基于参数曲线的时序平滑降噪方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于参数曲线的时序平滑降噪方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

时序数据建模广泛应用于各个领域，如金融投资风险度量、气象预测、物流路径优化、疾病诊断、物联网设备和传感器网络的监测与调控、工业制造中的故障检测与质量管理等。但在时序数据的采集过程中，由于诸如传感器误差、信号干扰、采样误差等因素的存在，数据极易被引入噪声，噪声会在一定程度上破坏数据所蕴含的实际特征和真实规律，进而导致基于原始时序数据分析和预测所得结果的不准确性和不可靠性。与原始数据相比，平滑降噪后的数据更加干净真实，能更好地保证数据分析和预测结果的准确性及可靠性，进而使得决策更具可信度和科学性。因此如何对时序数据平滑降噪以改善时序数据的质量是一个重要的研究方向。

然而，当前通用的时序平滑降噪算法均存在较多且对最终平滑降噪效果又极为重要的超参数需人为预设，这便导致为求得准确可靠的平滑降噪时序将伴随着较高的复杂性与困难度。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明提供一种基于参数曲线的时序平滑降噪方法、装置、设备及存储介质，以解决上述为求得准确可靠的平滑降噪时序将伴随着较高的复杂性与困难度的技术问题。

本发明提供的一种基于参数曲线的时序平滑降噪方法，所述方法包括：采集初始时序数据；剔除所述初始数据中的异常数据，以得到处理后的待平滑降噪的时序数据；从预设参数曲线库中任选一种标准参数曲线模型为目标参数曲线模型，并基于平滑降噪时序的目标时间间隔确定所述标准参数曲线中关键数据点横向分布间隔的参数取值，结合控制点得到用于平滑降噪的目标参数曲线；基于所述目标参数曲线对所述剔除异常值后的时序数据进行平滑处理，以实现对所述初始时序数据的平滑降噪。

于本发明的一实施例中，采集初始时序数据包括：将任意当前时刻确定为初始数据采集的起点时刻，并采集所述起点时刻的参数作为第一时序参数；执行循环数据采集步骤，所述循环数据采集步骤包括，将与所述当前时刻之后的任意时刻确定为下一时刻，采集所述下一时刻的参数为下一时序参数，所述下一时刻与所述当前时刻的时间间隔小于预设间隔阈值；重复所述循环数据采集步骤，直至采集得到预设项数的时序参数，并将采集得到的全部时序参数确定为所述初始时序数据。

于本发明的一实施例中，所述预设参数曲线库中的标准参数曲线至少包括贝塞尔曲线、B样条曲线，以及NURBS曲线。

于本发明的一实施例中，从预设参数曲线库中任选一种参数曲线，至少包括选用贝塞尔曲线。

于本发明的一实施例中，剔除所述初始数据中的异常数据，包括：将所述初始数据中的任一参数确定为目标数据；将所述目标数据与预设数据库中的标准数据做比较，若所述目标数据大于所述标准数据的最大值或所述目标数据小于所述标准数据的最小值，则判定所述目标数据为异常数据，所述标准数据包括正常运行状态和异常运行状态的全部数据。

于本发明的一实施例中，基于所述目标参数曲线对所述剔除异常值后的时序数据进行平滑处理之后，还包括：分别获取处理后的平滑降噪数据的平滑度和所述初始时序数据的初始平滑度；比较所述平滑降噪后的平滑度和所述初始平滑度，并通过计算得到所述平滑降噪后的平滑度和所述初始平滑度的平滑度差值；若所述平滑度差值大于或等于预设阈值，则判定所述初始时序数据的降噪状态为已降噪。

于本发明的一实施例中，利用所述参数曲线对所述剔除异常值后的时序数据进行平滑处理之后，还包括：分别获取处理后的平滑降噪数据的标准值和所述初始时序数据的初始标准值；计算所述平滑降噪后的标准值和所述初始标准值的差值，以基于所述差值确定所述初始时序数据的降噪等级，所述标准值包括标准差与排列熵、奇异值分解熵、近似熵等熵特征中至少之一。

本发明提供的一种基于参数曲线的时序平滑降噪装置，所述装置包括：数据采集模块，用于采集初始时序数据；数据清理模块，用于剔除所述初始数据中的异常数据，以得到处理后的待平滑降噪的时序数据；曲线拟定模块，用于从预设参数曲线库中任选一种标准参数曲线，并基于平滑降噪时序的目标时间间隔确定所述标准参数曲线中关键数据点横向分布间隔的参数取值，结合控制点得到用于平滑降噪的目标参数曲线；平滑降噪模块，用于基于所述目标参数曲线对所述剔除异常值后的时序数据进行平滑处理，以实现对所述初始时序数据的平滑降噪。

本发明提供的一种电子设备，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如上所述的基于参数曲线的时序平滑降噪方法。

本发明提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上所述的基于参数曲线的时序平滑降噪方法。

本发明的有益效果：本发明中的基于参数曲线的时序平滑降噪方法、装置、设备及存储介质，该方法包括，采集初始时序数据，剔除初始数据中的异常数据，以得到处理后的待平滑降噪的时序数据，从预设参数曲线库中任选一种参数曲线，并基于平滑降噪时序的目标时间间隔确定参数曲线中有关数据点横向分布间隔的参数取值，结合控制点得到用于平滑降噪的参数曲线，对所述剔除异常值后的时序数据进行平滑处理，以实现对所述初始时序数据的平滑降噪；通过选定的参数曲线对剔除异常值后的时序数据进行平滑处理，该处理方法完全依赖于时序数据实现数据处理和应用，无需通过人为不断试错设定超参数取值，有利于减少人为误差和调参的时间成本；且该处理方法能得到平滑降噪时序的函数表达式，直观展现曲线的几何特征，为后续的相关处理步骤提供更多可用信息的同时，还可供灵活调整平滑降噪后的时序长度。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，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。在附图中：

图1是本申请的一示例性实施例示出的基于参数曲线的时序平滑降噪方法的实施环境示意图；

图2是本申请的一示例性实施例示出的基于参数曲线的时序平滑降噪方法的流程图；

图3是本申请的一示例性实施例示出的基于参数曲线的时序平滑降噪方法实时步骤示意图；

图4是本申请的一示例性实施例示出的基于贝塞尔曲线对剔除异常值后的温度时序予以降噪的平滑效果图；

图5是本申请的一示例性实施例示出的基于参数曲线的时序平滑降噪装置的框图；

图6示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

以下将参照附图和优选实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本发明实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备，以避免使本发明的实施例难以理解。

首先需要说明的是，本发明提出的基于参数曲线的时序平滑降噪方法，不受异常值及缺失值的影响，适用于医疗保健、经济金融、工业制造等复杂场景。对于其中医疗保健领域，本发明可在心电图或脑电图信号分析中对数据予以平滑降噪以减少干扰并提取有用的生理信息；对于其中经济金融领域，本发明可用于去除股指收益率时序的随机波动以便于识别股市的趋势与反转点；对于其中工业制造领域，本发明可在通信系统中平滑信号，以改善信号的质量和性能，优化控制信号，减少系统的过度反应与振荡。

此外，贝塞尔曲线(Bézier curve)是一种应用于二维图形应用程序的数学曲线，是计算机图形图像造型的基本工具，是图形造型运用得最多的基本线条之一。

B样条曲线是应用于二维图形应用程序的数学曲线，该曲线由一系列的节点和线段组成，通过调整节点位置，可以改变曲线的形状。并且，B样条曲线具有局部调整性，这意味着曲线的某一部分只受其相邻节点的控制，而非所有节点都同时影响整条曲线，因此可以在不同区间上得到不同的混合函数形状，为自由控制曲线形状提供了更大自由。

NURBS曲线是一种专门做曲面物体造型的方法，其基函数由递推公式定义，非均匀意味着节点向量的值与间距可以为任意值。

图1是本申请的一示例性实施例示出的基于参数曲线的时序平滑降噪方法的实施环境示意图。

如图1所示，该基于参数曲线的时序平滑降噪方法的实施环境包括数据采集设备101和计算机设备102，其中，数据采集设备101用于采集待处理的时序数据，并将采集得到的时序数据发送至计算机设备102，其数据采集设备可以是任意可用于对数据信息进行抓取的设备，本申请并不对此作任何限制；计算机设备102则用于基于数据采集设备101采集得到的时序数据以及选定的参数曲线，对其时序数据进行平滑降噪处理，以得到处理后的时序数据。其中，计算机设备102可以是台式图形处理器(Graphic Processing Unit，GPU)计算机、GPU计算集群、神经网络计算机等中的至少一种，也可以是集成在当前车辆上的智能处理器，本申请亦不对此做任何限制。

图2是本申请的一示例性实施例示出的基于参数曲线的时序平滑降噪方法的流程图。

如图2所示，在一示例性的实施例中，基于参数曲线的时序平滑降噪方法至少包括步骤S210至步骤S240，详细介绍如下：

步骤S210，采集初始时序数据。

在本申请的一个实施例中，采集初始时序数据包括：将任意当前时刻确定为初始数据采集的起点时刻，并采集起点时刻的参数作为第一时序参数；执行循环数据采集步骤，循环数据采集步骤包括，将与当前时刻之后的任意时刻确定为下一时刻，采集下一时刻的参数为下一时序参数，下一时刻与当前时刻的时间间隔小于预设间隔阈值；重复循环数据采集步骤，直至采集得到预设项数的时序参数，并将采集得到的全部时序参数确定为初始时序数据。

在本申请的一个具体实施例中，首先将任意当前时刻确定初始数据采集的起点时刻，并采集起点时刻的参数作为第一时序参数；然后将当前时刻之后的任意时刻作为下一时刻，以采集下一时刻的参数作为下一时序参数，并重复上述数据采集步骤，直到采集到预设项数的时序参数；最后将采集得到的全部时序参数确定为初始时序数据。需要说明的是，其下一时刻可以是当前时刻的+1秒、+5秒、+10秒等，具体取决于所需的时间间隔和数据采集的频率，而在本申请提出的基于参数曲线的时序平滑降噪方法中，其多次数据采集的间隔可以相等也可以不相等，本申请并不对其数据采集周期做任何限制。此外，在数据采集过程中还可以记录和存储每次采集的时序参数，以形成时序数据集。

步骤S220，剔除初始数据中的异常数据，以得到处理后的待平滑降噪的时序数据。

在本申请的一个实施例中，剔除初始数据中的异常数据，包括：将初始数据中的任一参数确定为目标数据；将目标数据与预设数据库中的标准数据做比较，若目标数据大于标准数据的最大值或目标数据小于标准数据的最小值，则判定目标数据为异常数据，标准数据包括正常运行状态和异常运行状态的全部数据。

在本申请的一个具体实施例中，确定初始数据集中的任一参数作为目标数据，并获取预设数据库中的标准数据，其数据库应该包含正常运行状态和异常运行状态下的全部数据，而标准数据则是经过验证和确认的可靠数据；然后将目标数据与标准数据进行比较，检查目标数据是否大于标准数据的最大值或小于标准数据的最小值，如果目标数据超出了标准数据的范围，则可以判定为目标数据为异常数据；而如果目标数据被判定为异常数据，则对其进一步处理或标记以便后续分析和处理。其标记和处理包括但不限于将异常数据从初始数据集中剔除，或者用其他方法处理这些异常值。

需要说明的是，通过上述实施例的方法，可以有效地将初始数据中的任一参数与预设数据库中的标准数据进行比较，并根据比较结果判定异常数据，从而能够帮助识别和剔除异常值，提高数据的准确性和可靠性。

步骤S230，从预设参数曲线库中任选一种标准参数曲线，并基于平滑降噪时序的目标时间间隔确定标准参数曲线中关键数据点横向分布间隔的参数取值，结合控制点得到用于平滑降噪的目标参数曲线。

需要说明的是，上述关键数据点值的是用于对初始数据进行处理的观测值，其观测值是基于数据特性和先验知识确定的，本申请并不对其取值方式做任何限制。

在本申请的一个实施例中，预设参数曲线库中的参数曲线至少包括贝塞尔曲线、B样条曲线，以及NURBS曲线。因此，从预设参数曲线库中任选一种参数曲线，至少包括选用贝塞尔曲线。需要说明的是，上述曲线仅作为一个具体实施例中的示例性说明，本申请并不对其参数曲线的具体类别做任何限制。

需要说明的是，在本申请提出的基于参数曲线的时序平滑降噪方法中，没有需人为预设取值的超参数，也不存在繁琐的超参数调试过程，有利于减少人为误差和调参的时间成本，并且能得到平滑降噪时序的函数表达式，从而直观展现曲线的几何特征，为后续的相关处理步骤提供更多可用信息的同时，还可供灵活调整平滑降噪后的时序长度。

步骤S240，对剔除异常值后的时序数据进行平滑处理，以实现对初始时序数据的平滑降噪。

在本申请的一个实施例中，基于目标参数曲线对所述剔除异常值后的时序数据进行平滑处理之后，还包括：分别获取处理后的平滑降噪数据的平滑度和初始时序数据的初始平滑度；比较平滑降噪后的平滑度和初始平滑度，并通过计算得到平滑降噪后的平滑度和初始平滑度的平滑度差值；若平滑度差值大于或等于预设阈值，则判定初始时序数据的降噪状态为已降噪。

在本申请的一个具体实施例中，首先通过函数或数值微分变化或相邻两个线段的夹角等指标量化平滑降噪时序数据及初始时序数据的光滑程度，以获取处理后的平滑降噪数据的平滑度，与初始时序数据的初始平滑度，并将平滑降噪后的平滑度和初始平滑度进行比较，以计算得到平滑降噪后的平滑度和初始平滑度的差值；从而根据平滑度差值与预设阈值的比较，判定初始时序数据的降噪状态，如果差值大于或等于预设阈值，则判定初始时序数据的降噪状态为已降噪，如果差值小于预设阈值，则判定初始时序数据的降噪状态为未降噪或降噪效果不明显。

需要说明的是，具体平滑降噪数据的平滑度的计算方法可以根据所使用的平滑技术来确定，本申请并不对平滑度的计算方式做任何限制。此外，通过上述实施例的方法，可以有效地比较平滑降噪后的平滑度和初始平滑度，并根据差值判定初始时序数据的降噪状态，从而帮助评估降噪处理的效果，并为后续的数据处理和分析提供依据。

在本申请的一个实施例中，利用参数曲线对剔除异常值后的时序数据进行平滑处理之后，还包括：分别获取处理后的平滑降噪数据的标准值和初始时序数据的初始标准值；计算平滑降噪后的标准值和初始标准值的差值，以基于差值确定初始时序数据的降噪等级，标准值包括标准差与排列熵、奇异值分解熵、近似熵等熵特征中至少之一。

在本申请的一个具体实施例中，通过计算利用参数曲线平滑降噪后样本数据的标准差或排列熵等熵特征等方式，获取处理后的平滑降噪数据的标准值，其标准值用以表示处理后的数据的波动性或离散程度，并基于原始数据的分布和波动程度来计算得到初始时序数据的初始标准值；然后，计算拟合标准值和初始标准值的差值，其差值可以表示为平滑降噪后的标准值与初始标准值之差的绝对值或相对值，用于评估降噪处理的效果；根据差值的大小，可以确定初始时序数据的降噪等级，如果差值较大，则可以认为降噪效果较好，降噪等级较高；如果差值较小，则可以认为降噪效果较差，降噪等级较低。

需要说明的是，根据确定的降噪等级，可以对初始时序数据进行进一步的处理或分析，如根据降噪等级对数据进行分类、筛选或可视化展示等操作。此外，通过上述实施例，可以有效地获取处理后的数据的平滑降噪后的标准值和初始时序数据的初始标准值，并基于差值确定初始时序数据的降噪等级，可以帮助评估降噪处理的效果，并为后续的数据处理和分析提供依据。

图3是本申请的一示例性实施例示出的基于参数曲线的时序平滑降噪方法实施步骤示意图。如图3所示，基于参数曲线的时序平滑降噪方法具体包括输入原始时序数据、剔除异常值、基于参数曲线公式计算平滑时序取值，以及输出平滑时序数据4个步骤。

在本申请的一个具体实施例中，以钢铁冶金连铸检测技术领域中结晶器粘结漏钢预报模型的搭建为例，为便于后续能从热电偶温度时序中提取更多模型输入可用的动、静态特征，更加准确及时地捕捉粘结特征，并规避因热电偶温度时序曲线不规则小幅振荡所导致的模型误报，提高模型性能，在提取时序特征搭建结晶器粘结漏钢预报模型之前，选用贝塞尔曲线作为参数曲线对热电偶温度时序进行平滑降噪处理。以其中一个热电偶温度时序的平滑降噪为例，具体实施步骤如下：

步骤S1，采集某钢厂于某日01:24:08.230至01:25:06.830的结晶器内弧第七列第一排的热电偶温度(℃)实时数据作为初始时序数据，根据需求确定初始数据中包含60个连续观测值，将其记为{y0,y1,…,y59}，其数据采集时间间隔为1秒不等；

步骤S2，基于相关先验知识，将其中明显不属于该工况的参数确定为异常值，并剔除其异常值y47，将剔除异常值之后的全部数据记为{p0,p1,…,p58}；

步骤S3，选用贝塞尔曲线作为参数曲线对时序{p0,p1,…,p58}进行平滑降噪处理，以得到如图4所示的基于贝塞尔曲线对剔除异常值后的温度时序予以降噪的平滑效果图；

在上述步骤S3中，基于控制点p0,p1,…,p58，其贝塞尔曲线公式为：

其中

需要说明的是，因为式(1)中参数t的取值是连续的，故可根据不同的需求灵活设定t的取值数量及具体数值。本实施例中参数t的取值数量设为60，其具体赋值依据如下准则进行，即保证平滑降噪后的温度时序与剔除异常值前的原始温度时序{y0,y1,…,y59}在时间维度上的取值保持一致。

此外，还需要说明的是，从图4可以发现，基于贝塞尔曲线平滑降噪后的温度时序保持了与原始温度时序相同的整体变化趋势。由此可知，异常值及缺失值的存在并不会影响平滑降噪时序的合理性与可靠性，且上述贝塞尔曲线公式给出了平滑降噪后温度时序的函数表达式，有利于后续为结晶器粘结漏钢预报模型的搭建提供更多可用的特征信息，如热电偶温度瞬时斜率、热电偶温度瞬时有向曲率等，有助于最终模型性能的提高。

最后，还需要说明的是，上述选用贝塞尔曲线作为时序平滑降噪的参数曲线，仅作为本申请的一个具体实施例以做示例性说明，并不对本申请的参数曲线的类别做具体限制；并且上述的数据采集周期及原始时序数据量，都仅作为一个具体实施例中的示例性说明，并不对本申请做任何限制。

图5是本申请的一示例性实施例示出的基于参数曲线的时序平滑降噪装置的框图。该装置可以应用于图1所示的实施环境中。该装置也可以适用于其它的示例性实施环境，并具体配置在其它设备中，本实施例不对该装置所适用的实施环境进行限制。

如图5所示，该示例性的基于参数曲线的时序平滑降噪装置包括：数据采集模块510，数据清理模块520，曲线拟定模块530，以及平滑降噪模块540。

其中，数据采集模块510，用于采集初始时序数据；数据清理模块520，用于剔除初始数据中的异常数据，以得到处理后的待平滑降噪的时序数据；曲线拟定模块530，用于从预设参数曲线库中任选一种标准参数曲线，并基于平滑降噪时序的目标时间间隔确定标准参数曲线中关键数据点横向分布间隔的参数取值，结合控制点得到用于平滑降噪的目标参数曲线；平滑降噪模块540，用于对剔除异常值后的时序数据进行平滑处理，以实现对初始时序数据的平滑降噪。

需要说明的是，上述实施例所提供的基于参数曲线的时序平滑降噪装置与上述实施例所提供的基于参数曲线的时序平滑降噪方法属于同一构思，其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述，此处不再赘述。上述实施例所提供的基于参数曲线的时序平滑降噪装置在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能，本处也不对此进行限制。

本申请的实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现上述各个实施例中提供的基于参数曲线的时序平滑降噪方法。

图6示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。需要说明的是，图6示出的电子设备的计算机系统600仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)602中的程序或者从储存部分608加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM 603中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的储存部分608；以及包括诸如LAN(Local Area Network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分608。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

本申请的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如前所述的基于参数曲线的时序平滑降噪方法。该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

本申请的另一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各个实施例中提供的基于参数曲线的时序平滑降噪方法。

上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，但凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。