滤波方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理技术，尤其涉及一种滤波方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.传感器是一种比较敏感的电子元器件，在工作过程中容易受到外界环境因素的干扰而导致传感器产生的数据出现频繁的抖动，影响检测数据的准确性。
3.传感器主要是通过硬件设计以及软件滤波来实现抗干扰性能的。其中，软件滤波主要是通过滤波的方法对传感器产生的原始数据进行处理，以使原始数据中的数据抖动的幅度减少甚至接近平稳。
4.但是，目前主要依赖开发阶段模拟传感器的工作环境来调整优化软件滤波的处理能力，出厂后只有软件程序升级，不会对软件滤波性能有任何提升。导致传感器抗干扰性能在与模拟环境相似的环境中较好，而在于模拟环境差别较大的环境中较差，传感器性能不稳定。


技术实现要素：

5.本技术提供一种滤波方法、装置、电子设备和存储介质，通过比较实际滤波效果，确定具体的滤波方案，提高传感器在各种环境中的抗干扰性和稳定性。
6.第一方面，本技术提供一种滤波方法，包括：
7.获取传感器采集到的原始数据；
8.基于多组不同的滤波参数，对所述原始数据进行处理，得到对应的多组处理后的数据；
9.针对每组不同的滤波参数对应的处理后的数据，确定所述处理后的数据的平稳性信息；
10.根据每组滤波参数对应的所述处理后的数据的平稳性信息，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据。
11.可选的，所述方法还包括：
12.确定备选的多种滤波方案，对于所述多种滤波方案中的每一滤波方案，基于所述滤波方案对应的通用参数，对所述原始数据进行处理，得到对应的多种处理后的数据；
13.针对每种滤波方案对应的处理后的数据，确定所述处理后的数据的平稳性信息；
14.根据每种滤波方案对应的处理后的数据的平稳性信息，确定目标滤波方案，并根据所述目标滤波方案确定所述多组不同的滤波参数。
15.可选的，所述数据的平稳性信息包括：数据方差；
16.所述针对每组不同的滤波参数对应的处理后的数据，确定所述处理后的数据的平稳性信息，包括：
17.针对每组不同的滤波参数对应的处理后的数据，确定所述处理后的数据的数据方差；
18.所述根据每组滤波参数对应的所述处理后的数据的平稳性信息，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据，包括：
19.根据所述处理后的数据的数据方差，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据。
20.可选的，所述根据所述处理后的数据的数据方差，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据，包括：
21.确定每组滤波参数对应的所述处理后的数据的数据方差中最小的数据方差对应的滤波参数为目标滤波参数；
22.确定最小的数据方差对应的处理后的数据为目标滤波结果数据。
23.可选的，所述方法还包括：
24.对每组滤波参数对应的所述处理后的数据的平稳性信息中最大的平稳性信息对应的滤波参数进行调整，确定目标滤波参数；
25.利用目标滤波参数，对所述原始数据进行处理，得到目标滤波结果数据。
26.可选的，所述方法还包括：
27.分析所述传感器原始数据的数据特征；
28.建立所述数据特征与所述目标滤波方案的目标滤波参数的对应关系；
29.在确定所述对应关系后，若存在待滤波的原始数据，根据所述待滤波的原始数据的数据特征、所述对应关系，确定目标滤波方案的目标滤波参数；
30.利用所述目标滤波方案的目标滤波参数，对待滤波的原始数据进行处理，得到对应的滤波结果数据。
31.第二方面，本技术提供一种滤波装置，包括：
32.获取模块，用于获取传感器采集到的原始数据；
33.滤波处理模块，用于基于多组不同的滤波参数，对所述原始数据进行处理，得到对应的多组处理后的数据；
34.平稳性信息确定模块，用于针对每组不同的滤波参数对应的处理后的数据，确定所述处理后的数据的平稳性信息；
35.目标滤波参数确定模块，用于根据每组滤波参数对应的所述处理后的数据的平稳性信息，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据。
36.可选的，所述滤波处理模块，还用于：确定备选的多种滤波方案，对于所述多种滤波方案中的每一滤波方案，基于所述滤波方案对应的通用参数，对所述原始数据进行处理，得到对应的多种处理后的数据；
37.所述平稳性信息确定模块，还用于针对每种滤波方案对应的处理后的数据，确定所述处理后的数据的平稳性信息；
38.所述目标滤波参数确定模块，还用于根据每种滤波方案对应的处理后的数据的平稳性信息，确定目标滤波方案，并根据所述目标滤波方案确定所述多组不同的滤波参数。
39.可选的，所述数据的平稳性信息包括：数据方差；
40.所述平稳性信息确定模块在针对每组不同的滤波参数对应的处理后的数据，确定所述处理后的数据的平稳性信息时，具体用于：
41.针对每组不同的滤波参数对应的处理后的数据，确定所述处理后的数据的数据方差；
42.所述目标滤波参数确定模块在根据每组滤波参数对应的所述处理后的数据的平稳性信息，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据时，具体用于：
43.根据所述处理后的数据的数据方差，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据。
44.可选的，所述目标滤波参数确定模块在根据所述处理后的数据的数据方差，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据时，具体用于：
45.确定每组滤波参数对应的所述处理后的数据的数据方差中最小的数据方差对应的滤波参数为目标滤波参数；
46.确定最小的数据方差对应的处理后的数据为目标滤波结果数据。
47.可选的，所述目标滤波参数确定模块还用于：
48.对每组滤波参数对应的所述处理后的数据的平稳性信息中最大的平稳性信息对应的滤波参数进行调整，确定目标滤波参数；
49.利用目标滤波参数，对所述原始数据进行处理，得到目标滤波结果数据。
50.可选的，所述装置还包括：特征分析模块，用于：分析所述传感器原始数据的数据特征；
51.建立所述数据特征与所述目标滤波方案的目标滤波参数的对应关系；
52.在确定所述对应关系后，所述目标滤波参数确定模块，还用于在存在待滤波的原始数据时，根据所述待滤波的原始数据的数据特征、所述对应关系，确定目标滤波方案的目标滤波参数；
53.利用所述目标滤波方案的目标滤波参数，对待滤波的原始数据进行处理，得到对应的滤波结果数据。
54.第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：存储器，用于存储程序指令；处理器，用于调用并执行所述存储器中的程序指令，执行第一方面所述的方法。
55.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现第一方面所述的方法。
56.第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
57.本技术提供了一种滤波方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取传感器采集到的原始数据；基于多组不同的滤波参数，对所述原始数据进行处理，得到对应的多组处理后的数据；针对每组不同的滤波参数对应的处理后的数据，确定所述处理后的数据的平稳性信息；根据每组滤波参数对应的所述处理后的数据的平稳性信息，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据。预设多组不同的滤波参数，对应于不同的工作环境，在传感器采集到原始数据后，分别利用多组不同的滤波参数对原始数据进行处理，通过确定和比较处理后的数据的平稳性信息，比较基于不同滤波参数的实际滤波效果，再从中选取目标滤波参数作为最终的滤波方案。根据实际的滤波效果选取最佳的滤波方案，可以使传感器在各种工作环境中都达到尽可能优化的滤波效果，从而提高传感器的稳定性。
附图说明
58.为了更清楚地说明本技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一
些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
59.图1为本技术提供的一种应用场景的示意图；
60.图2为本技术一实施例提供的一种滤波方法的流程图；
61.图3a为本技术一实施例提供的一种滤波过程的流程图；
62.图3b为本技术一实施例提供的另一种滤波过程的流程图；
63.图4为本技术一实施例提供的一种滤波装置的结构示意图；
64.图5为本技术一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
65.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术中的附图，对本技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
66.传感器是一种比较敏感的电子元器件，在工作过程中容易受到外界干扰导致传感器产生的数据出现频繁的抖动。
67.一般会通过改进硬件设计或者以软件进行数据滤波，来修正传感器的检测结果，以尽量抵抗干扰。
68.目前，软件数据滤波的开发阶段，会进行大量模拟测试，以确定一种较为优化的滤波方案，来应对测试环境的干扰。
69.但是，实际上，传感器可能会在任何地方使用，每个地方的干扰也会有区别，而且同一个地方的干扰在不同时刻都有可能在实时变化，这些都会导致数据出现不同程度的抖动。变化的工作环境对于传感器的工作稳定性提出了较大的挑战，在某些干扰小或者契合软件测试环境的地方，滤波后的数据会比较平稳，而在与软件测试环境相差较大的地方，滤波后的数据的抖动就比较明显。
70.因此，本技术提出一种滤波方法、装置、电子设备和存储介质，以降低传感器被安装在不同场景下导致传感器受到复杂多样的干扰造成的数据浮动差异，提高传感器整体的稳定性。
71.图1为本技术提供的一种应用场景的示意图。如图1所示，利用传感器设备对目标设备中一器件的温度进行检测。检测到原始温度值后，选取一种最佳的滤波方式对原始温度值进行滤波处理，得到滤波后的数据，作为检测结果输出到处理设备，进行后续的处理。
72.具体的滤波过程可以参考以下各实施例。
73.图2为本技术一实施例提供的一种滤波方法的流程图，如图2所示，本实施例的方法可以包括：
74.s201、获取传感器采集到的原始数据。
75.传感器设备中的检测装置对目标设备进行检测，进而采集到原始数据。
76.具体的，可以根据不同的检测目标选取对应的传感器设备。例如，对目标设备进行温度检测，选取对应的温度传感器设备；对目标设备进行压力检测，选取对应的压力传感器设备等。
77.s202、基于多组不同的滤波参数，对原始数据进行处理，得到对应的多组处理后的数据。
78.在传感器研发阶段，可以通过模拟测试，确定一种最优的滤波方案。这种滤波方案相对于其它滤波方案在多种模拟工作环境中表现的稳定性和抗干扰性最好。同时，通过滤波参数的调整，该滤波方案可以分别对应各种模拟工作环境达到最好的滤波效果。则可以将此滤波方案及其对应的多组滤波参数存储至传感器设备中。
79.在实际执行滤波方法时，传感设备无从得知当前所处的工作环境如何，也就无法确定选用哪一组滤波参数进行滤波。但是，从滤波效果上看，若某一组滤波参数适用于当前的工作环境，则其滤波效果应当是最佳的。滤波后的数据越接近真实数据，则表示滤波效果越好。
80.那么，就可以分别利用预置在传感器设备中的多组不同的滤波参数对原始数据进行滤波处理，得到多组处理后的数据。通过判断各组处理后的数据哪组更接近真实数据，则表示这组的滤波效果更好。
81.s203、针对每组不同的滤波参数对应的处理后的数据，确定处理后的数据的平稳性信息。
82.处理后的数据接近真实数据的话，则会具有真实数据的一些特点。例如，数据稳定，变化幅度较小等。这些特点，在本技术中以数据的平稳性信息来表征。
83.通过对处理后的数据进行数学上的计算或者特征提取，可以得到这些数据的平稳性的信息。
84.一些实施例中，可以通过滑动窗口选取原始数据和处理后的数据。例如，滑动窗口的大小选择为20个数据，则选择当前时刻及之前产生的20个连续的原始数据，进行滤波处理，生成对应的20个处理后的数据，并确定这20个处理后的数据的平稳性信息。
85.s204、根据每组滤波参数对应的处理后的数据的平稳性信息，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据。
86.各组数据的平稳性信息可以代表各组数据接近真实数据的程度，据此，可以从中确定出最接近真实数据的一组处理后的数据作为滤波结果数据，而这组数据对应的滤波参数即为目标滤波参数。
87.在本技术中，以目标滤波参数来指示最终选取的用于滤波的滤波参数，以滤波结果数据来指示目标滤波参数滤波后生成的处理后的数据，也即传感器设备最终的检测数据。
88.滤波结果数据输出后，可以用于后续的其它处理。例如，在温度检测的场景中，对目标设备的温度进行实时检测，并在温度超过阈值时开启降温装置。那么，当滤波结果数据输出后，指示当前目标设备的温度超出阈值，则根据滤波结果数据开启降温装置。
89.本实施例提供的滤波方法包括：获取传感器采集到的原始数据；基于多组不同的滤波参数，对原始数据进行处理，得到对应的多组处理后的数据；针对每组不同的滤波参数对应的处理后的数据，确定处理后的数据的平稳性信息；根据每组滤波参数对应的处理后的数据的平稳性信息，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据。预设多组不同的滤波参数，对应于不同的工作环境，在传感器采集到原始数据后，分别利用多组不同的滤波参数对原始数据进行处理，通过确定和比较处理后的数据的平稳性信息，比较基于不同滤波参数
的实际滤波效果，再从中选取目标滤波参数作为最终的滤波方案。根据实际的滤波效果选取最佳的滤波方案，可以使传感器在各种工作环境中都达到尽可能优化的滤波效果，从而提高传感器的稳定性。
90.在一些实施例中，在传感器研发阶段，可以通过模拟测试，确定多种种较好的滤波方案。各滤波方案分别在一种或多种模拟工作环境中表现的稳定性和抗干扰性最好。同时，通过滤波参数的调整，该滤波方案可以分别对应各种模拟工作环境达到最好的滤波效果。则可以将多种滤波方案及其对应的多组滤波参数存储至传感器设备中。
91.相对应的，上述滤波方法还可以包括：确定备选的多种滤波方案，对于多种滤波方案中的每一滤波方案，基于滤波方案对应的通用参数，对原始数据进行处理，得到对应的多种处理后的数据；针对每种滤波方案对应的处理后的数据，确定处理后的数据的平稳性信息；根据每种滤波方案对应的处理后的数据的平稳性信息，确定目标滤波方案，并根据目标滤波方案确定多组不同的滤波参数。
92.在实际执行滤波方法时，传感设备无从得知当前所处的工作环境如何，也就无法确定选用哪一种滤波方案进行滤波。但是，从滤波效果上看，若某一种滤波方案更适用于当前的工作环境，则其滤波效果应当是最佳的。滤波后的数据相对越接近真实数据，则表示滤波效果越好。
93.那么，类似的，也可以分别利用预置在传感器设备中的多种不同的滤波方案对原始数据进行滤波处理，得到多组处理后的数据。其中，每种方案的滤波参数选取通用参数。通用参数指预设的一组使用率较高的参数，或在多种工作环境中综合滤波效果较好的参数。这里，同样可以用平稳性信息来代表各组数据接近真实数据的程度。通过判断各种组处理后的数据哪组更接近真实数据，选取目标滤波方案。在本技术中，目标滤波方案指最终选取的滤波方案。
94.在一些实现方式中，可以直接将目标滤波方案的通用参数滤波得到的处理后的数据作为滤波结果数据。
95.在另一些实现方式中，则可以从预置的目标滤波方案对应的多组滤波参数中选取全部或者部分滤波参数，并执行上述的s202-s204，从其中选择一组最优的滤波参数，并确定滤波结果数据。
96.在一些实施例中，数据的平稳性信息可以包括：数据方差。相应的，上述的针对每组不同的滤波参数对应的处理后的数据，确定处理后的数据的平稳性信息，包括：针对每组不同的滤波参数对应的处理后的数据，确定处理后的数据的数据方差；上述的根据每组滤波参数对应的处理后的数据的平稳性信息，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据，包括：根据处理后的数据的数据方差，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据。
97.方差可以表示一组数据的离散性，方差越小，则数据的稳定性越好。因此，可以用数据方差来表征数据的平稳性信息。具体的，通过滤波得到处理后的数据后，可以计算数据方差，并根据数据方差确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据。
98.具体的，可以确定每组滤波参数对应的处理后的数据的数据方差中最小的数据方差对应的滤波参数为目标滤波参数；确定最小的数据方差对应的处理后的数据为目标滤波结果数据。
99.数据方差越小，说明每个数据都越接近这组数据的均值，这组数据就越稳定，更接
近于真实数据的数据特点。
100.基于平稳性信息选择目标滤波方案的过程与上述过程是相似的，此处不再赘述。
101.在另一实施例中，数据的平稳性信息还可以包括：数据均值。同时比较数据均值和预设的数据均值。预设的数据均值可以根据历史数据来确定。可以理解的是，对于某一个目标设备，其温度值在特定的工况下应该是相对稳定的，因而，可以根据历史的检测数据，确定一个预设的数据均值。滤波效果越好，处理后的数据的数据均值，应该越接近于预设的数据均值。综合数据均值和数据方差两个数据特征，可以更加准确地确定出滤波效果最好的一种滤波方案和/或滤波参数。
102.在一些实施例中，传感器设备的工作环境可能较为特殊，以至于基于设备中预存的滤波方案和滤波参数进行滤波都无法达到较好的滤波效果。例如，在分析数据的平稳性信息后发现，最接近预设的数据均值的数据均值与预设的数据均值的差值仍大于第一预设值，和/或，最小的数据方差仍大于第二预设值，说明以预设的滤波参数进行滤波的效果差强人意。在这种情况下，则可以进一步对滤波参数进行调整。具体的，可以对每组滤波参数对应的处理后的数据的平稳性信息中最大的平稳性信息对应的滤波参数进行调整，确定目标滤波参数；利用目标滤波参数，对原始数据进行处理，得到目标滤波结果数据。
103.这里所说的“最大的平稳性信息”则对应滤波效果最好的情况，平稳性信息的大小对应滤波效果的优劣。例如上述的最接近预设的数据均值的数据均值和/或最小的数据方差，或者满足其它“滤波效果最好”的标准的数据特征。
104.对滤波参数进行调整的方式，具体可以根据最大的平稳性信息进行确定。可以首先将滤波参数调高第三预设值，若平稳性信息增大，则继续调高第三预设值，若平稳性信息减小，则在两次调整区间内，以第四预设值为调整间隔，确定目标滤波参数。其中，第四预设值小于第三预设值。还可以首先将滤波参数调高第三预设值，若平稳性信息减小，则将滤波参数调低第三预设值，若平稳性信息减小，则在这两次调整区间内，以第四预设值为调整间隔，确定目标滤波参数。
105.这里只是对滤波参数调整的一种示例性说明，在实际调整过程中，对于不同的滤波方案的不同滤波参数的调整方向可能不同。例如，某一滤波方案的两个滤波参数中一个调大一个调小，滤波效果才会有变化。这是需要基于实际应用的滤波方案进行设置的。
106.通过对滤波参数的灵活调整，可以更进一步地优化传感器设备在不同环境中的抗干扰性能，提高稳定性。
107.在一些实施例中，上述的滤波方法还可以包括：分析传感器原始数据的数据特征；建立数据特征与目标滤波方案的目标滤波参数的对应关系；在确定对应关系后，若存在待滤波的原始数据，根据待滤波的原始数据的数据特征、对应关系，确定目标滤波方案的目标滤波参数；利用目标滤波方案的目标滤波参数，对待滤波的原始数据进行处理，得到对应的滤波结果数据。
108.尽管传感器设备的工作环境并不完全相同，但是在一些时候还是可能会面对同样的工作环境。可以理解的是，在相似的工作环境中，传感器设备面对的干扰也是相似的，采集到的原始数据的特征也会是相似的。如果传感器设备可以识别出这些相同或相似的工作环境，便可以采用同样的滤波方案和/或相同的滤波参数进行滤波，而无需重复执行上述的比较过程，大大减少传感器设备的数据处理量，提高处理速度。
109.其中，原始数据的特征可以包括数据的数值范围、数值随时间的变化特性(递增、递减、波动等)、均值、方差等等。
110.具体的，可以基于已经处理过的数据建立原始数据特征与目标滤波方案、目标滤波参数之间的对应关系，在后续的检测过程中，即可分析待滤波的原始数据是否符合处理过的原始数据的数据特征，若有特征匹配的历史数据，则直接采用其对应的目标滤波方案、目标滤波参数进行滤波。
111.为了进一步提高滤波精度，也可以利用上述的滤波参数调整的方式进行进一步的滤波参数的调整。
112.在一个具体的实施例中，可以将上述的滤波方法整合为一个滤波软件程序，参考图3a，只采用一种滤波方案，但多次调整滤波参数得到的滤波数据，并进行滤波数据的平稳性分析，将滤波效果最佳的数据进行输出。
113.在一般的环境中，可以使传感器始终保持最优的滤波效果。
114.在另一个具体的实施例中，可以将上述的滤波方法整合为一个滤波软件程序，提供综合性滤波、低频干扰滤波、高频干扰滤波、白噪声滤波等滤波方案，并提供每一滤波方案的滤波参数的浮动范围。
115.在处理时，采用多种方案同时且实时进行滤波处理，并对滤波结果进行比较，将其中稳定性最高的滤波方案作为当前最优方案。
116.进一步地，根据最优方案的滤波结果，对最优方案进行滤波参数的微调处理，使滤波结果数据达到最理想的滤波效果。
117.具体的，该方案的实现过程可以参考图3b。首先获取传感器原始数据，将原始数据通过多种处理方案同时且实时进行滤波处理得到滤波后的值，滤波后的数据值通过运算得到数据的平稳度，根据平稳度选择最优的滤波方案；然后再通过调整最优方案的滤波参数来细调使滤波效果达到最佳状态。
118.这种滤波方法采用多种数据滤波方案同时处理同一个传感器的原始数据，进行比较并相互切换，使传感器对不同工作环境具有针对性的滤波方案，提高传感器滤波的效果。同时，通过实时调整最优方案的滤波参数，使传感器在不停变化的工作环境下能够始终保持最优的滤波效果。
119.图4为本技术一实施例提供的一种滤波装置的结构示意图，如图4所示，本实施例的滤波装置400可以包括：获取模块401、滤波处理模块402、平稳性信息确定模块403和目标滤波参数确定模块404。
120.获取模块401，用于获取传感器采集到的原始数据；
121.滤波处理模块402，用于基于多组不同的滤波参数，对原始数据进行处理，得到对应的多组处理后的数据；
122.平稳性信息确定模块403，用于针对每组不同的滤波参数对应的处理后的数据，确定处理后的数据的平稳性信息；
123.目标滤波参数确定模块404，用于根据每组滤波参数对应的处理后的数据的平稳性信息，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据。
124.可选的，滤波处理模块402，还用于：确定备选的多种滤波方案，对于多种滤波方案中的每一滤波方案，基于滤波方案对应的通用参数，对原始数据进行处理，得到对应的多种
处理后的数据；
125.平稳性信息确定模块403，还用于针对每种滤波方案对应的处理后的数据，确定处理后的数据的平稳性信息；
126.目标滤波参数确定模块404，还用于根据每种滤波方案对应的处理后的数据的平稳性信息，确定目标滤波方案，并根据目标滤波方案确定多组不同的滤波参数。
127.可选的，数据的平稳性信息包括：数据方差；
128.平稳性信息确定模块403在针对每组不同的滤波参数对应的处理后的数据，确定处理后的数据的平稳性信息时，具体用于：
129.针对每组不同的滤波参数对应的处理后的数据，确定处理后的数据的数据方差；
130.目标滤波参数确定模块404在根据每组滤波参数对应的处理后的数据的平稳性信息，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据时，具体用于：
131.根据处理后的数据的数据方差，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据。
132.可选的，目标滤波参数确定模块404在根据处理后的数据的数据方差，确定目标滤波参数和对应的滤波结果数据时，具体用于：
133.确定每组滤波参数对应的处理后的数据的数据方差中最小的数据方差对应的滤波参数为目标滤波参数；
134.确定最小的数据方差对应的处理后的数据为目标滤波结果数据。
135.可选的，目标滤波参数确定模块404还用于：
136.对每组滤波参数对应的处理后的数据的平稳性信息中最大的平稳性信息对应的滤波参数进行调整，确定目标滤波参数；
137.利用目标滤波参数，对原始数据进行处理，得到目标滤波结果数据。
138.可选的，装置还包括：特征分析模块405，用于：分析传感器原始数据的数据特征；
139.建立数据特征与目标滤波方案的目标滤波参数的对应关系；
140.在确定对应关系后，目标滤波参数确定模块404，还用于在存在待滤波的原始数据时，根据待滤波的原始数据的数据特征、对应关系，确定目标滤波方案的目标滤波参数；
141.利用目标滤波方案的目标滤波参数，对待滤波的原始数据进行处理，得到对应的滤波结果数据。
142.本实施例的装置，可以用于执行上述任一实施例的方法，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
143.图5为本技术一实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图5所示，本实施例的电子设备500可以包括：存储器501、处理器502。
144.存储器501，用于存储程序指令。
145.处理器502，用于调用并执行存储器501中的程序指令，上述任一实施例的方法，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
146.电子设备500可以为传感器设备，或者与传感器设备相连接的具备存储和计算功能的计算机设备。
147.本技术还提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现如上任一实施例的方法。
148.本技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执
行时实现如上任一实施例的方法。
149.本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
150.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的范围。