CN115396272B - 数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法由电子设备执行，该方法包括：对第一数据序列进行填充，得到第二数据序列，所述第一数据序列包括M个数据，所述第二数据序列包括N个数据，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M；对所述第二数据序列进行傅里叶变换，得到所述第二数据序列对应的频域序列；对所述第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到所述第一数据序列对应的频域序列。该方法可以应用于M为任意数值的情况下，因此可以实现任意点数的数据序列的DFT。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在LTE(Long Term Evolution，长期演进)***中，通常需要对数据序列进行DFT(Discrete Fourier Transform，离散傅里叶变换)，而相关技术中常采用因式分解的方法实现DFT，即将较长的数据序列分解成若干个较短的数据子序列，且该数据子序列的点数为数据序列的点数的因数，从而通过对数据子序列进行DFT，来得到数据序列的DFT结果。
但是，上述方案仅能应用在数据序列的点数为某个数值的整数次幂的情况下，因此应用场景较为局限。
发明内容
本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，能够实现任意点数的数据序列的DFT。技术方案如下：
根据本申请实施例的一方面，提供了一种数据处理方法，由电子设备执行，所述方法包括：
对第一数据序列进行填充，得到第二数据序列，所述第一数据序列包括M个数据，所述第二数据序列包括N个数据，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M；
对所述第二数据序列进行傅里叶变换，得到所述第二数据序列对应的频域序列；
对所述第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到所述第一数据序列对应的频域序列。
根据本申请实施例的另一方面，提供了一种数据处理方法，由电子设备执行，所述方法包括：
对第三数据序列进行填充，得到第四数据序列，所述第三数据序列包括M个数据，所述第四数据序列包括N个数据，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M；
对所述第四数据序列进行傅里叶反变换，得到所述第四数据序列对应的时域序列；
对所述第四数据序列对应的时域序列进行多相滤波处理，得到所述第三数据序列对应的时域序列。
根据本申请实施例的另一方面，提供了一种数据处理装置，所述装置包括：
填充模块，用于对第一数据序列进行填充，得到第二数据序列，所述第一数据序列包括M个数据，所述第二数据序列包括N个数据，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M；
变换模块，用于对所述第二数据序列进行傅里叶变换，得到所述第二数据序列对应的频域序列；
处理模块，用于对所述第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到所述第一数据序列对应的频域序列。
根据本申请实施例的另一方面，提供了一种数据处理装置，所述装置包括：
填充模块，用于对第三数据序列进行填充，得到第四数据序列，所述第三数据序列包括M个数据，所述第四数据序列包括N个数据，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M；
变换模块，用于对所述第四数据序列进行傅里叶反变换，得到所述第四数据序列对应的时域序列；
处理模块，用于对所述第四数据序列对应的时域序列进行多相滤波处理，得到所述第三数据序列对应的时域序列。
根据本申请实施例的另一方面，提供了一种电子设备，所述计算机设备包括处理器和存储器；所述存储器存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码用于被所述处理器执行以实现如上述方面所述的数据处理方法。
根据本申请实施例的另一方面，提供了一种芯片，所述芯片包括可编程逻辑电路和/或程序指令，当所述芯片在计算机设备上运行时，用于实现上述方面所述的数据处理方法。
根据本申请实施例的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码用于被处理器执行以实现如上述方面所述的数据处理方法。
根据本申请实施例的另一方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码用于被处理器执行以实现上述方面所述的数据处理方法。
在本申请实施例中，电子设备通过对点数为M的第一数据序列进行填充，可以改变数据序列的点数，使填充后得到的第二数据序列的点数N为任一数值的整数次幂，这样就能对第二数据序列进行傅里叶变换，得到N点频域序列，并且对N点频域序列进行多相滤波处理即可得到M点频域序列，即为第一数据序列的DFT结果。由于本申请实施例可以应用于M为任意数值的情况下，因此可以实现任意点数的数据序列的DFT。并且，由于N为任一数值的整数次幂，因此在进行傅里叶变换时只需提供大小等于该数值的蝶形单元和相关的旋转因子，而不需要提供其他大小的蝶形单元和旋转因子，可以节省资源开销。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，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。
图1示出了本申请一个示例性实施例提供的一种实施环境的示意图；
图2示出了本申请一个示例性实施例提供的一种数据处理方法的流程图；
图3示出了本申请一个示例性实施例提供的另一种数据处理方法的流程图；
图4示出了本申请一个示例性实施例提供的又一种数据处理方法的流程图；
图5示出了本申请一个示例性实施例提供的再一种数据处理方法的流程图；
图6示出了本申请一个示例性实施例提供的一种多相插值滤波器的结构图；
图7示出了本申请一个示例性实施例提供的一种应用场景的示意图；
图8示出了本申请一个示例性实施例提供的一种数据处理方法的示意图；
图9示出了本申请一个示例性实施例提供的一种低通滤波器的频率响应图；
图10示出了本申请一个示例性实施例提供的一种多相插值滤波器的幅度图；
图11示出了本申请一个示例性实施例提供的另一种应用场景的示意图；
图12示出了本申请一个示例性实施例提供的一种数据处理装置的结构框图；
图13示出了本申请一个示例性实施例提供的一种数据处理装置的结构框图；
图14示出了本申请一个示例性实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
在本文中提及的“至少一个”是指一个或多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
需要说明的是，本申请所涉及的信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)、数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)以及信号，均为经用户授权或者经过各方充分授权的，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
图1是本申请实施例提供的一种实施环境的示意图。参见图1，该实施环境包括：终端101和网络设备102。终端101和网络设备102通过网络进行数据传输。
终端101位于网络设备102的覆盖范围内，无论终端101是静止的还是移动的，终端101均能够与网络设备102进行数据传输。网络设备102可以向终端101发送数据，相应地，终端101接收网络设备102发送的数据。或者，终端101向网络设备102发送数据，相应地，网络设备102接收终端101发送的数据。其中，网络设备102向终端101发送数据为下行传输，终端101向网络设备102发送数据为上行传输。
在一些实施例中，网络设备102为长期演进技术(Long Term Evolution，LTE)***、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，WCDMA)***或全球移动通信***(Global System for Mobile Communications，GSM)的至少一种通信***对应的基站，在本申请实施例中，对此不作具体限定。在一些实施例中，该网络设备102为任一具有无线收发功能的网络设备102。例如，该网络设备102为演进型节点B(evolved Node B，eNB)、下一代节点B(next Generation，gNB)无线保真(Wireless Fidelity，WIFI)***中的接入点(Access Point，AP)、无线中继节点、无线回传节点、传输点(transmission point，TP)或者发送接收点(transmission and reception point，TRP)等。
在一些实施例中，该终端101为具有无线通信功能的终端101。其中，终端101可以经无线接入网(Radio Access Network，RAN)与一个或多个核心网进行通信，终端101可以是移动终端，如移动电话(或称为“蜂窝”电话)和具有移动终端的计算机，例如，可以是便携式、袖珍式、手持式、计算机内置的或者车载的移动装置。该终端101可以为手机、平板电脑、具备无线通信功能的电脑或可穿戴设备等。在本申请实施例中，对此不作具体限定。
本申请实施例提供的数据处理方法能够应用在终端101向网络设备102发送数据的场景下，终端101向网络设备102发送数据之前，需要先对待发送数据进行DFT-s-OFDM(Discrete Fourier Transform-Spread OFDM，离散傅里叶变换扩频的正交频分复用)调制，该调制过程中会采用本申请实施例提供的方法进行DFT。在调制完成后，终端101向网络设备102发送数据，网络设备102接收该数据，基于该数据进行响应。
本申请实施例提供的数据处理方法还能够应用在网络设备102向终端101发送数据的场景下，网络设备102向终端101发送数据之前，需要先对待发送数据进行DFT-s-OFDM调制，该调制过程中会采用本申请实施例提供的方法进行DFT。在调制完成后，网络设备102向终端101发送数据，终端101接收该数据，基于该数据进行响应。
当然，本申请实施例提供的方法还能够应用在其他数据处理的场景下，本申请实施例对此不做限制。
图2是本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程图。该方法由电子设备执行，该电子设备为上述实施例中的终端101或网络设备102。参见图2，该方法包括：
201、电子设备对第一数据序列进行填充，得到第二数据序列。
其中，第一数据序列包括M个数据，第二数据序列包括N个数据，也即是，第一数据序列的点数为M，第二数据序列的点数为N。其中，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M。
在本申请实施例中，电子设备对第一数据序列进行填充，得到第二数据序列，相比第一数据序列，第二数据序列的点数变多，不过第二数据序列的格式未发生变化。例如：第一数据序列为时域离散序列，则第二数据序列也是时域离散序列。并且即使第一数据序列的点数M不是某一数值的整数次幂，而经过填充之后得到的第二数据序列的点数N为任一数值的整数次幂，从而能够在第二数据序列的基础上进行傅里叶变换。
202、电子设备对第二数据序列进行傅里叶变换，得到第二数据序列对应的频域序列。
可选地，傅里叶变换为快速傅里叶变换(Fast Fourier transform，FFT)，快速傅里叶变换的变换点数等于第二数据序列的点数，即快速傅里叶变换的变换点数为N，进行快速傅里叶变换后即可得到N点频域序列。例如，N＝8，即为2的3次幂，则快速傅里叶变换的变换点数为8，对第二数据序列进行傅里叶变换，可以得到8个点的频域序列。
本申请实施例中，由于N为任一数值的整数次幂，因此在进行傅里叶变换时只需提供大小等于该数值的蝶形单元和相关的旋转因子，而不需要提供其他大小的蝶形单元和旋转因子，可以节省资源开销。
203、电子设备对第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到第一数据序列对应的频域序列。
其中，多相滤波处理是按照相位均匀划分成具有不同相位的组，形成多个分支，在每个分支上滤波，可以将复杂的高阶滤波转化为多个低阶滤波，便于实现。对第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理。电子设备对M点的第一数据序列进行填充，得到N点的第二数据序列，则对第二数据序列进行傅里叶变换得到的N点频域序列，相当于是对M点的第一数据序列对应的M点频域序列进行线性插值得到的，因此对第二数据序列对应的N点频域序列进行多相滤波处理可以抽取得到M点频域序列，也即是得到第一数据数据序列对应的频域序列。
可选地，本方案采用多相插值滤波器对第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，该频域多相插值滤波器的结构如图6所示，其中Y(0:N-1)为第二数据序列对应的频域序列，D为延迟单元，h为滤波系数，X(0:M-1)为第一数据序列对应的频域序列，向多相插值滤波器中输入Y(0:N-1)，经过延迟单元后与滤波系数相乘后求和得到的结果就是第一数据序列对应的频域序列。
相关技术中，在终端向基站发送数据之前，需要先对待发送数据进行DFT-s-OFDM调制，该调制过程中数据需要进行DFT，可以通过因式分解的方式对原数据序列进行DFT得到频域序列，但是进行DFT的数据序列的点数必须是某个数值的整数次幂，因此不能实现任意点数的DFT，而本申请提供的数据处理方法可以实现任意点数的数据序列的DFT。
在本申请实施例中，电子设备通过对点数为M的第一数据序列进行填充，可以改变数据序列的点数，使填充后得到的第二数据序列的点数N为任一数值的整数次幂，这样就能对第二数据序列进行傅里叶变换，得到N点频域序列，并且对N点频域序列进行多相滤波处理即可得到M点频域序列，即为第一数据序列的DFT结果。由于本申请实施例可以应用于M为任意数值的情况下，因此可以实现任意点数的数据序列的DFT。并且，由于N为任一数值的整数次幂，因此在进行傅里叶变换时只需提供大小等于该数值的蝶形单元和相关的旋转因子，而不需要提供其他大小的蝶形单元和旋转因子，可以节省资源开销。
例如，参见图7，终端向基站发送数据之前，需要先对待发送数据进行DFT-s-OFDM调制，该调制过程包括如图7所示的多个流程，其中的“M点DFT”即采用了本申请实施例提供的方法。
图3是本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程图。该方法由电子设备执行，该电子设备为上述实施例中的终端101或网络设备102。参见图3，该方法包括：
301、电子设备对第一数据序列进行填充，得到第二数据序列。
其中，第一数据序列包括M个数据，第二数据序列包括N个数据，也即是，第一数据序列的点数为M，第二数据序列的点数为N。其中，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M。
对第一数据序列进行填充，即在第一数据序列中的某些位置上填充数据，填充位置和填充的数据不同，得到的第二数据序列也不同。
可选地，该步骤301包括：电子设备在第一数据序列之后补充N-M个数据，得到第二数据序列，其中所补充的每个数据为零；例如，第一数据序列为x(m)，第二数据序列为y(m)，则m为数据对应的序号。
或者，电子设备在第一数据序列之前补充N-M个数据，得到第二数据序列，其中所补充的每个数据为零；或者，电子设备在第一数据序列之前和之后分别补充至少一个数据，得到第二数据序列，其中所补充的数据的数量为N-M，且所补充的每个数据为零。
在本申请实施例中，电子设备对M点的第一数据序列进行填充，得到N点的第二数据序列，并且所补充的每个数据为零，则对第二数据序列进行傅里叶变换得到的N点频域序列，相当于是对M点的第一数据序列对应的M点频域序列进行线性插值得到的，这为后续对N点频域序列进行多相滤波处理提供了基础，而且第二数据序列中数据为零的点进行傅里叶变换的过程较为简单，不会导致较多的处理量。
参见图8，其中x(0:M-1)为第一数据序列，y(0:N-1)为第二数据序列，电子设备对x(0:M-1)补充N-M个零值数据得到y(0:N-1)，然后对y(0:N-1)进行傅里叶变换得到第二数据序列对应的频域序列Y(0:N-1)，对Y(0:N-1)进行多相滤波处理，得到第一数据对应的频域序列X(0:M-1)。
302、电子设备对第二数据序列进行傅里叶变换，得到第二数据序列对应的频域序列。
步骤302的实现方式与上述步骤202同理，此处不再赘述。
303、电子设备确定M和N的最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN，其中L＝lMM＝lNN。
其中，两个或多个整数公有的倍数称为公倍数，而除0以外的最小的公倍数就是两个或多个整数的最小公倍数，例如，M＝768，N＝1024时，M和N的最小公倍数L为3072，则第一系数lM＝4，第二系数lN＝3。
304、电子设备基于最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN，确定滤波系数。
可选地，该步骤304包括以下两种方式3041和3042：
3041、电子设备基于最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN，确定第一关系数据，基于最小公倍数L确定第二关系数据，基于第一关系数据和第二关系数据，确定滤波系数。
其中，第一关系数据表示：第一数值T与第二系数lN呈正相关关系，与k呈正相关关系，与p呈负相关关系，且与第一系数lM呈负相关关系，其中k是[0，N-1]区间内的任一整数，p为第一数据序列对应的频域序列中的数据对应的序号，p为不大于N的正整数；第二关系数据表示：滤波系数与第一数值T与最小公倍数L的商呈正相关关系。
根据上述第一关系数据和第二关系数据，可以确定滤波系数，与最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN有关。
可选地，第一关系数据为：T＝lNk-plM；第二关系数据为：
3042、电子设备基于最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN，确定第三关系数据，基于最小公倍数L确定第四关系数据，基于第三关系数据和第四关系数据，电子设备可以确定滤波系数。
其中第三关系数据表示：第二数值S与第二系数lN呈正相关关系，与第三数值R呈正相关关系，与p呈负相关关系，且与第一系数lM呈负相关关系，其中k是[-Q，Q]区间内的任一整数，R＝k+c(p)，round(·)为取整函数，p为第一数据序列对应的频域序列中的数据对应的序号，p为不大于N的正整数；第四关系数据表示：滤波系数与第二数值S与最小公倍数L的商呈正相关关系；
根据上述第三关系数据和第四关系数据，可以确定滤波系数，与最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN有关。
可选地，第三关系数据为：S＝lN(k+c(p))-plM；第四关系数据为：
305、电子设备按照滤波系数，对第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到第一数据序列对应的频域序列。
可选地，滤波系数存储在滤波系数查找表中，电子设备从滤波系数查找表中读取滤波系数，并根据读取到的滤波系数对第二数据序列对应的频域序列进行处理，得到第一数据序列对应的频域序列。
一种可选方案中，基于上述步骤304中的第一种方式3041，步骤305包括以下方式3051：
3051、电子设备采用以下公式，对第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到第一数据序列对应的频域序列：
采用上述方式3041中的第一关系数据和第二关系数据能够确定精确的滤波系数h(T)，再采用滤波系数h(T)和第二数据序列对应的频域序列Y(k)能够得到精确第一数据序列对应的频域序列X(p)，原因如下：
假设x(m)为第一数据序列，y(m)为第二数据序列，X(p)为第一数据序列对应的频域序列，Y(k)为第二数据序列对应的频域序列，h(T)为滤波系数，m是[0，M-1]区间内的任一整数，则存在以下关系：
将公式(2)代入公式(1)，得到以下公式(4)。
将公式(3)代入公式(4)，得到公式(5)。
交换公式(5)中m和k的求和次序，可以得到公式(6)。
令L＝lMM＝lNN，L为M和N的最小公倍数，则令T＝lNk-plM(即第一关系数据)，得到公式(7)(即第二关系数据)为：
根据公式(6)和公式(7)，可以得到公式(8)。
在另一种可选方案中，基于上述步骤304中的第二种方式3042，步骤305包括以下方式3052：
3052、电子设备采用以下公式，对第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到第一数据序列对应的频域序列：
其中，X(p)为第一数据序列对应的频域序列，Y(k)为第二数据序列对应的频域序列，h(S)为滤波系数，抽头个数为2Q+1，Q为正整数。
其中，根据上述公式(7)可以确定，滤波系数h(T)的值大部分为零，而滤波系数h(T)为非零值时，对第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理才能得到第一数据序列对应的频域序列。则滤波系数h(T)的非零值的分布范围对应多相插值滤波器的有效长度，由于频域上的多相插值滤波器在时域上为低通滤波器，根据滤波器的设计原理可知，低通滤波器的过渡带越长，在变换域对应的多相插值滤波器的有效长度越短。基于此原理，在时域的低通滤波器中添加过渡带，相应的，在频域对应的多相插值滤波器的有效长度变短。
多相插值滤波器的有效长度为滤波系数h(T)为非零值时的分布范围，即参与滤波的第二数据序列对应的频域序列Y(k)分布在滤波系数h(T)为非零值时所处的范围，而根据上述公式(7)可以确定，滤波系数h(T)的非零值大部分集中在T＝0附近。又结合第一关系数据T＝lNk-plM可以确定，滤波系数h(T)的非零值大部分集中在lNk-plM＝0附近，即，使lNk-plM最接近0时的k的取值为 并且由于k为整数，因此定义/>即c(p)是使lNk-plM最接近0时的整数k的取值，那么，滤波系数h(T)的非零值分布在以c(p)为中心的两侧区域，即参与滤波的第二数据序列对应的频域序列Y(k)分布在以c(p)为中心的两侧区域。根据上述公式(8)，k的取值范围从[0，N-1]区间内的任一整数变为从[-Q，Q]区间内的任一整数，则此时参与滤波的第二数据序列对应的频域序列Y(k+c(p))参与滤波的具体范围为[-Q+c(p)，Q+c(p)]，即分布在以c(p)为中心的两侧区域。因此采用上述步骤3042中的第三关系数据和第四关系数据能够确定精确的滤波系数，此时第二数据序列对应的频域序列Y(k)参与滤波的范围为滤波系数h(T)为非零值时所处的范围，既能减小处理量，还能进行有效地滤波。
可选地，电子设备设置了每次的抽头个数2Q+1，每次在进行滤波时会从第二数据对应的频域序列Y(k)中抽取2Q+1个滤波数据，而滤波系数的总数量为(2Q+1)*lN，因此需要预先存储(2Q+1)*lN个滤波系数。例如M＝768，N＝1024，Q＝4时，此时最小公倍数L＝3072，第一系数lM＝4，第二系数lN＝3,则所需存储的滤波系数的总数量为27。而且在图9中以频率为横坐标，幅值为纵坐标展示了时域上的低通滤波器的频率响应，在图10中以第三关系数据S为横坐标，滤波系数h(S)为纵坐标展示了频域多相插值滤波器的幅度。
在本申请实施例中，电子设备通过对点数为M的第一数据序列进行填充，可以改变数据序列的点数，使填充后得到的第二数据序列的点数N为任一数值的整数次幂，这样就能对第二数据序列进行傅里叶变换，得到N点频域序列，并且对N点频域序列进行多相滤波处理即可得到M点频域序列，即为第一数据序列的DFT结果。由于本申请实施例可以应用于M为任意数值的情况下，因此可以实现任意点数的数据序列的DFT。并且，由于N为任一数值的整数次幂，因此在进行傅里叶变换时只需提供大小等于该数值的蝶形单元和相关的旋转因子，而不需要提供其他大小的蝶形单元和旋转因子，可以节省资源开销。
并且，电子设备对M点的第一数据序列进行填充，得到N点的第二数据序列，并且所补充的每个数据为零，则对第二数据序列进行傅里叶变换得到的N点频域序列，相当于是对M点的第一数据序列对应的M点频域序列进行线性插值得到的，这为后续对N点频域序列进行多相滤波处理提供了基础，而且第二数据序列中数据为零的点进行傅里叶变换的过程较为简单，不会导致较多的处理量。
并且，通过在时域上的低通滤波器添加过渡带，对多相插值滤波器的有效长度进行降低，而且滤波系数h(T)的非零值的分布范围对应多相插值滤波器的有效长度，因此参与滤波的第二数据序列对应的频域序列Y(k)分布在滤波系数h(T)为非零值时所处的范围，能够减小电子设备的处理量，还能进行有效地滤波。
上述实施例对实现DFT的过程进行了说明，而在其他实施例中，还可以采用同理的方案，实现IDFT，以下实施例将对实现IDFT的过程进行详细说明。
图4是本申请实施例提供的又一种数据处理方法的流程图。该方法由电子设备执行，该电子设备为上述实施例中的终端101或网络设备102。参见图4，该方法包括：
401、电子设备对第三数据序列进行填充，得到第四数据序列。
其中，第三数据序列包括M个数据，第四数据序列包括N个数据，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M。
在本申请实施例中，电子设备对第三数据序列进行填充，得到第四数据序列，相比第三数据序列，第四数据序列的点数变多，不过第四数据序列的格式未发生变化。例如：第三数据序列为频域离散序列，则第四数据序列也是频域离散序列。并且即使第三数据序列的点数M不是某一数值的整数次幂，而经过填充之后得到的第四数据序列的点数N为任一数值的整数次幂，从而能够在第四数据序列的基础上进行傅里叶反变换。
402、电子设备对第四数据序列进行傅里叶反变换，得到第四数据序列对应的时域序列。
可选地，傅里叶反变换为快速反傅里叶变换(Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)，快速傅里叶反变换的变换点数等于第四数据序列的点数，即快速傅里叶反变换的变换点数为N，进行快速傅里叶反变换后即可得到N点时域序列。例如，N＝8，即为2的3次幂，则快速傅里叶反变换的变换点数为8，对第四数据序列进行傅里叶反变换，可以得到8个点的频域序列。
本申请实施例中，由于N为任一数值的整数次幂，因此在进行傅里叶反变换时只需提供大小等于该数值的蝶形单元和相关的旋转因子，而不需要提供其他大小的蝶形单元和旋转因子，可以节省资源开销。
403、电子设备对第四数据序列对应的时域序列进行多相滤波处理，得到第三数据序列对应的时域序列。
其中，多相滤波处理是按照相位均匀划分成具有不同相位的组，形成多个分支，在每个分支上滤波，可以将复杂的高阶滤波转化为多个低阶滤波，便于实现。对第四数据序列对应的时域序列进行多相滤波处理。电子设备对M点的第三数据序列进行填充，得到N点的第四数据序列，则对第四数据序列进行傅里叶反变换得到的N点时域序列，相当于是对M点的第三数据序列对应的M点时域序列进行线性插值得到的，因此对第四数据序列对应的N点时域序列进行多相滤波处理可以抽取得到M点时域序列，也即是得到第三数据数据序列对应的时域序列。
在本申请实施例中，电子设备通过对点数为M的第三数据序列进行填充，可以改变数据序列的点数，使填充后得到的第四数据序列的点数N为任一数值的整数次幂，这样就能对第四数据序列进行傅里叶反变换，得到N点时域序列，并且对N点时域序列进行多相滤波处理即可得到M点时域序列，即为第三数据序列的IDFT结果。由于本申请实施例可以应用于M为任意数值的情况下，因此可以实现任意点数的数据序列的IDFT。并且，由于N为任一数值的整数次幂，因此在进行傅里叶变换时只需提供大小等于该数值的蝶形单元和相关的旋转因子，而不需要提供其他大小的蝶形单元和旋转因子，可以节省资源开销。
例如，参见图11，基站向终端发送数据之前，需要先对待发送数据进行DFT-s-OFDM调制，该调制过程包括如图11所示的多个流程，其中的“M点IDFT”即采用了本申请实施例提供的方法。
图5是本申请实施例提供的再一种数据处理方法的流程图。该方法由电子设备执行，该电子设备为上述实施例中的终端101或网络设备102。参见图5，该方法包括：
501、电子设备对第三数据序列进行填充，得到第四数据序列。
其中，第三数据序列包括M个数据，第四数据序列包括N个数据，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M。
对第三数据序列进行填充，即在第三数据序列中的某些位置上填充数据，填充位置和填充的数据不同，得到的第四数据序列也不同。
可选地，该步骤501包括：电子设备在第三数据序列之后补充N-M个数据，得到第四数据序列，其中所补充的每个数据为零；或者，电子设备在第三数据序列之前补充N-M个数据，得到第四数据序列，其中所补充的每个数据为零；或者，电子设备在第三数据序列之前和之后分别补充至少一个数据，得到第四数据序列，其中所补充的数据的数量为N-M，且所补充的每个数据为零。
502、电子设备对第四数据序列进行傅里叶反变换，得到第四数据序列对应的时域序列。
根据公式实现傅里叶反变换时，需要先进行共轭操作，再进行傅里叶变换，变换之后再进行共轭操作。
可选地，该步骤502包括：电子设备对第四数据序列进行共轭操作，得到第五数据序列，第五数据序列包括N个数据；电子设备对第五数据序列进行傅里叶变换，得到第六数据序列；电子设备对第六数据序列进行共轭操作之后并除以点数N，得到第四数据序列对应的时域序列。
其中，对第四数据序列进行共轭操作得到第五数据序列，则第五数据序列和第四数据序列互为共轭复数。
503、电子设备确定M和N的最小公倍数L、第三系数lM和第四系数lN，其中L＝lMM＝lNN。
其中，两个或多个整数公有的倍数称为公倍数，而除0以外的最小的公倍数就是两个或多个整数的最小公倍数，例如，M＝768，N＝1024时，M和N的最小公倍数L为3072，则第一系数lM＝4，第二系数lN＝3。
504、电子设备基于最小公倍数L、第三系数lM和第四系数lN，确定滤波系数。
可选地，该步骤504包括以下两种方式5041和5042：
5041、电子设备基于最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN，确定第一关系数据，基于最小公倍数L确定第二关系数据，基于第一关系数据和第二关系数据，确定滤波系数。
其中，第一关系数据表示：第一数值T与第二系数lN呈正相关关系，与k呈正相关关系，与p呈负相关关系，且与第一系数lM呈负相关关系，其中k是[0，N-1]区间内的任一整数，p为第一数据序列对应的频域序列中的数据对应的序号，p为不大于N的正整数；第二关系数据表示：滤波系数与第一数值T与最小公倍数L的商呈正相关关系。
根据上述第一关系数据和第二关系数据，可以确定滤波系数，与最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN有关。
可选地，第一关系数据为：T＝lNk-plM；第二关系数据为：
5042、电子设备基于最小公倍数L、第一系数lM和第二系数ln，确定第三关系数据，基于最小公倍数L确定第四关系数据，基于第三关系数据和第四关系数据，电子设备可以确定滤波系数。
其中第三关系数据表示：第二数值S与第二系数lN呈正相关关系，与第三数值R呈正相关关系，与p呈负相关关系，且与第一系数lM呈负相关关系，其中k是[-Q，Q]区间内的任一整数，R＝k+c(p)，round(·)为取整函数，p为第一数据序列对应的频域序列中的数据对应的序号，p为不大于N的正整数；第四关系数据表示：滤波系数与第二数值S与最小公倍数L的商呈正相关关系；
根据上述第三关系数据和第四关系数据，可以确定滤波系数，与最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN有关。
可选地，第三关系数据为：S＝lN(k+c(p))-plM；第四关系数据为：
505、电子设备按照滤波系数，对第四数据序列对应的时域序列进行多相滤波处理，得到第三数据序列对应的时域序列。
可选地，滤波系数存储在滤波系数查找表中，电子设备从滤波系数查找表中读取滤波系数，并根据读取到的滤波系数对第四数据序列对应的时域序列进行处理，得到第三数据序列对应的时域序列。
在本申请实施例中，电子设备通过对点数为M的第三数据序列进行填充，可以改变数据序列的点数，使填充后得到的第四数据序列的点数N为任一数值的整数次幂，这样就能对第四数据序列进行傅里叶反变换，得到N点时域序列，并且对N点时域序列进行多相滤波处理即可得到M点时域序列，即为第三数据序列的IDFT结果。由于本申请实施例可以应用于M为任意数值的情况下，因此可以实现任意点数的数据序列的IDFT。并且，由于N为任一数值的整数次幂，因此在进行傅里叶变换时只需提供大小等于该数值的蝶形单元和相关的旋转因子，而不需要提供其他大小的蝶形单元和旋转因子，可以节省资源开销。
并且，对第三数据序列进行填充，即在第三数据序列中的某些位置上填充数据，由于填充位置和填充的数据不同，得到的第四数据序列也不同。因此，电子设备对M点的第三数据序列进行填充，得到N点的第四数据序列，并且所补充的每个数据为零，则对第四数据序列进行傅里叶反变换得到的N点时域序列，相当于是对M点的第三数据序列对应的M点时域序列进行线性插值得到的，这为后续对N点时域序列进行多相滤波处理提供了基础，而且第四数据序列中数据为零的点进行傅里叶反变换的过程较为简单，不会导致较多的处理量。
并且，通过在时域上的低通滤波器添加过渡带，对多相插值滤波器的有效长度进行降低，而且滤波系数h(T)的非零值的分布范围对应多相插值滤波器的有效长度，因此参与滤波的第四数据序列对应的时域序列分布在滤波系数h(T)为非零值时所处的范围，能够减小电子设备的处理量，还能进行有效地滤波。
下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。
请参考图12，其示出了本申请一个示例性实施例提供的数据处理装置的结构框图。该数据处理装置包括：
填充模块1201，用于对第一数据序列进行填充，得到第二数据序列，第一数据序列包括M个数据，第二数据序列包括N个数据，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M；
变换模块1202，用于对第二数据序列进行傅里叶变换，得到第二数据序列对应的频域序列；
处理模块1203，用于对第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到第一数据序列对应的频域序列。
在本申请实施例中，电子设备通过对点数为M的第一数据序列进行填充，可以改变数据序列的点数，使填充后得到的第二数据序列的点数N为任一数值的整数次幂，这样就能对第二数据序列进行傅里叶变换，得到N点频域序列，并且对N点频域序列进行多相滤波处理即可得到M点频域序列，即为第一数据序列的DFT结果。由于本申请实施例可以应用于M为任意数值的情况下，因此可以实现任意点数的数据序列的DFT。并且，由于N为任一数值的整数次幂，因此在进行傅里叶变换时只需提供大小等于该数值的蝶形单元和相关的旋转因子，而不需要提供其他大小的蝶形单元和旋转因子，可以节省资源开销。
在一种可能的实现方式中，处理模块1203包括：
第一确定单元，用于确定M和N的最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN，其中L＝lMM＝lNN；
第二确定单元，用于基于最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN，确定滤波系数；
处理单元，用于按照滤波系数，对第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到第一数据序列对应的频域序列。
在一种可能的实现方式中，第二确定单元包括：
第一确定子单元，用于基于最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN，确定第一关系数据，第一关系数据表示：第一数值T与第二系数lN呈正相关关系，与k呈正相关关系，与p呈负相关关系，且与第一系数lM呈负相关关系，其中k是[0，N-1]区间内的任一正整数，p为第二数据序列中的数据对应的序号，p为不大于N的正整数；
第二确定子单元，用于基于最小公倍数L确定第二关系数据，第二关系数据表示：滤波系数与第一数值T与最小公倍数L的商呈正相关关系；
第三确定子单元，用于基于第一关系数据和第二关系数据，确定滤波系数。
在一种可能的实现方式中，
第一关系数据为：T＝lNk-plM；
第二关系数据为：
在一种可能的实现方式中，处理模块1203用于：
采用以下公式，对第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到第一数据序列对应的频域序列：
其中，X(p)为第一数据序列对应的频域序列，Y(k)为第二数据序列对应的频域序列，h(T)为滤波系数。
在一种可能的实现方式中，第二确定单元包括：
第四确定子单元，用于基于最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN，确定第三关系数据，第三关系数据表示：第二数值S与第二系数lN呈正相关关系，与第三数值R呈正相关关系，与p呈负相关关系，且与第一系数lM呈负相关关系，其中k是[-Q，Q]区间内的任一整数，R＝k+c(p)，round(·)为取整函数，p为第二数据序列中的数据对应的序号，p为不大于N的正整数；
第五确定子单元，用于基于最小公倍数L确定第四关系数据，第四关系数据表示：滤波系数与第二数值S与最小公倍数L的商呈正相关关系；
第六确定子单元，用于基于第三关系数据和第四关系数据，确定滤波系数。
在一种可能的实现方式中，
第三关系数据为：S＝lN(k+c(p))-plM；
第四关系数据为：
在一种可能的实现方式中，处理模块1203用于：
采用以下公式，对第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到第一数据序列对应的频域序列：
其中，X(p)为第一数据序列对应的频域序列，Y(k)为第二数据序列对应的频域序列，h(T)为滤波系数，的抽头个数为2Q+1,Q为正整数。
在一种可能的实现方式中，填充模块1201用于：
在第一数据序列之后补充N-M个数据，得到第二数据序列，其中所补充的每个数据为零；或者，在第一数据序列两侧补充N-M个数据，得到第二数据序列，其中所补充的每个数据为零。
请参考图13，其示出了本申请一个示例性实施例提供的数据处理装置的结构框图。该数据处理装置包括：
填充模块1301，用于对第三数据序列进行填充，得到第四数据序列，第三数据序列包括M个数据，第四数据序列包括N个数据，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M；
变换模块1302，用于对第四数据序列进行傅里叶反变换，得到第四数据序列对应的时域序列；
处理模块1303，用于对第四数据序列对应的时域序列进行多相滤波处理，得到第三数据序列对应的时域序列。
在本申请实施例中，电子设备通过对点数为M的第三数据序列进行填充，可以改变数据序列的点数，使填充后得到的第四数据序列的点数N为任一数值的整数次幂，这样就能对第四数据序列进行傅里叶反变换，得到N点时域序列，并且对N点时域序列进行处理即可得到M点时域序列，即为第三数据序列的IDFT结果。由于本申请实施例可以应用于M为任意数值的情况下，因此可以实现任意点数的数据序列的IDFT。并且，由于N为任一数值的整数次幂，因此在进行傅里叶变换时只需提供大小等于该数值的蝶形单元和相关的旋转因子，而不需要提供其他大小的蝶形单元和旋转因子，可以节省资源开销。
在一种可能的实现方式中，变换模块1302包括：
第一共轭单元，用于对第四数据序列进行共轭操作，得到第五数据序列，第五数据序列包括N个数据；
变换单元，用于对第五数据序列进行傅里叶变换，得到第六数据序列；
第二共轭单元，用于对第六数据序列进行共轭操作并除以N，得到第四数据序列对应的时域序列。
在一种可能的实现方式中，处理模块1303包括：
第一确定单元，用于确定M和N的最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN，其中L＝lMM＝lNN；
第二确定单元，用于基于最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN，确定滤波系数；
处理单元，用于按照滤波系数，对第四数据序列对应的时域序列进行多相滤波处理，得到第三数据序列对应的时域序列。
在一种可能的实现方式中，填充模块1301用于：
在第一数据序列之后补充N-M个数据，得到第二数据序列，其中所补充的每个数据为零；或者，在第一数据序列两侧补充N-M个数据，得到第二数据序列，其中所补充的每个数据为零。
需要说明的是，上述实施例提供的装置，在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，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，即将计算机设备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。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器；该存储器存储有至少一条程序代码，该至少一条程序代码用于被处理器执行以实现如上述各个方法实施例提供的数据处理方法。
在一些实施例中，请参考图14，其示出了本申请一个示例性实施例提供的电子设备的结构框图。在一些实施例中，电子设备1400具有无线通信功能的电子设备。其中，电子设备1400可以经无线接入网(Radio Access Network，RAN)与一个或多个核心网进行通信，电子设备1400可以是移动电子设备，如移动电话(或称为“蜂窝”电话)和具有移动电子设备的计算机，例如，可以是便携式、袖珍式、手持式、计算机内置的或者车载的移动装置。该电子设备1400可以为手机、平板电脑、具备无线通信功能的电脑或可穿戴设备等。本申请中的电子设备1400至少包括一个或多个以下部件：处理器1410、存储器1420和至少两个无线链路1430。
在一些实施例中，处理器1410包括一个或者多个处理核心。处理器1410利用各种接口和线路连接整个电子设备1400内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1420内的程序代码，以及调用存储在存储器1420内的数据，执行电子设备1400的各种功能和处理数据。在一些实施例中，处理器1410采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1410能集成中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)、神经网络处理器(Neural-network Processing Unit，NPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作***、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；NPU用于实现人工智能(Artificial Intelligence，AI)功能；调制解调器用于处理无线通信。能够理解的是，上述调制解调器也能不集成到处理器1410中，单独通过一块芯片进行实现。
在一些实施例中，该处理器1410用于控制至少两个无线链路1430的工作状况，相应的，该处理器1410为集成了无线保真(Wireless Fidelity，Wi-Fi)芯片的处理器。其中，该Wi-Fi芯片为具有双Wi-Fi处理能力的芯片。例如，该Wi-Fi芯片为双频双发(Dual BandDual Concurrent，DBDC)芯片，或者，双频同步(Dual Band Simultaneous，DBS)芯片等。
在一些实施例中，存储器1420包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，在一些实施例中，存储器1420包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)。在一些实施例中，该存储器1420包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storagemedium)。存储器1420可用于存储程序代码。存储器1420可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作***的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储根据电子设备1400的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本)等。
在一些实施例中，存储器1420中存储有不同的无线链路1430的接收信标帧的接收方案。以及，不同的无线链路1430连接的接入节点的标识、无线链路1430的标识等。
该至少两个无线链路1430用于连接不同的接入节点(Access Point，AP)。接收AP下发的下行数据。其中，该不同的接入节点为同一路由器中的接入节点或者不同路由器中的接入节点。
在一些实施例中，电子设备1400中还包括显示屏。显示屏是用于显示用户界面的显示组件。在一些实施例中，该显示屏为具有触控功能的显示屏，通过触控功能，用户可以使用手指、触摸笔等任何适合的物体在显示屏上进行触控操作。在一些实施例中，显示屏通常设置在电子设备1400的前面板。在一些实施例中，显示屏被设计成为全面屏、曲面屏、异型屏、双面屏或折叠屏。在一些实施例中，显示屏还被设计成为全面屏与曲面屏的结合，异型屏与曲面屏的结合等，本实施例对此不加以限定。
除此之外，本领域技术人员能够理解，上述附图所示出的电子设备1400的结构并不构成对电子设备1400的限定，电子设备1400包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。比如，电子设备1400中还包括麦克风、扬声器、输入单元、传感器、音频电路、模块、电源、蓝牙模块等部件，在此不再赘述。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有至少一条程序代码，该至少一条程序代码由该处理器加载并执行以实现如上各个实施例示出的数据处理方法。
本申请还提供一种芯片，该芯片包括可编程逻辑电路和/或程序指令，当该芯片在计算机设备上运行时，用于实现如上各个实施例示出的数据处理方法。
本申请还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品存储有至少一条程序代码，该至少一条程序代码用于被处理器执行以实现如上各个实施例示出的数据处理方法。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的数据处理方法中全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。以上所述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
对第一数据序列进行填充，得到第二数据序列，所述第一数据序列包括M个数据，所述第二数据序列包括N个数据，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M；
对所述第二数据序列进行傅里叶变换，得到所述第二数据序列对应的频域序列；
确定M和N的最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN，其中L＝lMM＝lNN；
基于所述最小公倍数L、所述第一系数lM和所述第二系数lN，确定第一关系数据、第二关系数据、第三关系数据以及第四关系数据，所述第一关系数据为：T＝lNk-plM，所述第二关系数据为： 所述第三关系数据为：S＝lN(k+c(p))-plM，所述第四关系数据为：/>
基于所述第一关系数据和所述第二关系数据，确定滤波系数；或者，
基于所述第三关系数据和所述第四关系数据，确定所述滤波系数；
按照所述滤波系数，对所述第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到所述第一数据序列对应的频域序列。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述滤波系数，对所述第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到所述第一数据序列对应的频域序列，包括：
采用以下公式，对所述第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到所述第一数据序列对应的频域序列：
其中，X(p)为所述第一数据序列对应的频域序列，Y(k)为所述第二数据序列对应的频域序列，h(T)为所述滤波系数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述滤波系数，对所述第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到所述第一数据序列对应的频域序列，包括：
采用以下公式，对所述第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到所述第一数据序列对应的频域序列：
其中，X(p)为所述第一数据序列对应的频域序列，Y(k+c(p))为所述第二数据序列对应的频域序列，h(S)为所述滤波系数，抽头个数为2Q+1，Q为正整数。
4.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
对第三数据序列进行填充，得到第四数据序列，所述第三数据序列包括M个数据，所述第四数据序列包括N个数据，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M；
对所述第四数据序列进行傅里叶反变换，得到所述第四数据序列对应的时域序列；
确定M和N的最小公倍数L、第三系数lM和第四系数lN，其中L＝lMM＝lNN；
基于所述最小公倍数L、所述第三系数lM和所述第四系数lN，确定第一关系数据、第二关系数据、第三关系数据以及第四关系数据，所述第一关系数据为：T＝lNk-plM，所述第二关系数据为： 所述第三关系数据为：S＝lN(k+c(p))-plM，所述第四关系数据为：/>
基于所述第一关系数据和所述第二关系数据，确定滤波系数；或者，
基于所述第三关系数据和所述第四关系数据，确定所述滤波系数；
按照所述滤波系数，对所述第四数据序列对应的时域序列进行多相滤波处理，得到所述第三数据序列对应的时域序列。
5.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
填充模块，用于对第一数据序列进行填充，得到第二数据序列，所述第一数据序列包括M个数据，所述第二数据序列包括N个数据，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M；
变换模块，用于对所述第二数据序列进行傅里叶变换，得到所述第二数据序列对应的频域序列；
处理模块，用于确定M和N的最小公倍数L、第一系数lM和第二系数lN，其中L＝lMM＝lNN；基于所述最小公倍数L、所述第一系数lM和所述第二系数lN，确定第一关系数据、第二关系数据、第三关系数据以及第四关系数据，所述第一关系数据为：T＝lNk-plM，所述第二关系数据为：所述第三关系数据为：S＝lN(k+c(p))-plM，所述第四关系数据为：/> 基于所述第一关系数据和所述第二关系数据，确定滤波系数；或者，基于所述第三关系数据和所述第四关系数据，确定所述滤波系数；按照所述滤波系数，对所述第二数据序列对应的频域序列进行多相滤波处理，得到所述第一数据序列对应的频域序列。
6.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
填充模块，用于对第三数据序列进行填充，得到第四数据序列，所述第三数据序列包括M个数据，所述第四数据序列包括N个数据，M和N为正整数，N为任一数值的整数次幂，且N大于M；
变换模块，用于对所述第四数据序列进行傅里叶反变换，得到所述第四数据序列对应的时域序列；
处理模块，用于确定M和N的最小公倍数L、第三系数lM和第四系数lN，其中L＝lMM＝lNN；基于所述最小公倍数L、所述第三系数lM和所述第四系数lN，确定第一关系数据、第二关系数据、第三关系数据以及第四关系数据，所述第一关系数据为：T＝lNk-plM，所述第二关系数据为：所述第三关系数据为：S＝lN(k+c(p))-plM，所述第四关系数据为：/> 基于所述第一关系数据和所述第二关系数据，确定滤波系数；或者，基于所述第三关系数据和所述第四关系数据，确定所述滤波系数；按照所述滤波系数，对所述第四数据序列对应的时域序列进行多相滤波处理，得到所述第三数据序列对应的时域序列。
7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器；所述存储器存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码用于被所述处理器执行以实现如权利要求1至3任一所述的数据处理方法，或者如权利要求4所述的数据处理方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码用于被处理器执行以实现如权利要求1至3任一所述的数据处理方法，或者如权利要求4所述的数据处理方法。
9.一种芯片，其特征在于，所述芯片包括可编程逻辑电路和/或程序指令，当所述芯片在计算机设备上运行时，用于实现如权利要求1至3任一所述的数据处理方法，或者如权利要求4所述的数据处理方法。
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