开云优惠体育网页版入口

专利名称：一种基于多源数据融合的地理信息分析方法及系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410362999.8

专利申请（专利权）人：湖北智凌数码开云优惠体育网页版入口有限公司
权利人地址：湖北省孝感市东苑小区丹桂苑4号楼6号门面二楼

专利发明（设计）人：发明人:景重阳,张琦,黄肖祥,周洋,李天琦

专利摘要：本发明公开了一种基于多源数据融合的地理信息分析方法及系统，涉及地理信息预测分析技术领域，包括收集多源地理信息数据进行预处理并通过数据库安全存储数据；提取多源地理信息数据特征，基于提取特征构建信息预测模型预测地理信息变化；可视化展示预测结果，记录实际观测数据优化信息预测模型。本发明通过收集多源地理信息数据，提取数据融合特征，构建信息预测模型基于数据融合特征对地理信息变化进行预测，提高了模型的泛化能力，大幅提升了地理信息变化预测的准确性，同时通过实际观测情况对信息预测模型进行优化，保证模型适用性。

主权利要求：
1.一种基于多源数据融合的地理信息分析方法，其特征在于：包括，收集多源地理信息数据进行预处理并通过数据库安全存储数据；
提取多源地理信息数据特征，基于提取特征构建信息预测模型预测地理信息变化；
可视化展示预测结果，记录实际观测数据优化信息预测模型；
所述收集多源地理信息数据进行预处理指通过遥感观测设备和互联网收集多源地理信息数据并清洗过滤，将数据进行标准化，基于IQR方法检测异常值：IQR＝Q3?Q1
其中Q1和Q3分别为数据的第一个和第三个四分位数，异常值范围定义为低于Q1?1.5IQR和高于Q3+1.5IQR，去除数据中的异常值，通过中位数对缺失值进行填充，应用小波变换方法进行数据降噪，将降噪后的数据形成地理信息数据集D；
所述通过数据库安全存储数据指数据库将收集的多源地理信息数据以及降噪后形成的地理信息数据集进行存储，并将相同数据之间添加关联索引，数据库对存储数据设置安全访问权限和密码，并保持对存储数据的实时监测；
所述提取多源地理信息数据特征指通过数据库获取地理信息数据集D，对数据集中数据进行初步特征提。浩渲蠺(Di)为数据集D中第i个数据的初步提取特征，α为自适应滤波系数，N为数据集D中数据总数，x为积分变量；
对初步提取特征进行信息过滤，采用熵计算方法计算特征贡献：其中H(T(Di))为初步提取特征的熵，熵越大，特征包含信息越多，p(j)为第j类给定条件下的概率分布，m为给定条件总数，p(i|j)为在第j类给定条件下出现第i个特征的概率分布，n为初步提取特征的总数；
将所有特征进行融合形成融合特征集合F为：
其中a和b为特征提取考虑的数据范围；
所述基于提取特征构建信息预测模型预测地理信息变化包括：对于融合特征集合F中每个特征Fi整理出时间序列数据形成系列时间观测值Fi(t)，计算时间序列的一阶差分估计特征变化率，公式为：ΔFi(t)＝Fi(t)?Fi(t?1)
其中ΔFi(t)为时间t和时间t?1之间的特征值变化量；
定义平滑窗口对差分结果进行平滑处理，计算特征变化率均值和标准差进行特征变化率标准化处理；
基于特征变化率ΔFi(t)和融合特征集F预测地理信息变化：其中Fi(t+1)为预测地理信息特征，k为融合特征集F中特征总数，ci为第i个特征Fi(t)的权重参数，gi为第i个特征变化率ΔFi(t)的权重参数，q和p为非线性指数，φ和ψ为调节参数；
将预测地理信息特征Fi(t+1)进行整合形成综合地理信息变化输出。
2.如权利要求1所述的基于多源数据融合的地理信息分析方法，其特征在于：所述可视化展示预测结果指将地理信息变化与地理空间数据相关联，将地理信息变化时间标签和地理空间数据时间标签进行一致性对应匹配，使用映射算法将地理信息变化进行映射，并通过可视化处理进行地理信息变化展示。
3.如权利要求2所述的基于多源数据融合的地理信息分析方法，其特征在于：所述记录实际观测数据优化信息预测模型指可视化展示预测地理信息变化结果后，记录对应时间的地理信息变化实际观测数据与预测结果进行对比，若二者相同，则保持信息预测模型参数不变，持续对地理信息变化进行预测，若二者存在差异，则记录差异数据发送给工作人员进行分析校对，工作人员通过差异数据对信息预测模型参数进行调整优化。
4.一种基于权利要求1?3任一所述的基于多源数据融合的地理信息分析方法的系统，其特征在于：包括，数据预处理模块，用于收集获取多源地理信息数据并对收集数据进行预处理；
特征提取模块，用于对预处理的多源地理信息数据进行融合特征提。
信息预测模块，用于建立信息预测模型对地理信息变化进行预测，并将预测结果进行可视化展示；
数据存储模块，用于对收集的多源地理信息数据进行安全存储；
优化模块，用于对信息预测模型进行优化。
5.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至3中任一项所述的基于多源数据融合的地理信息分析方法的步骤。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，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3中任一项所述的基于多源数据融合的地理信息分析方法的步骤。 说明书 : 一种基于多源数据融合的地理信息分析方法及系统技术领域[0001] 本发明涉及地理信息预测分析技术领域，特别是一种基于多源数据融合的地理信息分析方法及系统。背景技术[0002] 随着地理信息系统(GIS)技术的迅速发展和遥感技术的广泛应用，地理信息的获取、处理和分析技术已经成为城市规划、环境监测、灾害预警和军事侦察等多个领域的重要工具，特别是在大数据时代背景下，如何从众多异构的数据源中融合信息，提高地理信息分析的准确性和效率，已经成为研究和应用的热点，多源数据融合技术通过整合来自卫星遥感、地面观测、社交媒体等不同渠道的数据，提供了一种全面、多维度的地理信息分析手段，极大地扩展了地理信息系统的应用范围和深度，然而现有的地理信息分析方法仍存在问题，现有技术缺乏综合利用多种数据源信息的有效机制，限制了预测的准确性和模型的适用范围，不能有效处理不同数据源之间的差异。发明内容[0003] 鉴于上述现有的基于多源数据融合的地理信息分析方法及系统中存在的问题，提出了本发明。[0004] 因此，本发明所要解决的问题在于现有技术缺乏综合利用多种数据源信息的有效机制，限制了预测的准确性和模型的适用范围，不能有效处理不同数据源之间的差异。[0005] 为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于多源数据融合的地理信息分析方法，其包括，收集多源地理信息数据进行预处理并通过数据库安全存储数据；提取多源地理信息数据特征，基于提取特征构建信息预测模型预测地理信息变化；可视化展示预测结果，记录实际观测数据优化信息预测模型。[0006] 作为本发明所述基于多源数据融合的地理信息分析方法的一种优选方案，其中：所述收集多源地理信息数据进行预处理指通过遥感观测设备和互联网收集多源地理信息数据并清洗过滤，将数据进行标准化，基于IQR方法检测异常值：[0007] IQR＝Q3?Q1[0008] 其中Q1和Q3分别为数据的第一个和第三个四分位数，异常值范围定义为低于Q1?1.5IQR和高于Q3+1.5IQR，去除数据中的异常值，通过中位数对缺失值进行填充，应用小波变换方法进行数据降噪，将降噪后的数据形成地理信息数据集D。[0009] 作为本发明所述基于多源数据融合的地理信息分析方法的一种优选方案，其中：所述通过数据库安全存储数据指数据库将收集的多源地理信息数据以及降噪后形成的地理信息数据集进行存储，并将相同数据之间添加关联索引，数据库对存储数据设置安全访问权限和密码，并保持对存储数据的实时监测。[0010] 作为本发明所述基于多源数据融合的地理信息分析方法的一种优选方案，其中：提取多源地理信息数据特征指通过数据库获取地理信息数据集D，对数据集中数据进行初步特征提。篬0011][0012] 其中T(Di)为数据集D中第i个数据的初步提取特征，α为自适应滤波系数，N为数据集D中数据总数，x为积分变量；[0013] 对初步提取特征进行信息过滤，采用熵计算方法计算特征贡献：[0014][0015] 其中H(T(Di))为初步提取特征的熵，熵越大，特征包含信息越多，p(j)为第j类给定条件下的概率分布，m为给定条件总数，p(i|j)为在第j类给定条件下出现第i个特征的概率分布，n为初步提取特征的总数；[0016] 将所有特征进行融合形成融合特征集合F为：[0017][0018] 其中a和b为特征提取考虑的数据范围。[0019] 作为本发明所述基于多源数据融合的地理信息分析方法的一种优选方案，其中：所述基于提取特征构建信息预测模型预测地理信息变化包括：[0020] 对于融合特征集合F中每个特征Fi整理出时间序列数据形成系列时间观测值Fi(t)，计算时间序列的一阶差分估计特征变化率，公式为：[0021] ΔFi(t)＝Fi(t)?Fi(t?1)[0022] 其中ΔFi(t)为时间t和时间t?1之间的特征值变化量；[0023] 定义平滑窗口对差分结果进行平滑处理，计算特征变化率均值和标准差进行特征变化率标准化处理；[0024] 基于特征变化率ΔFi(t)和融合特征集F预测地理信息变化：[0025][0026] 其中Fi(t+1)为预测地理信息特征，k为融合特征集F中特征总数，ci为第i个特征Fi(t)的权重参数，gi为第i个特征变化率ΔFi(t)的权重参数，q和p为非线性指数，φ和ψ为调节参数；[0027] 将预测地理信息特征Fi(t+1)进行整合形成综合地理信息变化输出。[0028] 作为本发明所述基于多源数据融合的地理信息分析方法的一种优选方案，其中：所述可视化展示预测结果指将地理信息变化与地理空间数据相关联，将地理信息变化时间标签和地理空间数据时间标签进行一致性对应匹配，使用映射算法将地理信息变化进行映射，并通过可视化处理进行地理信息变化展示。[0029] 作为本发明所述基于多源数据融合的地理信息分析方法的一种优选方案，其中：所述记录实际观测数据优化信息预测模型指可视化展示预测地理信息变化结果后，记录对应时间的地理信息变化实际观测数据与预测结果进行对比，若二者相同，则保持信息预测模型参数不变，持续对地理信息变化进行预测，若二者存在差异，则记录差异数据发送给工作人员进行分析校对，工作人员通过差异数据对信息预测模型参数进行调整优化。[0030] 本发明的另外一个目的是提供一种基于多源数据融合的地理信息分析系统，其包括，[0031] 数据预处理模块，用于收集获取多源地理信息数据并对收集数据进行预处理；[0032] 特征提取模块，用于对预处理的多源地理信息数据进行融合特征提。籟0033] 信息预测模块，用于建立信息预测模型对地理信息变化进行预测，并将预测结果进行可视化展示；[0034] 数据存储模块，用于对收集的多源地理信息数据进行安全存储；[0035] 优化模块，用于对信息预测模型进行优化。[0036] 一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于多源数据融合的地理信息分析方法的步骤。[0037] 一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于多源数据融合的地理信息分析方法的步骤。[0038] 本发明有益效果为：本发明通过收集多源地理信息数据，提取数据融合特征，构建信息预测模型基于数据融合特征对地理信息变化进行预测，提高了模型的泛化能力，大幅提升了地理信息变化预测的准确性，同时通过实际观测情况对信息预测模型进行优化，保证模型适用性。附图说明[0039] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0040] 图1为基于多源数据融合的地理信息分析方法的流程示意图。[0041] 图2为地理信息变化预测分析的实施示意图。[0042] 图3为基于多源数据融合的地理信息分析系统的结构示意图。具体实施方式[0043] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作详细地说明。[0044] 在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。[0045] 其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性地与其他实施例互相排斥的实施例。[0046] 实施例1[0047] 参照图1和图2，为本发明第一个实施例，该实施例提供了一种基于多源数据融合的地理信息分析方法，基于多源数据融合的地理信息分析方法包括以下内容：[0048] S1、收集多源地理信息数据进行预处理并通过数据库安全存储数据；[0049] 具体的，收集多源地理信息数据进行预处理指通过遥感观测设备和互联网收集多源地理信息数据并清洗过滤，将数据进行标准化，基于IQR方法检测异常值：[0050] IQR＝Q3?Q1[0051] 其中Q1和Q3分别为数据的第一个和第三个四分位数，异常值范围定义为低于Q1?1.5IQR和高于Q3+1.5IQR，去除数据中的异常值，通过中位数对缺失值进行填充，应用小波变换方法进行数据降噪，将降噪后的数据形成地理信息数据集D。[0052] 通过遥感观测设备和互联网收集的多源地理信息数据，往往包含大量的噪声和不一致性，例如数据缺失、异常值和格式不统一，数据预处理的步骤通过清洗过滤、标准化、异常值检测、缺失值填充和降噪等方法，确保数据的质量和一致性，为后续分析提供了高质量的数据基。庑┎街柘灾岣吡耸莸目煽啃院头治龅淖既沸，为地理信息系统的应用提供了坚实的数据支持，通过精确地识别和去除异常值，可以保持数据集的整洁和可靠性，进而提高地理信息变化预测的准确度，应用小波变换进行数据降噪是处理多源地理信息数据的高级技术，降噪后的数据更加平滑且保留了关键的地理特征信息，有助于提高后续信息预测模型的性能和准确性。[0053] 进一步地，通过数据库安全存储数据指数据库将收集的多源地理信息数据以及降噪后形成的地理信息数据集进行存储，并将相同数据之间添加关联索引，数据库对存储数据设置安全访问权限和密码，并保持对存储数据的实时监测。[0054] 通过在数据库中为多源地理信息数据添加关联索引，能够显著提高数据检索的速度和准确性，在地理信息系统中，快速访问相关数据对于实时分析和决策制定至关重要，关联索引使得从庞大的数据集中检索特定信息变得更加迅速，支持高效的数据分析和应用，设置安全访问权限和密码是确保数据库中敏感地理信息数据安全的关键步骤，通过实施严格的安全措施，可以有效保护存储数据免受这些威胁，确保数据的私密性和完整性得到保障，对存储数据进行实时监测，意味着能够及时发现并响应任何可能的数据安全事件或系统故障。这不仅增强了数据安全性，还提高了系统的稳定性和可靠性，在多源地理信息数据的处理和分析中，实时监控数据的完整性和可用性对于确保分析结果的准确性和及时性至关重要。[0055] S2、提取多源地理信息数据特征，基于提取特征构建信息预测模型预测地理信息变化；[0056] 具体的，提取多源地理信息数据特征指通过数据库获取地理信息数据集D，对数据集中数据进行初步特征提。篬0057][0058] 其中T(Di)为数据集D中第i个数据的初步提取特征，α为自适应滤波系数，N为数据集D中数据总数，x为积分变量；[0059] 对初步提取特征进行信息过滤，采用熵计算方法计算特征贡献：[0060][0061] 其中H(T(Di))为初步提取特征的熵，熵越大，特征包含信息越多，p(j)为第j类给定条件下的概率分布，m为给定条件总数，p(i|j)为在第j类给定条件下出现第i个特征的概率分布，n为初步提取特征的总数；[0062] 将所有特征进行融合形成融合特征集合F为：[0063][0064] 其中a和b为特征提取考虑的数据范围。[0065] 通过采用自适应滤波系数对数据集进行特征提。痉⒚髂芄桓菔菁奶匦宰远髡聿问，这不仅提高了特征提取的效率，也确保了提取特征的准确性和可靠性，这一步骤对于处理大规模多源地理信息数据尤为重要，因为这些数据往往包含复杂的噪声和变异性，采用熵计算方法对初步提取的特征进行信息量的量化，本发明在特征选择阶段引入了一个客观的衡量标准，这样不仅可以确保选取的特征具有较高的信息量，而且有助于排除那些信息量低，对最终分析贡献不大的特征。从而提高了数据分析的准确性和效率，通过将所有特征进行融合形成的融合特征集合，本发明在多源数据分析中引入了一种创新的方法，这种融合不仅考虑了单一特征的信息量，还综合了特征间的相互作用和补充性，从而形成了能够更全面反映地理信息数据本质的特征集，这对于提高地理信息变化预测的准确性具有重要意义。[0066] 进一步地，基于提取特征构建信息预测模型预测地理信息变化包括：[0067] 对于融合特征集合F中每个特征Fi整理出时间序列数据形成系列时间观测值Fi(t)，计算时间序列的一阶差分估计特征变化率，公式为：[0068] ΔFi(t)＝Fi(t)?Fi(t?1)[0069] 其中ΔFi(t)为时间t和时间t?1之间的特征值变化量；[0070] 定义平滑窗口对差分结果进行平滑处理，计算特征变化率均值和标准差进行特征变化率标准化处理；[0071] 基于特征变化率ΔFi(t)和融合特征集F预测地理信息变化：[0072][0073] 其中Fi(t+1)为预测地理信息特征，k为融合特征集F中特征总数，ci为第i个特征Fi(t)的权重参数，gi为第i个特征变化率ΔFi(t)的权重参数，q和p为非线性指数，φ和ψ为调节参数；[0074] 将预测地理信息特征Fi(t+1)进行整合形成综合地理信息变化输出。[0075] 通过对融合特征集合中每个特征进行时间序列的一阶差分计算，本发明能够有效识别地理信息数据随时间的变化趋势，这种方法使得预测模型能够依据历史变化率来预测未来的地理信息变化，从而为城市规划、环境监测等应用提供了可靠的数据支持，通过定义平滑窗口对差分结果进行处理，并进行特征变化率的标准化处理，本发明在准备预测模型的输入数据方面展现了高度的创新性，这些步骤不仅提高了数据处理的精确度，还确保了预测模型能够在复杂多变的环境下保持其预测的准确性和稳定性，通过综合考虑融合特征集中的特征变化率和特征权重参数，构建了一种先进的地理信息变化预测模型，该模型能够准确预测地理信息的变化趋势，为决策者提供科学依据，其非线性指数和调节参数的引入，进一步增加了模型的适应性和灵活性，使其能够在不同的应用场景中实现高精度的预测，将预测地理信息特征进行整合形成的综合地理信息变化输出，不仅为用户提供了一个直观的地理信息变化预测结果，还为后续的分析和决策提供了坚实的数据基础。[0076] S3、可视化展示预测结果，记录实际观测数据优化信息预测模型；[0077] 具体的，可视化展示预测结果指将地理信息变化与地理空间数据相关联，将地理信息变化时间标签和地理空间数据时间标签进行一致性对应匹配，使用映射算法将地理信息变化进行映射，并通过可视化处理进行地理信息变化展示。[0078] 通过将地理信息变化可视化，大幅提高了信息的传达效率。复杂的数据和变化通过颜色、形状和动态变化等视觉元素简化展示，使得非专业观众也能快速理解地理信息变化的本质，可视化展示的地理信息变化对于城市规划、环境保护和灾害管理等领域的决策支持至关重要，通过清晰展示地理信息的变化趋势和模式，决策者可以基于更准确和直观的信息做出决策，可视化技术使得地理信息变化的研究开云优惠体育网页版入口更易于被学术界接受和理解，同时也为公众教育提供了强有力的工具，通过可视化展示，研究人员和公众可以更直观地观察和理解地球环境变化的影响。[0079] 进一步地，记录实际观测数据优化信息预测模型指可视化展示预测地理信息变化结果后，记录对应时间的地理信息变化实际观测数据与预测结果进行对比，若二者相同，则保持信息预测模型参数不变，持续对地理信息变化进行预测，若二者存在差异，则记录差异数据发送给工作人员进行分析校对，工作人员通过差异数据对信息预测模型参数进行调整优化。[0080] 通过不断地将预测结果与实际观测数据进行对比，并基于偏差进行模型参数的优化，显著提高了地理信息预测模型的准确性，这种持续的优化机制确保了模型能够适应环境变化和数据演进，从而在多变的地理信息环境中保持高效准确的预测能力，随着地理环境和相关数据源的不断变化，预测模型面临着适应性的挑战，通过记录实际观测数据并基于这些数据调整模型参数，本发明实现了预测模型的动态适应性，这种适应性是模型长期有效运行的关键，特别是在面对气候变化、城市发展等快速变化的环境时，准确的地理信息预测对于城市规划、环境保护、灾害预警等领域至关重要，通过优化信息预测模型，本发明提供了更可靠的数据支持，帮助决策者在复杂的决策环境中作出更加科学和有效的决策，通过持续优化调整，信息预测模型能够更好地泛化到不同的地理环境和应用场景，这种通用性的提高，使得模型能够在更广泛的领域中应用，包括但不限于气候变化分析、自然资源管理以及城市规划等方面。[0081] 实施例2[0082] 参照图3，为本发明第二个实施例，该实施例不同于上一个实施例，提供了一种基于多源数据融合的地理信息分析系统，其包括，[0083] 据预处理模块，用于收集获取多源地理信息数据并对收集数据进行预处理；[0084] 特征提取模块，用于对预处理的多源地理信息数据进行融合特征提。籟0085] 信息预测模块，用于建立信息预测模型对地理信息变化进行预测，并将预测结果进行可视化展示；[0086] 数据存储模块，用于对收集的多源地理信息数据进行安全存储；[0087] 优化模块，用于对信息预测模型进行优化。[0088] 所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明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，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0089] 在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。[0090] 计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)、便携式计算机盘盒(磁装置)、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤装置以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。[0091] 应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方案中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方案中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。[0092] 应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

专利地区：湖北

专利申请日期：2024-03-28

专利公开日期：2024-10-11

专利公告号：CN118193658B