【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、设备以及存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
[0002]随着科技水平的不断进步，越来越多的智能产品逐渐应用于生活生产的各个方面，触控交互也成为重要的人机交互方式。在智能产品的实际使用中需要消除触控数据中由显示噪声以及各种元器件形成的噪声所引起的梯度，从而提升触控交互的准确性。
[0003]但是现有的梯度移除方法效果不佳，影响触控交互的准确性。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种数据处理方法，可提升梯度消除的效果，适用性高。
[0005]一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，该方法包括：
[0006]获取触控传感器采集的初始触控数据，并确定上述初始触控数据的每个初始矩阵对应的下采样矩阵，上述初始触控数据以矩阵形式存在，每个上述初始矩阵对应于上述初始触控数据中的一行数据；
[0007]对于每个上述下采样矩阵，确定该下采样矩阵对应的前向梯度矩阵和反向梯度矩阵，基于上述前向梯度...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取触控传感器采集的初始触控数据，并确定所述初始触控数据的每个初始矩阵对应的下采样矩阵，所述初始触控数据以矩阵形式存在，每个所述初始矩阵对应于所述初始触控数据中的一行数据；对于每个所述下采样矩阵，确定该下采样矩阵对应的前向梯度矩阵和反向梯度矩阵，基于所述前向梯度矩阵和所述反向梯度矩阵确定联合梯度矩阵，基于所述联合梯度矩阵对该下采样矩阵对应的初始矩阵进行处理得到梯度消除后的目标矩阵；基于各所述初始矩阵对应的目标矩阵确定目标触控数据，基于所述目标触控数据执行相应操作。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每个所述下采样矩阵，确定该下采样矩阵对应的前向梯度矩阵，包括：对于该下采样矩阵中的第一个数据，基于该数据确定该数据所在位置对应的前向梯度值，对于该下采样矩阵中除第一个数据以外的每个数据，基于该数据和该数据的前一个数据，确定该数据所在位置对应的前向梯度值；基于各所述前向梯度值确定该下采样矩阵对应的前向梯度矩阵；确定该下采样矩阵对应的反向梯度矩阵，包括：对于该下采样矩阵中的最后一个数据，基于该数据确定该数据所在位置对应的反向梯度值，对于该下采样矩阵中除最后一个数据以外的每个数据，基于该数据和该数据的后一个数据，确定该数据所在位置对应的反向梯度值；基于各所述反向梯度值确定该下采样矩阵对应的反向梯度矩阵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于每个所述下采样矩阵中除第一个数据以外的每个数据，所述基于该数据和该数据的前一个数据，确定该数据所在位置对应的前向梯度值，包括：确定该数据与该数据的前一个数据的第一数据差；若所述第一数据差小于第一梯度阈值，则将所述第一数据差确定为该数据所在位置对应的前向梯度值，若所述第一数据差大于或者等于所述第一梯度阈值，则将所述第一梯度阈值确定为该数据所在位置对应的前向梯度值；所述基于该数据和该数据的后一个数据，确定该数据所在位置对应的反向梯度值，包括：确定该数据与该数据的后一个数据的第二数据差；若所述第二数据差小于第二梯度阈值，则将所述第二数据差确定为该数据所在位置对应的反向梯度值，若所述第二数据差大于或者等于所述第二梯度阈值，则将所述第二梯度阈值确定为该数据所在位置对应的反向梯度值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述前向梯度矩阵和所述反向梯度矩阵确定联合梯度矩阵，包括：确定所述前向梯度矩阵中的第一个最大梯度值对应的第一位置和所述反向梯度矩阵中的第一个最大梯度值对应的第二位置；基于所述前向梯度矩阵和所述反向梯度矩阵中所述第一位置至所述第二位置的数据，确定梯度融合矩阵；
基于第一矩阵、第二矩阵和所述梯度融合矩阵，确定联合梯度矩阵，所述第一矩阵包括所述前向梯度矩阵中在所述第一位置之前的数据，所述第二矩阵包括所述反向梯度矩阵中...
【专利技术属性】
技术研发人员：邢永鑫，闫俊超，张喆尧，
申请(专利权)人：北京奕斯伟计算技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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