突变扫频数据修正方法、装置、设备及计算机存储介质与流程

1.本技术属于数据分析领域，尤其涉及一种突变扫频数据修正方法、装置、设备及计算机存储介质。


背景技术：

2.目前在扫频路测工作中可能会发生数据丢失、数据突变和数据回传失败等异常情况，由于没有专业工作人员进行跟随测试，因此不能准确估算某段区域内是因何种问题发生了异常，无法保证扫频路测结果的准确性。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供一种在突变扫频数据修正方法、装置、设备及计算机存储介质，能够解决现有技术中扫频路测结果不准确性的技术问题。
4.第一方面，本技术实施例提供一种突变扫频数据修正方法，该方法包括：
5.获取突变扫频数据相应的路段的情景标记；
6.当情景标记满足修正条件时，获取历史扫频数据；
7.根据历史扫频数据修正突变扫频数据。
8.进一步地，在一种实施例中，情景标记，包括：
9.非隧道环境下采集的突变扫描数据的情景标记、宽敞道路环境下采集的突变扫描数据的情景标记、分散建筑环境下采集的突变扫描数据的情景标记、无障碍物环境下采集的突变扫描数据的情景标记、环境温度变化小于第一阈值下采集的突变扫描数据的情景标记、以及环境湿度变化小于第二阈值下采集的突变扫描数据的情景标记。
10.进一步地，在一种实施例中，修正条件，包括：
11.情景标记为非隧道环境下采集的突变扫描数据的情景标记、宽敞道路环境下采集的突变扫描数据的情景标记、分散建筑环境下采集的突变扫描数据的情景标记、无障碍物环境下采集的突变扫描数据的情景标记、环境温度变化小于第一阈值下采集的突变扫描数据的情景标记、以及环境湿度变化小于第二阈值下采集的突变扫描数据的情景标记中的至少一项。
12.进一步地，在一种实施例中，根据历史扫频数据修正突变扫频数据，包括：
13.根据历史扫频数据训练数据补充模型；
14.将相邻且先于突变扫频数据采集的预设数量的历史扫频数据输入数据补充模型，输出结果；
15.利用输出结果替换突变扫频数据。
16.第二方面，本技术实施例提供一种突变扫频数据修正装置，该装置包括：
17.获取模块，用于获取突变扫频数据相应的路段的情景标记；
18.获取模块，还用于当情景标记满足修正条件时，获取历史扫频数据；
19.修正模块，用于根据历史扫频数据修正突变扫频数据。
20.进一步地，在一种实施例中，情景标记，包括：
21.非隧道环境下采集的突变扫描数据的情景标记、宽敞道路环境下采集的突变扫描数据的情景标记、分散建筑环境下采集的突变扫描数据的情景标记、无障碍物环境下采集的突变扫描数据的情景标记、环境温度变化小于第一阈值下采集的突变扫描数据的情景标记、以及环境湿度变化小于第二阈值下采集的突变扫描数据的情景标记。
22.进一步地，在一种实施例中，修正条件，包括：
23.情景标记为非隧道环境下采集的突变扫描数据的情景标记、宽敞道路环境下采集的突变扫描数据的情景标记、分散建筑环境下采集的突变扫描数据的情景标记、无障碍物环境下采集、环境温度变化小于第一阈值下采集的突变扫描数据的情景标记、以及环境湿度变化小于第二阈值下采集的突变扫描数据的情景标记中的至少一项。
24.进一步地，在一种实施例中，修正模块，具体包括：
25.根据历史扫频数据训练数据补充模型；
26.将相邻且先于突变扫频数据采集的预设数量的历史扫频数据输入数据补充模型，输出结果；
27.利用输出结果替换突变扫频数据。
28.第三方面，本技术实施例提供一种突变扫频数据修正设备，该设备包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现突变扫频数据修正方法。
29.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，程序被处理器执行时实现突变扫频数据修正方法。
30.本技术实施例的突变扫频数据修正方法、装置、设备及计算机存储介质，首先获取突变扫频数据相应的路段的情景标记，在判断出情景标记满足修正条件时，获取历史扫频数据，再根据所述历史扫频数据修正所述突变扫频数据，实现了扫频数据中异常扫频数据的修复。
附图说明
31.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
32.图1是本技术一个实施例提供的扫频路测系统的结构示意图；
33.图2是本技术一个实施例提供的一种突变扫频数据修正方法的流程示意图；
34.图3是本技术一个实施例提供的数据补充模型的结构示意图；
35.图4是本技术一个实施例提供的突变扫频数据修正装置的结构示意图；
36.图5是本技术一个实施例提供的突变扫频数据修正设备的结构示意图。
具体实施方式
37.下面将详细描述本技术的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本技术进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本技术，并不被配置为限定本申
请。对于本领域技术人员来说，本技术可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过指示本技术的示例来提供对本技术更好的理解。
38.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
39.目前在扫频路测工作中可能会发生数据丢失、数据突变和数据回传失败等异常情况，由于没有专业工作人员进行跟随测试，因此不能准确估算某段区域内是因何种问题发生了异常，这就需要专业人员到问题区域进行调研排除故障，故极大的增加了专业人员的工作量，降低了设备的自动化程度。
40.现有路测设备根据规划工作路线进行扫频工作，然后将数据传输到分析平台进行结果分析，但目前在对采集所得数据进行结果分析之前并没有进行数据预处理。
41.现有的扫频路测方案没有数据预处理阶段，不能有效的排除异常数据，降低了测试结果的准确性。
42.为了解决现有技术问题，本技术实施例提供了一种突变扫频数据修正方法、装置、设备及计算机存储介质。本技术首先获取突变扫频数据相应的路段的情景标记，在判断出情景标记满足修正条件时，获取历史扫频数据，再根据历史扫频数据修正突变扫频数据，实现了扫频数据中异常扫频数据的修复。下面首先对本技术实施例所提供的突变扫频数据修正方法进行介绍。
43.该方法的执行主体是扫频路测系统，下面对本技术提供的扫频路测系统进行介绍。相较于只设置有电池组件，导航定位单元，数据通信单元和相控阵天线单元的传统扫频路测设备，本技术的扫频路测系统新增了温湿度传感器模组、视觉探知模组、以及视觉探知模组调整单元。
44.图1示出了该系统的结构示意图，如图1所示，该系统包括：
45.电池组件、导航定位单元、扫频仪通信单元、相控阵天线单元、温湿度传感器模组、视觉探知模组、以及视觉探知模组调整单元。
46.其中，电池组件用于给扫频路测设备供电；导航定位单元用于路径导航；数据通信单元用于将数据传送到分析平台；相控阵天线单元用于信号接收、信号处理并通过扫频仪通信单元发送信号。温湿度传感器模组用于获取设备工作环境中的实时温度数据和湿度数据；视觉探知模组用于获取设备工作环境中的实时全景数据；视觉探知模组调整单元用于调整视觉探知模组的光照补偿。
47.图2示出了本技术一个实施例提供的突变扫频数据修正方法的流程示意图。如图2所示，该方法可以包括以下步骤：
48.s102，获取突变扫频数据相应的路段的情景标记。
49.路段的情景标记体现了路段的情景类型。
50.例如，某一情景标记为非隧道环境下采集的突变扫描数据，对应的情景类型为该路段不具有隧道。
51.扫频路测系统获取设备工作路段中的实时扫频数据，并基于该实时扫频数据生成设备工作路段的全部情景标记，全部情景标记中包括突变扫频数据相应的路段的情景标记。
52.在一种实施例中，情景标记可以通过如下步骤生成：
53.通过对扫频数据中的视觉数据进行识别，根据视觉数据示出的周围车辆情况、建筑分布情况、以及特殊地形进行相应标记，生成情景标记。
54.在一种实施例中，情景标记，可以包括非隧道环境下采集的突变扫描数据的情景标记；宽敞道路环境下采集的突变扫描数据的情景标记、分散建筑环境下采集的突变扫描数据的情景标记、无障碍物环境下采集的突变扫描数据的情景标记、环境温度变化小于第一阈值下采集的突变扫描数据的情景标记、以及环境湿度变化小于第二阈值下采集的突变扫描数据的情景标记。
55.s104，当情景标记满足修正条件时，获取历史扫频数据。
56.在一种实施例中，修正条件，包括：
57.情景标记为非隧道环境下采集的突变扫描数据的情景标记、宽敞道路环境下采集的突变扫描数据的情景标记、分散建筑环境下采集的突变扫描数据的情景标记、无障碍物环境下采集的突变扫描数据的情景标记、环境温度变化小于第一阈值下采集的突变扫描数据的情景标记、以及环境湿度变化小于第二阈值下采集的突变扫描数据的情景标记中的至少一项。
58.其中，当情景标记为非隧道环境下采集的突变扫描数据的情景标记时，此时的数据缺失并非由于特殊环境影响，属于非现实缺失，无法真实反映所处测试环境的信号数据，需要数据修正。
59.当情景标记为宽敞道路环境下采集的突变扫描数据的情景标记时，此时的数据缺失是由于临时异常干扰，无法准确反映现实情况，此时可以进行数据填充和数据补偿。
60.当情景标记为分散建筑环境下采集的突变扫描数据的情景标记时，此时的数据缺失并非由于周围建筑物的干扰，建筑物的结构并未对信号产生较大的影响，不会导致前后数据产生较大偏差，无法真实反映所处测试环境的信号数据，需要数据修正。
61.当情景标记为无障碍物环境下采集的突变扫描数据的情景标记时，此时的数据缺失是由于临时异常干扰或者信号盲区，无法准确反映现实情况，此时可以根据数据缺失时间对应的实际距离大小进行数据填充和数据补偿。
62.例如，当数据缺失距离为10m内时，此时的原因为临时异常干扰，需要进行数据修正；但是当数据缺失距离为大于10m时，此时的数据缺失是信号盲区导致的，真实反映了所处测试环境的信号数据，无需数据修正。
63.当情景标记为环境温度变化小于第一阈值下采集的突变扫描数据的情景标记时，此时测试环境中没有实体干扰因素，信号强度从某个时刻产生变化，并且前后的环境温度发生较大变化，此时的信号强度变化属于温度变化的干扰，需要基于温度变化大小进行数据补偿。
64.当情景标记为环境湿度变化小于第一阈值下采集的突变扫描数据的情景标记时，
此时测试环境中没有实体干扰因素，信号强度从某个时刻产生变化，并且前后的环境湿度发生较大变化，此时的信号强度变化属于湿度变化的干扰，需要基于湿度变化大小进行数据补偿。
65.s106，根据历史扫频数据修正突变扫频数据。
66.在一种实施例中，s106，可以包括：
67.根据历史扫频数据训练数据补充模型；将相邻且先于突变扫频数据采集的预设数量的历史扫频数据输入数据补充模型，输出结果；利用输出结果替换突变扫频数据，从而实现突变扫频数据的修复。
68.下面介绍本技术提供的数据补充模型，图3示出了数据补充模型的结构示意图，如图3所示，该数据补充模型包括：
69.一个lstm层、一个dropout层、一个稠密层dense layer、以及一个输出层output layer。
70.在t时刻，模型的输入为采集到的历史数据序列x
t
(即相邻且先于突变扫频数据采集的预设数量的历史扫频数据)，模型的输出为下一时刻的预测值y
t
。
71.其具体运算过程为：
72.x
t
输入lstm层，lstm层输出
73.其中lstm层输出应用如下几个公式：
[0074][0075][0076][0077][0078][0079]
式中，i
t
，f
t
，c
t
，o
t
分别为输入门、遗忘门、记忆细胞和输出门的输出；w
ix
、w
ih
、w
ic
分别为输入信息x
t
、上时刻lstm层输出和上时刻记忆细胞输出c
t-1
到输入门的权重矩阵；w
fx
、w
fm
、w
fc
分别为输入信息x
t
、上时刻lstm层输出和上时刻记忆细胞输出c
t-1
到遗忘门的权重矩阵；w
ox
、w
om
、w
oc
分别为输入信息x
t
、上时刻lstm层输出和上时刻记忆细胞输出c
t-1
到输出门的权重矩阵；bf、bo、bc分别为输入门、输出门、遗忘门和记忆细胞的偏置量；σ(
·
)为sigmoid函数，h(
·
)是记忆细胞输入到输出的激活函数，通常取双曲正切函数tanh(
·
)。
[0080]
输入dropout层，dropout层输出
[0081]
输入dense layer，dense layer输出
[0082]
其中，式中，w
p
为的权重。
[0083]
输入output layer，output layer输出y
t
。
[0084]
其中，式中，w
yh
为稠密层与output layer之间的权重矩阵；b为output layer层的偏置量，g(
·
)是激活函数，通常取双曲正切函数tanh(
·
)。
[0085]
至此，即计算出了突变扫频数据对应路段应对应的真实数据y
t
，将y
t
替换掉突变扫频数据，即实现了突变扫频数据的修复。
[0086]
在实际应用中，由于历史数据的限制，一般采用当前时刻之前的n个历史扫频数据作为lstm模型的输入进行网络的训练与扫频数据的预测。
[0087]
为了防止过拟合和提高泛化能力，对lstm层的输出应用dropout层进行处理，可以提高神经网络的鲁棒性。
[0088]
lstm层输出与一个dense layer相连，dense layer的每一个神经元连接到上一层的所有神经元输出。通过dense layer，lstm的输出信息与一个矩阵相乘并增加偏置量后实现预测数据的输出。增加dense layer的原因是：虽然lstm的输出包含了进行预测所需要的特征信息，但这些特征信息不能完全反应特征数据与预测结果之间的关系。通过dense layer可以了解特征数据与预测结果之间的函数关系。
[0089]
本技术实施例的突变扫频数据修正方法，首先获取突变扫频数据相应的路段的情景标记，在判断出情景标记满足修正条件时，获取历史扫频数据，再根据历史扫频数据修正突变扫频数据，实现了扫频数据中异常扫频数据的修复。
[0090]
图1-3描述了突变扫频数据修正方法，下面结合附图4和附图5描述本技术实施例提供的装置。
[0091]
图4示出了本技术一个实施例提供的突变扫频数据修正装置的结构示意图，图4所示装置中各模块具有实现图2中各个步骤的功能，并能达到其相应技术效果。如图4所示，该装置可以包括：
[0092]
获取模块400，用于获取突变扫频数据相应的路段的情景标记。
[0093]
路段的情景标记体现了路段的情景类型。
[0094]
在一种实施例中，本技术通过一种扫频路测系统来获取设备工作路段中的实时扫频数据，基于该实时扫频数据即可生成设备工作路段的全部情景标记，其中便包括突变扫频数据相应的路段的情景标记。
[0095]
在一种实施例中，情景标记可以通过如下步骤生成：
[0096]
通过对扫频数据中的视觉数据进行识别，根据视觉数据示出的周围车辆情况、建筑分布情况、以及特殊地形进行相应标记，生成情景标记。
[0097]
在一种实施例中，情景标记，可以包括：
[0098]
非隧道环境下采集的突变扫描数据的情景标记；宽敞道路环境下采集的突变扫描数据的情景标记、分散建筑环境下采集的突变扫描数据的情景标记、无障碍物环境下采集的突变扫描数据的情景标记、环境温度变化小于第一阈值下采集的突变扫描数据的情景标记、以及环境湿度变化小于第二阈值下采集的突变扫描数据的情景标记。
[0099]
上述几种情景类型相应的扫频数据突变，均未受到特殊环境影响，此时的扫频数据变化通常为异常突变，需要进行数据修复。
[0100]
获取模块400，还用于当情景标记满足修正条件时，获取历史扫频数据。
[0101]
进而应用历史扫频数据对突变扫频数据进行修复。
[0102]
在一种实施例中，修正条件，包括：
[0103]
情景标记为非隧道环境下采集的突变扫描数据的情景标记、宽敞道路环境下采集的突变扫描数据的情景标记、分散建筑环境下采集的突变扫描数据的情景标记、无障碍物环境下采集的突变扫描数据的情景标记、环境温度变化小于第一阈值下采集的突变扫描数据的情景标记、以及环境湿度变化小于第二阈值下采集的突变扫描数据的情景标记中的至少一项。
[0104]
上述几种情景类型相应的扫频数据突变，均未受到特殊环境影响，此时的扫频数据突变通常为异常突变，而非常规突变，需要进行数据修复。
[0105]
其中，当情景标记为非隧道环境下采集的突变扫描数据的情景标记时，此时的数据缺失并非由于特殊环境影响，属于非现实缺失，无法真实反映所处测试环境的信号数据，需要数据修正。
[0106]
当情景标记为宽敞道路环境下采集的突变扫描数据的情景标记时，此时的数据缺失是由于临时异常干扰，无法准确反映现实情况，此时可以进行数据填充和数据补偿。
[0107]
当情景标记为分散建筑环境下采集的突变扫描数据的情景标记时，此时的数据缺失并非由于周围建筑物的干扰，建筑物的结构并未对信号产生较大的影响，不会导致前后数据产生较大偏差，无法真实反映所处测试环境的信号数据，需要数据修正。
[0108]
当情景标记为无障碍物环境下采集的突变扫描数据的情景标记时，此时的数据缺失是由于临时异常干扰或者信号盲区，无法准确反映现实情况，此时可以根据数据缺失时间对应的实际距离大小进行数据填充和数据补偿。
[0109]
例如，当数据缺失距离为10m内时，此时的原因为临时异常干扰，需要进行数据修正；但是当数据缺失距离为大于10m时，此时的数据缺失是信号盲区导致的，真实反映了所处测试环境的信号数据，无需数据修正。
[0110]
当情景标记为环境温度变化小于第一阈值下采集的突变扫描数据的情景标记时，此时测试环境中没有实体干扰因素，信号强度从某个时刻产生变化，并且前后的环境温度发生较大变化，此时的信号强度变化属于温度变化的干扰，需要基于温度变化大小进行数据补偿。
[0111]
当情景标记为环境湿度变化小于第一阈值下采集的突变扫描数据的情景标记时，此时测试环境中没有实体干扰因素，信号强度从某个时刻产生变化，并且前后的环境湿度发生较大变化，此时的信号强度变化属于湿度变化的干扰，需要基于湿度变化大小进行数据补偿。
[0112]
修正模块402，用于根据历史扫频数据修正突变扫频数据。
[0113]
在一种实施例中，修正模块402，可以具体用于：
[0114]
根据历史扫频数据训练数据补充模型；将相邻且先于突变扫频数据采集的预设数量的历史扫频数据输入数据补充模型，输出结果；利用输出结果替换突变扫频数据。
[0115]
下面介绍本技术提供的数据补充模型，图3示出了数据补充模型的结构示意图，如图3所示，该数据补充模型包括：
[0116]
一个lstm层、一个dropout层、一个稠密层dense layer、以及一个输出层output layer。
[0117]
在t时刻，模型的输入为采集到的历史数据序列x
t
(即相邻且先于突变扫频数据采集的预设数量的历史扫频数据)，模型的输出为下一时刻的预测值y
t
。
[0118]
其具体运算过程为：
[0119]
x
t
输入lstm层，lstm层输出
[0120]
其中lstm层输出应用如下几个公式：
[0121][0122][0123][0124][0125][0126]
式中，i
t
，f
t
，c
t
，o
t
分别为输入门、遗忘门、记忆细胞和输出门的输出；w
ix
、w
ih
、w
ic
分别为输入信息x
t
、上时刻lstm层输出和上时刻记忆细胞输出c
t-1
到输入门的权重矩阵；w
fx
、w
fm
、w
fc
分别为输入信息x
t
、上时刻lstm层输出和上时刻记忆细胞输出c
t-1
到遗忘门的权重矩阵；w
ox
、w
om
、w
oc
分别为输入信息x
t
、上时刻lstm层输出和上时刻记忆细胞输出c
t-1
到输出门的权重矩阵；bf、bo、bc分别为输入门、输出门、遗忘门和记忆细胞的偏置量；σ(
·
)为sigmoid函数，h(
·
)是记忆细胞输入到输出的激活函数，通常取双曲正切函数tanh(
·
)。
[0127]
输入dropout层，dropout层输出
[0128]
输入dense layer，dense layer输出
[0129]
其中，式中，w
p
为的权重。
[0130]
输入output layer，output layer输出y
t
。
[0131]
其中，式中，w
yh
为稠密层与output layer之间的权重矩阵；b为output layer层的偏置量，g(
·
)是激活函数，通常取双曲正切函数tanh(
·
)。
[0132]
至此，即计算出了突变扫频数据对应路段应对应的真实数据y
t
，将y
t
替换掉突变扫频数据，即实现了突变扫频数据的修复。
[0133]
在实际应用中，由于历史数据的限制，一般采用当前时刻之前的n个历史扫频数据作为lstm模型的输入进行网络的训练与扫频数据的预测。
[0134]
为了防止过拟合和提高泛化能力，对lstm层的输出应用dropout层进行处理，可以提高神经网络的鲁棒性。
[0135]
lstm层输出与一个dense layer相连，dense layer的每一个神经元连接到上一层的所有神经元输出。通过dense layer，lstm的输出信息与一个矩阵相乘并增加偏置量后实现预测数据的输出。增加dense layer的原因是：虽然lstm的输出包含了进行预测所需要的
特征信息，但这些特征信息不能完全反应特征数据与预测结果之间的关系。通过dense layer可以了解特征数据与预测结果之间的函数关系。
[0136]
本技术实施例的突变扫频数据修正方法，首先获取突变扫频数据相应的路段的情景标记，在判断出情景标记满足修正条件时，获取历史扫频数据，再根据历史扫频数据修正突变扫频数据，实现了扫频数据中异常扫频数据的修复。
[0137]
本技术实施例的突变扫频数据修正装置，首先获取突变扫频数据相应的路段的情景标记，在判断出情景标记满足修正条件时，获取历史扫频数据，再根据历史扫频数据修正突变扫频数据，实现了扫频数据中异常扫频数据的修复。
[0138]
图5示出了本技术一个实施例提供的突变扫频数据修正设备的结构示意图。如图5所示，该设备可以包括处理器501以及存储有计算机程序指令的存储器502。
[0139]
具体地，上述处理器501可以包括中央处理器(central processing unit，cpu)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者可以被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
[0140]
存储器502可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器502可包括硬盘驱动器(hard disk drive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universal serial bus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在一个实例中，存储器502可以包括可移除或不可移除(或固定)的介质，或者存储器502是非易失性固态存储器。存储器502可在综合网关容灾设备的内部或外部。
[0141]
在一个实例中，存储器502可以是只读存储器(read only memory，rom)。在一个实例中，该rom可以是掩模编程的rom、可编程rom(prom)、可擦除prom(eprom)、电可擦除prom(eeprom)、电可改写rom(earom)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
[0142]
处理器501通过读取并执行存储器502中存储的计算机程序指令，以实现图2所示实施例中的方法/步骤s102至s106，并达到图2所示实例执行其方法/步骤达到的相应技术效果，为简洁描述在此不再赘述。
[0143]
在一个示例中，该突变扫频数据修正设备还可包括通信接口503和总线510。其中，如图5所示，处理器501、存储器502、通信接口503通过总线510连接并完成相互间的通信。
[0144]
通信接口503，主要用于实现本技术实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
[0145]
总线510包括硬件、软件或两者，将在线数据流量计费设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(accelerated graphics port，agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(extended industry standard architecture，eisa)总线、前端总线(front side bus，fsb)、超传输(hyper transport，ht)互连、工业标准架构(industry standard architecture，isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(lpc)总线、存储器总线、微信道架构(mca)总线、外围组件互连(pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(sata)总线、视频电子标准协会局部(vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线510可包括一个或多个总线。尽管本技术实施例描述和示出了特定的总线，但本技术考虑任何合适的总线或互连。
[0146]
该突变扫频数据修正设备可以执行本技术实施例中的突变扫频数据修正方法，从而实现图2描述的突变扫频数据修正方法的相应效果。
[0147]
另外，结合上述实施例中的突变扫频数据修正方法，本技术实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种突变扫频数据修正方法。
[0148]
需要明确的是，本技术并不局限于上文所描述并在图中指示的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本技术的方法过程并不限于所描述和指示的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本技术的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
[0149]
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本技术的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(radio frequency，rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
[0150]
还需要说明的是，本技术中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本技术不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
[0151]
上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，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，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
[0152]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本技术的保护范围之内。