对信号的处理主要是利用计算机等设备进行，对这些设备而言时域或者频域中的数据表示比较复杂。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种传感器数据的处理方法、终端、服务器、电子设备和存储介质，能够得到传感器数据的量子化表示，使得计算机处理的传感器数据更加简洁明了。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种传感器数据的处理方法，包括：获取传感器的待处理数据序列；对所述待处理数据序列进行差分计算，获取时序分布结果；确定所述时序分布结果中满足预设条件的位置对应的序号和时间；根据所述序号和所述时间构造坐标点并绘制在二维平面坐标系中，获取所述待处理数据序列的量子化表示。

本发明的实施方式还提供了一种传感器数据的处理装置，包括：获取模块，用于获取传感器的待处理数据序列；差分模块，用于对所述待处理数据序列进行差分计算，获取时序分布结果；结果生成模块，用于确定所述时序分布结果中满足预设条件的位置对应的序号和时间；根据所述序号和所述时间构造坐标点并绘制在二维平面坐标系中，获取所述待处理数据序列的量子化表示。

本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行以上所述的传感器数据的处理方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以上所述的传感器数据的处理方法。

本发明实施方式相对于现有技术而言，在获取传感器的待处理数据序列之后，进行差分计算，得到时序分布结果，然后确定时序分布结果中满足预设条件的位置并获取其对应的序号和时间，然后根据序号和时间构造坐标点并绘制在所述二维平面坐标中，得到待处理数据序列的量子化表示，从而达到得到传感器数据的量子化表示的目的，使得计算机处理的传感器数据更加简洁明了。

另外，本发明实施方式提供的传感器数据的处理方法，所述获取传感器的待处理数据序列，包括：获取所述传感器的待处理模拟信号；对所述待处理模拟信号进行模数转换，获取所述待处理数据序列。将传感器输出的模拟信号通过模数转换得到数字信号，使得传感器提供的信息能够用软件进行处理。

另外，本发明实施方式提供的传感器数据的处理方法，所述获取传感器的待处理数据序列之后，还包括：对所述待处理数据序列进行归一化，获取归一化结果序列；将所述归一化结果序列更新所述待处理数据序列。通过归一化对待处理数据序列在模数转换时量化的基础上进一步量子化，使得序列中数据的变化统一到一个相同的数值，进一步改善传感器数据的量子化效果。

另外，本发明实施方式提供的传感器数据的处理方法，所述对所述待处理数据序列进行归一化，包括：设置所述待处理数据序列的单位幅值；根据所述单位幅值对所述待处理数据序列进行归一化。能够设置归一化使用的单位幅值，使得归一化的结果能够更加贴合实际需求。

另外，本发明实施方式提供的传感器数据的处理方法，所述对所述待处理数据序列进行差分计算，获取时序分布结果之后，还包括：根据所述时序分布结果进行卷积，获取卷积结果序列；根据所述卷积结果序列更新所述时序分布结果。在差分之外，进一步进行卷积，得到另一种形式的时序分布结果，增加了方法的灵活性。

另外，本发明实施方式提供的传感器数据的处理方法，所述序号包括第一序号和第二序号，所述确定所述时序分布中满足预设条件的位置的序号和时间，包括：确定所述差分时序分布中小于0的位置的所述第一序号和所述时间；确定所述时序分布中大于0的位置的所述第二序号和所述时间；所述根据所述序号和所述时间构造坐标点并绘制在二维平面坐标系中，获取所述待处理数据序列的量子化表示，包括：根据所述第一序号、所述第二序号和所述时间构造坐标点并绘制在二维平面坐标系中，获取所述量子化表示。将数据的正向变化和负向分开进行标注，使得得到的量子化表示更加直观、容易理解，提高了方法的实用性。

另外，本发明实施方式提供的传感器数据的处理方法，还包括：根据所述量子表示对所述待处理数据序列进行处理，获取所述待处理数据序列中的可用信息。从数据中获取可用信息，实现了对量子化表示的实际应用。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1是本发明的第一实施方式提供的传感器数据的处理方法的流程图；

图2是图1所示的本发明的第一实施方式提供的传感器数据的处理方法中步骤101涉及的时序图；

图3是是图1所示的本发明的第一实施方式提供的传感器数据的处理方法中步骤102涉及的时序分布图

图4是是图1所示的本发明的第一实施方式提供的传感器数据的处理方法中步骤104涉及的量子化表示的示意图；

图5是本发明的第二实施方式提供的传感器数据的处理方法的流程图；

图6是本发明的第三实施方式提供的传感器数据的处理方法的流程图

图7是本发明的第四实施方式提供的传感器数据的处理装置的结构示意图；

图8是本发明的第五实施方式提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。

本发明的第一实施方式涉及一种传感器数据的处理方法，应用在处理传感器数据的过程中，其流程如图1所示，包括：

步骤101，获取传感器的待处理数据序列。

在本实施方式中，传感器一般采集电信号，如电压、电流等，由于电压和电流信号是连续变化的模拟量，不便于记录，通常将电信号经过模数转换后得到时间序列数据，也就是待处理数据，用于后续处理。

具体地说，一个传感器产生的电压是0-1V之间的任意可能值，转换成数字信号后的时序图就成了如图2所示的阶梯形的信号时序图，此时数据的变化是非连续的、阶梯变化的，产生一个跳跃变化后会保持一段时间，然后再次发生跳跃变化。需要说明的是，几乎所有传感器都是输出类似于图2所示的这种有阶梯的信号。导致这种的情况的原因是：如果模数转换使用的芯片的精度是8位的，也就是将1V分成2⁸(256)份，每个阶梯大约是0.004V；如果模数转换分辨率很高，比如是24位的，那么每个阶梯就是0.000006V。

步骤102，对待处理数据序列进行差分计算，获取时序分布结果。

在本实施方式中，可以采用以下表达式进行差分计算：

B[i]＝A[i+1]-A[i]

其中，B[i]是计算结果序列中的第i个数据，A[i+1]、A[i]分别是待处理数据中的第i个和第i+1个数据。此时，若将时序分布结果绘制成图，则会得到如图3所示的时序分布图，可以看到数据是由相同的单位数据在不同时间上排列而成，这类似构成材料的原子，在不同的空间尺度上有一个原子存在，而这些原子本身是相同的没有差别。也就是说一列连续变化的数据，在适度的采样频率和近似下，可以表达为量子化的信号序列，我们可以通过简单的差分计算得到传感器数据的量子化表达。

需要说明的是，由于某些原因，如模数转换的芯片精度较高为24位等，执行步骤102后得到的图像不能够使所有的变化的幅度统一到一个相同的数值，为了使其统一，还可以进一步地在步骤101之后人为进行归一化，就是将采集到的数据y除以一个人为设置的单位幅值，比如0.02V后取整，再乘上这个值，即

其中，表达式中的y为采集的电压值，表达式中的中括号为取整符号。这样接着执行步骤102之后会得到如图3所示的图像。

步骤103，确定时序分布结果中满足预设条件的位置对应的序号和时间。

在本实施方式中，由于如图3中所示0.02的单位幅值是完全相同的，区别在于其出现的时间，因此图3中的数据可以进一步记录为单位信号的时间位置和符号就能够获知整个数据的变化信息，而这种变化正是传感器所需要感知和传达的内容。

具体地说，预设的条件为不为0，此时确定的位置实际上为会发生变化数据的位置，然后对位置按时间顺序得到序号，同时还需要记录位置所对应的事件。具体地说，确定差分时序分布中小于0的位置对应的第一序号和时间；确定时序分布中大于0的位置对应的第二序号和时间，需要说明的是，第一序号是在所有小于0的数据中出现的次序对应的序号，第二序号是在所有大于0的数据中出现的次序对应的序号。

步骤104，根据序号和时间构造坐标点并绘制在二维平面坐标系中，获取待处理数据序列的量子化表示。

在本实施方式中，以序号为横轴，以时间为纵轴将步骤103得到的序号和时间绘制到二维平面坐标系中得到待处理数据序列的量子化表示。具体地说，在步骤103第一序号和第二序号的基础上，将第一序号和时间、第二序号和时间分别绘制为二维平面坐标系中的两条折线，能够得到如图4所示的待处理数据序列的量子化表示的示意图，根据示意图上记载的数据的变化就能够逆向恢复出原来的数据，和模数转换之后的数据等效，且形式更加简单，更加适应计算机的处理。

需要说明的是，上述步骤中涉及到的具体数据是为了方便举例说明，本发明不对这些数据进行限定。

本发明实施方式相对于现有技术而言，在获取传感器的待处理数据序列之后，进行差分计算，得到时序分布结果，然后确定时序分布结果中满足预设条件的位置并获取其对应的序号和时间，然后根据序号和时间构造坐标点并绘制在所述二维平面坐标中，得到待处理数据序列的量子化表示，从而达到得到传感器数据的量子化表示的目的，使得计算机处理的传感器数据更加简洁明了。

本发明的第二实施方式涉及一种传感器数据的处理方法，该方法与本发明的第一实施例提供的传感器数据的处理方法基本相同，其区别在于，还包括如何对量子化数据的应用，如图5所示，还包括：

步骤501，获取传感器的待处理数据序列。

本实施方式中的步骤501和第一实施方式中的步骤101大致相同，此处就不一一赘述了。

步骤502，对待处理数据序列进行差分计算，获取时序分布结果。

本实施方式中的步骤502和第一实施方式中的步骤102大致相同，此处就不一一赘述了。

步骤503，确定时序分布结果中满足预设条件的位置对应的序号和时间。

本实施方式中的步骤503和第一实施方式中的步骤103大致相同，此处就不一一赘述了。

步骤504，根据序号和时间构造坐标点并绘制在二维平面坐标系中，获取待处理数据序列的量子化表示。

本实施方式中的步骤504和第一实施方式中的步骤104大致相同，此处就不一一赘述了。

步骤505，根据量子表示对待处理数据序列进行处理，获取待处理数据序列中的可用信息。

在本实施方式中，传感器数据中可能包含噪声信息，步骤505主要是去除噪声信息，处理的方法包括：移动平均、插值、平滑、拟合、滤波等。

本发明实施方式相对于现有技术而言，在实现第一实施方式带来的有益效果基础上，根据待处理数据序列的量子化表示获取了可用信息，能够实现对量子化表示的实际应用。

本发明的第三实施方式涉及一种传感器数据的处理方法，该方法与本发明的第一实施例提供的传感器数据的处理方法基本相同，其区别在于，还包括如何对量子化数据的应用，如图6所示，还包括：

步骤601，获取传感器的待处理数据序列。

本实施方式中的步骤601和第一实施方式中的步骤101大致相同，此处就不一一赘述了。

步骤602，对待处理数据序列进行差分计算，获取时序分布结果。

本实施方式中的步骤402和第一实施方式中的步骤102大致相同，此处就不一一赘述了。

步骤603，根据时序分布结果进行卷积，获取卷积结果序列。

步骤604，根据卷积结果序列更新时序分布结果。

具体地说，将卷积结果序列更新到时序分布结果。

步骤605，确定时序分布结果中满足预设条件的位置对应的序号和时间。

在本实施方式中，预设的条件为，根据数据的数值增加或者减小，其中，增加对应第一实施方式步骤103中的大于0的情况，或者增加对应第一实施方式步骤103中的小于0的情况。

步骤606，根据序号和时间构造坐标点并绘制在二维平面坐标系中，获取待处理数据序列的量子化表示。

本实施方式中的步骤606和第一实施方式中的步骤104大致相同，此处就不一一赘述了。

本发明实施方式相对于现有技术而言，在实现第一实施方式带来的有益效果基础上，在差分之外，进一步进行卷积，得到另一种形式的时序分布结果，增加了方法的灵活性。

本发明的第四实施方式涉及一种传感器数据的处理装置，如图7所示，包括：

获取模块701，用于获取传感器的待处理数据序列。

差分模块702，用于对待处理数据序列进行差分计算，获取时序分布结果。

结果生成模块703，用于确定时序分布结果中满足预设条件的位置对应的序号和时间，根据序号和时间构造坐标点并绘制在二维平面坐标系中，获取待处理数据序列的量子化表示。

本发明的第四实施方式涉及一种传感器数据的处理装置的具体实现方法，可以参见本发明的第一至三实施方式提供的传感器数据的处理方法所述，此处不再赘述。

本发明第五实施方式涉及一种电子设备，如图8所示，包括：

至少一个处理器801；以及，

与所述至少一个处理器801通信连接的存储器802；其中，

所述存储器802存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器801执行，以使所述至少一个处理器801能够执行本发明第一至第三实施方式所述的传感器数据的处理方法。

其中，存储器和处理器采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器和存储器的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器。

处理器负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的数据。

本发明第六实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。

即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (10)

1.一种传感器数据的处理方法，其特征在于，包括：

获取传感器的待处理数据序列；

对所述待处理数据序列进行差分计算，获取时序分布结果；

确定所述时序分布结果中满足预设条件的位置对应的序号和时间；

根据所述序号和所述时间构造坐标点并绘制在二维平面坐标系中，获取所述待处理数据序列的量子化表示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取传感器的待处理数据序列，包括：

获取所述传感器的待处理模拟信号；

对所述待处理模拟信号进行模数转换，获取所述待处理数据序列。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取传感器的待处理数据序列之后，还包括：

对所述待处理数据序列进行归一化，获取归一化结果序列；

将所述归一化结果序列更新所述待处理数据序列。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理数据序列进行归一化，包括：

设置所述待处理数据序列的单位幅值；

根据所述单位幅值对所述待处理数据序列进行归一化。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理数据序列进行差分计算，获取时序分布结果之后，还包括：

根据所述时序分布结果进行卷积，获取卷积结果序列；

根据所述卷积结果序列更新所述时序分布结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述序号包括第一序号和第二序号，所述确定所述时序分布中满足预设条件的位置的序号和时间，包括：

确定所述差分时序分布中小于0的位置对应的所述第一序号和所述时间；

确定所述时序分布中大于0的位置对应的所述第二序号和所述时间；

所述根据所述序号和所述时间构造坐标点并绘制在二维平面坐标系中，获取所述待处理数据序列的量子化表示，包括：

根据所述第一序号、所述第二序号和所述时间构造坐标点并绘制在二维平面坐标系中，获取所述量子化表示。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述量子表示对所述待处理数据序列进行处理，获取所述待处理数据序列中的可用信息。

8.一种传感器数据的处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取传感器的待处理数据序列；

差分模块，用于对所述待处理数据序列进行差分计算，获取时序分布结果；

结果生成模块，用于确定所述时序分布结果中满足预设条件的位置对应的序号和时间；

根据所述序号和所述时间构造坐标点并绘制在二维平面坐标系中，获取所述待处理数据序列的量子化表示。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的传感器数据的处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的传感器数据的处理方法。

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