一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析方法及系统

1.本发明属于数据可视化技术领域，具体涉及一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析方法及系统。


背景技术：

2.数据可视化，是指用图形的方式来展现数据，从而更加清晰有效地传递信息，主要方法包括图表类型的选择和图表设计的准则。随着互联网的广泛应用，我们的工作和生活等各个方面，每时每刻都在产生大量的数据，也就是所谓的大数据时代，发展的趋势是人们越来越喜欢用数据说话。数据可视化作为一种有效传递信息的手段，被越来越广泛地应用到很多领域。数据可视化不是简单的视觉映射，而是一个以数据流向为主线的一个完整流程，主要包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射、用户交互和用户感知。一个完整的可视化过程，可以看成数据流经过一系列处理模块并得到转化的过程，用户通过可视化交互从可视化映射后的结果中获取知识和灵感，然而市面上各种的数据可视化仍存在各种各样的问题。
3.如授权公告号为cn109726247a所公开的一种数据可视化分析系统及方法，其虽然实现了能快速构建税务行业标签体系，为纳税人提供差异化的服务，使税务部门的风险管控更具针对性，具有很好的推广应用价值，但是并未解决现有可视化数据进行计算处理，并且不能够提高数据信息的精准度和安全处理等的问题，为此我们提出一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析方法及系统。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析方法，包括以下步骤：
6.s1、数据信息的采集：系统通过数据采集模块实现对数据信息进行获取，并且通过多来源进行采集数据信息；
7.s2、对数据信息进行处理和变换：采集到的数据信息中存在有噪声和误差，实现对数据信息进行计算处理，保持数据信息的精准度，并且数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进一步的数据挖掘才能提取出来；
8.s3、可视化映射数据信息：可视化映射是整个数据可视化流程的核心，是指将处理后的数据信息映射成可视化元素的过程，且可视化元素由可视化空间、标记和视觉通道组成；
9.s4、人机交互：可视化的目的，是为了反映数据的数值、特征和模式，以更加直观、易于理解的方式，将数据背后的信息呈现给目标用户，辅助其作出正确的决策；
10.s5、用户感知：可视化的结果，只有被用户感知之后，才可以转化为知识和灵感，通过可视化图像便于用户进行感知，在感知过程，除了被动接受可视化的图形之外，还通过与可视化各模块之间的交互，主动获取信息。
11.优选的，所述s1中的数据采集分为内部数据采集和外部数据采集；
12.所述内部数据采集指的是采集系统内部存储的数据，通常数据来源于存储模块；
13.所述外部数据采集指的是通过一些方法获取系统外部的一些数据，即通过互联网实现对大数据信息进行采集，获取外部数据，通常采用的数据采集方法为网络爬虫。
14.优选的，所述s2中的采集数据中存在的数据质量包括有以下问题：
15.数据收集错误，遗漏了数据对象，或者包含了本不应包含的其他数据对象；
16.数据中的离群点，即不同于数据集中其他大部分数据对象特征的数据对象；
17.存在遗漏值，数据对象的一个或多个属性值缺失，导致数据收集不全；
18.数据不一致，收集到的数据明显不合常理，或者多个属性值之间互相矛盾；
19.重复值的存在，数据集中包含完全重复或几乎重复的数据；
20.常用的数据处理方法包括：降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。
21.优选的，所述s3中的可视化空间的显示空间，通常是二维、三维物体的可视化，通过图形绘制技术，解决了在二维平面显示的问题；
22.所述标记是数据属性到可视化几何图形元素的映射，用来代表数据属性的归类，根据空间自由度的差别，标记分为点、线、面、体，分别具有零自由度、一维、二维、三维自由度；
23.所述视觉通道是数据属性的值到标记的视觉呈现参数的映射，通常用于展示数据属性的定量信息，常用的视觉通道包括：标记的位置、大小、形状、方向、颜色。
24.优选的，所述s4中的人机交互的方法包括有以下方式：
25.滚动和缩放：当数据在当前分辨率的设备上无法完整展示时，滚动和缩放是一种非常有效的交互方式，但是，滚动与缩放的具体效果，除了与页面布局有关系外，还与具体的显示设备有关；
26.颜色映射的控制：一些可视化的开源工具，会提供调色板，用户可以根据自己的喜好，去进行可视化图形颜色的配置，从而使可视化的视觉传达具有美感；
27.数据映射方式的控制：指用户对数据可视化映射元素的选择，一般一个数据集，是具有多组特征的，提供灵活的数据映射方式给用户，方便用户按照自己感兴趣的维度去探索数据背后的信息；
28.数据细节层次控制：隐藏数据细节，hover或点击才出现。
29.一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析系统，包括有控制模块，所述控制模块上电性连接有处理模块，所述处理模块上电性连接有通讯模块，所述处理模块上电性连接有可视化模块，所述可视化模块和所述控制模块上电性连接有显示模块，所述控制模块上电性连接有存储模块，所述存储模块上电性连接有备份模块，所述备份模块上电性连接有恢复模块，所述恢复模块与所述存储模块电性连接，所述处理模块用于实现对数据信息进行获取和计算处理，即清洗、去噪、剔除异常数据、降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习，所述可视化模块用于实现对处理后的数据信息进行映射成可视化元
素的过程，并且实现展示数据属性的定量信息，所述显示模块用于实现对可视化的数据信息进行显示，且所述存储模块用于实现对数据信息进行存储，或者实现对数据信息进行查询，所述备份模块对数据信息进行备份处理，在数据异常丢失的时候，通过所述恢复模块将所述备份模块中的数据信息进行恢复，提高数据信息的安全性。
30.优选的，所述控制模块上电性连接有调压模块，所述调压模块上电性连接有供电模块，所述供电模块用于实现对系统进行供电运行，所述供电模块采用的是市电网；
31.所述调压模块用于实现对电压进行调节输送，使得所述供电模块输送的电压能够适应与所述高性能计算机处理器的运行使用，所述调压模块中包括有用于降低电压的降压电路，包括有用于实现将交流电压转换成直流电压的整流电路，包括有用于滤除直流电压中的交流电压的滤波电路，包括有用于稳定电压波动的稳压电路。
32.优选的，所述处理模块中还包括有用于实现对数据信息进行接收的获取单元、包括有用于实现对数据信息进行模数转换的转换单元、包括有用于实现对数据信息进行放大处理的增益单元、包括有用于实现对数据信息进行滤波处理的滤波单元；
33.所述滤波单元采用的是iir滤波器和fir滤波器；
34.所述iir滤波器采用的是二阶iir低通滤波，所述二阶iir低通滤波的计算公式如下：
[0035][0036]
y(n)为输出数据，xn为输入数据，a和b为滤波器的系数，n为滤波次数，k＝0为该次处理的数据信息，k＝1为下次处理的数据信息，n-k为数据信息的位置；
[0037]
所述fir滤波器采用的是有限长单位冲激响应滤波器，一个m阶fir滤波器的定义如下：
[0038]
长度为m的fir输出对应于输入时间序列z(n)的关系由一种有限卷积和的形式给出：
[0039][0040]
上式表达的是一个m-1阶的fir滤波器，它有m个抽头，因此有m个乘法器，m-1个累加器组成，每一个抽头需要消耗逻辑资源的乘法器累加器单元；
[0041]
其中z(n)为输入信号，h(j)为fir滤波系数，v(n)为经过滤波后的信号。
[0042]
优选的，所述通讯模块上通讯连接有大数据库，所述大数据库用于实现对需要获取的信息进行存储，并且通过所述通讯模块进行查询获取，所述通讯模块包括有无线通讯和光纤通讯。
[0043]
优选的，所述控制模块上电性连接有辅助模块，所述辅助模块中包括有控制按键、报警器、指示灯和数据接口，所述控制按键用于实现对系统进行控制调节，所述报警器用于实现在数据异常的情况下进行声光报警，所述指示灯包括有状态指示灯、故障指示灯、通讯指示灯和供电指示灯。
[0044]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0045]
本发明涉及一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析方法及系统，旨
在为科研人员提供一种高效、直观、易用的数据分析工具，以支持高校科研领域的数据处理和决策，该系统采用了多种数据中心和数据运维技术，对数据进行集中存储、备份和恢复，以保证数据的可靠性和可用性，同时，该系统还采用了高性能计算和人工智能技术，对大规模数据进行高效、精确的处理和分析，最重要的是，该系统实现了数据可视化和交互式分析，通过图表、地图、仪表盘等形式，直观展示数据的特征、趋势和关联关系，支持用户对数据进行自定义查询、筛选、聚合和计算，以满足不同的科研需求。
附图说明
[0046]
图1为本发明的系统结构示意图；
[0047]
图2为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
[0048]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0049]
请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析方法，包括以下步骤：
[0050]
s1、数据信息的采集：系统通过数据采集模块实现对数据信息进行获取，并且通过多来源进行采集数据信息；
[0051]
s2、对数据信息进行处理和变换：采集到的数据信息中存在有噪声和误差，实现对数据信息进行计算处理，保持数据信息的精准度，并且数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进一步的数据挖掘才能提取出来；
[0052]
s3、可视化映射数据信息：可视化映射是整个数据可视化流程的核心，是指将处理后的数据信息映射成可视化元素的过程，且可视化元素由可视化空间、标记和视觉通道组成；
[0053]
s4、人机交互：可视化的目的，是为了反映数据的数值、特征和模式，以更加直观、易于理解的方式，将数据背后的信息呈现给目标用户，辅助其作出正确的决策；
[0054]
s5、用户感知：可视化的结果，只有被用户感知之后，才可以转化为知识和灵感，通过可视化图像便于用户进行感知，在感知过程，除了被动接受可视化的图形之外，还通过与可视化各模块之间的交互，主动获取信息。
[0055]
为了使得数据信息具有多种来源，提高数据信息的广泛性，本实施例中，优选的，所述s1中的数据采集分为内部数据采集和外部数据采集；
[0056]
所述内部数据采集指的是采集系统内部存储的数据，通常数据来源于存储模块；
[0057]
所述外部数据采集指的是通过一些方法获取系统外部的一些数据，即通过互联网实现对大数据信息进行采集，获取外部数据，通常采用的数据采集方法为网络爬虫。
[0058]
为了实现对采集的数据信息进行质量处理，提高数据信息的精准度，本实施例中，优选的，所述s2中的采集数据中存在的数据质量包括有以下问题：
[0059]
数据收集错误，遗漏了数据对象，或者包含了本不应包含的其他数据对象；
[0060]
数据中的离群点，即不同于数据集中其他大部分数据对象特征的数据对象；
[0061]
存在遗漏值，数据对象的一个或多个属性值缺失，导致数据收集不全；
[0062]
数据不一致，收集到的数据明显不合常理，或者多个属性值之间互相矛盾；
[0063]
重复值的存在，数据集中包含完全重复或几乎重复的数据；
[0064]
常用的数据处理方法包括：降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。
[0065]
为了实现对数据信息进行显示，实现可视化处理，本实施例中，优选的，所述s3中的可视化空间的显示空间，通常是二维、三维物体的可视化，通过图形绘制技术，解决了在二维平面显示的问题；
[0066]
所述标记是数据属性到可视化几何图形元素的映射，用来代表数据属性的归类，根据空间自由度的差别，标记分为点、线、面、体，分别具有零自由度、一维、二维、三维自由度；
[0067]
所述视觉通道是数据属性的值到标记的视觉呈现参数的映射，通常用于展示数据属性的定量信息，常用的视觉通道包括：标记的位置、大小、形状、方向、颜色。
[0068]
为了使得人机交互，对可视化数据信息进行观察，本实施例中，优选的，所述s4中的人机交互的方法包括有以下方式：
[0069]
滚动和缩放：当数据在当前分辨率的设备上无法完整展示时，滚动和缩放是一种非常有效的交互方式，但是，滚动与缩放的具体效果，除了与页面布局有关系外，还与具体的显示设备有关；
[0070]
颜色映射的控制：一些可视化的开源工具，会提供调色板，用户可以根据自己的喜好，去进行可视化图形颜色的配置，从而使可视化的视觉传达具有美感；
[0071]
数据映射方式的控制：指用户对数据可视化映射元素的选择，一般一个数据集，是具有多组特征的，提供灵活的数据映射方式给用户，方便用户按照自己感兴趣的维度去探索数据背后的信息；
[0072]
数据细节层次控制：隐藏数据细节，hover或点击才出现。
[0073]
一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析系统，包括有控制模块，所述控制模块上电性连接有处理模块，所述处理模块上电性连接有通讯模块，所述处理模块上电性连接有可视化模块，所述可视化模块和所述控制模块上电性连接有显示模块，所述控制模块上电性连接有存储模块，所述存储模块上电性连接有备份模块，所述备份模块上电性连接有恢复模块，所述恢复模块与所述存储模块电性连接，所述处理模块用于实现对数据信息进行获取和计算处理，即清洗、去噪、剔除异常数据、降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习，所述可视化模块用于实现对处理后的数据信息进行映射成可视化元素的过程，并且实现展示数据属性的定量信息，所述显示模块用于实现对可视化的数据信息进行显示，且所述存储模块用于实现对数据信息进行存储，或者实现对数据信息进行查询，所述备份模块对数据信息进行备份处理，在数据异常丢失的时候，通过所述恢复模块将所述备份模块中的数据信息进行恢复，提高数据信息的安全性。
[0074]
为了实现对系统进行供电，保持系统的稳定性运行，并且调节电压，使得电压能够适应系统的运行，本实施例中，优选的，所述控制模块上电性连接有调压模块，所述调压模块上电性连接有供电模块，所述供电模块用于实现对系统进行供电运行，所述供电模块采
用的是市电网；
[0075]
所述调压模块用于实现对电压进行调节输送，使得所述供电模块输送的电压能够适应与所述高性能计算机处理器的运行使用，所述调压模块中包括有用于降低电压的降压电路，包括有用于实现将交流电压转换成直流电压的整流电路，包括有用于滤除直流电压中的交流电压的滤波电路，包括有用于稳定电压波动的稳压电路。
[0076]
为了实现对数据信息进行处理，提高数据信息的精准度和安全性，本实施例中，优选的，所述处理模块中还包括有用于实现对数据信息进行接收的获取单元、包括有用于实现对数据信息进行模数转换的转换单元、包括有用于实现对数据信息进行放大处理的增益单元、包括有用于实现对数据信息进行滤波处理的滤波单元；
[0077]
所述滤波单元采用的是iir滤波器和fir滤波器；
[0078]
所述iir滤波器采用的是二阶iir低通滤波，所述二阶iir低通滤波的计算公式如下：
[0079][0080]
y(n)为输出数据，xn为输入数据，a和b为滤波器的系数，n为滤波次数，k＝0为该次处理的数据信息，k＝1为下次处理的数据信息，n-k为数据信息的位置；
[0081]
所述fir滤波器采用的是有限长单位冲激响应滤波器，一个m阶fir滤波器的定义如下：
[0082]
长度为m的fir输出对应于输入时间序列z(n)的关系由一种有限卷积和的形式给出：
[0083][0084]
上式表达的是一个m-1阶的fir滤波器，它有m个抽头，因此有m个乘法器，m-1个累加器组成，每一个抽头需要消耗逻辑资源的乘法器累加器单元；
[0085]
其中z(n)为输入信号，h(j)为fir滤波系数，v(n)为经过滤波后的信号。
[0086]
为了实现多来源的查询数据信息，本实施例中，优选的，所述通讯模块上通讯连接有大数据库，所述大数据库用于实现对需要获取的信息进行存储，并且通过所述通讯模块进行查询获取，所述通讯模块包括有无线通讯和光纤通讯。
[0087]
为了辅助系统进行运行，提高使用的方便性，本实施例中，优选的，所述控制模块上电性连接有辅助模块，所述辅助模块中包括有控制按键、报警器、指示灯和数据接口，所述控制按键用于实现对系统进行控制调节，所述报警器用于实现在数据异常的情况下进行声光报警，所述指示灯包括有状态指示灯、故障指示灯、通讯指示灯和供电指示灯。
[0088]
本发明的工作原理及使用流程：
[0089]
第一步、数据信息的采集：系统通过数据采集模块实现对数据信息进行获取，并且通过多来源进行采集数据信息；
[0090]
第二步、对数据信息进行处理和变换：采集到的数据信息中存在有噪声和误差，实现对数据信息进行计算处理，保持数据信息的精准度，并且数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进一步的数据挖掘才能提取出来；
[0091]
第三步、可视化映射数据信息：可视化映射是整个数据可视化流程的核心，是指将处理后的数据信息映射成可视化元素的过程，且可视化元素由可视化空间、标记和视觉通道组成；
[0092]
第四步、人机交互：可视化的目的，是为了反映数据的数值、特征和模式，以更加直观、易于理解的方式，将数据背后的信息呈现给目标用户，辅助其作出正确的决策；
[0093]
第五步、用户感知：可视化的结果，只有被用户感知之后，才可以转化为知识和灵感，通过可视化图像便于用户进行感知，在感知过程，除了被动接受可视化的图形之外，还通过与可视化各模块之间的交互，主动获取信息。
[0094]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

技术特征：
1.一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、数据信息的采集：系统通过数据采集模块实现对数据信息进行获取，并且通过多来源进行采集数据信息；s2、对数据信息进行处理和变换：采集到的数据信息中存在有噪声和误差，实现对数据信息进行计算处理，保持数据信息的精准度，并且数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进一步的数据挖掘才能提取出来；s3、可视化映射数据信息：可视化映射是整个数据可视化流程的核心，是指将处理后的数据信息映射成可视化元素的过程，且可视化元素由可视化空间、标记和视觉通道组成；s4、人机交互：可视化的目的，是为了反映数据的数值、特征和模式，以更加直观、易于理解的方式，将数据背后的信息呈现给目标用户，辅助其作出正确的决策；s5、用户感知：可视化的结果，只有被用户感知之后，才可以转化为知识和灵感，通过可视化图像便于用户进行感知，在感知过程，除了被动接受可视化的图形之外，还通过与可视化各模块之间的交互，主动获取信息。2.根据权利要求1所述的一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析方法，其特征在于：所述s1中的数据采集分为内部数据采集和外部数据采集；所述内部数据采集指的是采集系统内部存储的数据，通常数据来源于存储模块；所述外部数据采集指的是通过一些方法获取系统外部的一些数据，即通过互联网实现对大数据信息进行采集，获取外部数据，通常采用的数据采集方法为网络爬虫。3.根据权利要求1所述的一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析方法，其特征在于：所述s2中的采集数据中存在的数据质量包括有以下问题：数据收集错误，遗漏了数据对象，或者包含了本不应包含的其他数据对象；数据中的离群点，即不同于数据集中其他大部分数据对象特征的数据对象；存在遗漏值，数据对象的一个或多个属性值缺失，导致数据收集不全；数据不一致，收集到的数据明显不合常理，或者多个属性值之间互相矛盾；重复值的存在，数据集中包含完全重复或几乎重复的数据；常用的数据处理方法包括：降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。4.根据权利要求1所述的一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析方法，其特征在于：所述s3中的可视化空间的显示空间，通常是二维、三维物体的可视化，通过图形绘制技术，解决了在二维平面显示的问题；所述标记是数据属性到可视化几何图形元素的映射，用来代表数据属性的归类，根据空间自由度的差别，标记分为点、线、面、体，分别具有零自由度、一维、二维、三维自由度；所述视觉通道是数据属性的值到标记的视觉呈现参数的映射，通常用于展示数据属性的定量信息，常用的视觉通道包括：标记的位置、大小、形状、方向、颜色。5.根据权利要求1所述的一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析方法，其特征在于：所述s4中的人机交互的方法包括有以下方式：滚动和缩放：当数据在当前分辨率的设备上无法完整展示时，滚动和缩放是一种非常有效的交互方式，但是，滚动与缩放的具体效果，除了与页面布局有关系外，还与具体的显
示设备有关；颜色映射的控制：一些可视化的开源工具，会提供调色板，用户可以根据自己的喜好，去进行可视化图形颜色的配置，从而使可视化的视觉传达具有美感；数据映射方式的控制：指用户对数据可视化映射元素的选择，一般一个数据集，是具有多组特征的，提供灵活的数据映射方式给用户，方便用户按照自己感兴趣的维度去探索数据背后的信息；数据细节层次控制：隐藏数据细节，hover或点击才出现。6.一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析系统，其特征在于：包括有控制模块，所述控制模块上电性连接有处理模块，所述处理模块上电性连接有通讯模块，所述处理模块上电性连接有可视化模块，所述可视化模块和所述控制模块上电性连接有显示模块，所述控制模块上电性连接有存储模块，所述存储模块上电性连接有备份模块，所述备份模块上电性连接有恢复模块，所述恢复模块与所述存储模块电性连接，所述处理模块用于实现对数据信息进行获取和计算处理，即清洗、去噪、剔除异常数据、降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习，所述可视化模块用于实现对处理后的数据信息进行映射成可视化元素的过程，并且实现展示数据属性的定量信息，所述显示模块用于实现对可视化的数据信息进行显示，且所述存储模块用于实现对数据信息进行存储，或者实现对数据信息进行查询，所述备份模块对数据信息进行备份处理，在数据异常丢失的时候，通过所述恢复模块将所述备份模块中的数据信息进行恢复，提高数据信息的安全性。7.根据权利要求6所述的一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析系统，其特征在于：所述控制模块上电性连接有调压模块，所述调压模块上电性连接有供电模块，所述供电模块用于实现对系统进行供电运行，所述供电模块采用的是市电网；所述调压模块用于实现对电压进行调节输送，使得所述供电模块输送的电压能够适应与所述高性能计算机处理器的运行使用，所述调压模块中包括有用于降低电压的降压电路，包括有用于实现将交流电压转换成直流电压的整流电路，包括有用于滤除直流电压中的交流电压的滤波电路，包括有用于稳定电压波动的稳压电路。8.根据权利要求6所述的一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析系统，其特征在于：所述处理模块中还包括有用于实现对数据信息进行接收的获取单元、包括有用于实现对数据信息进行模数转换的转换单元、包括有用于实现对数据信息进行放大处理的增益单元、包括有用于实现对数据信息进行滤波处理的滤波单元；所述滤波单元采用的是iir滤波器和fir滤波器；所述iir滤波器采用的是二阶iir低通滤波，所述二阶iir低通滤波的计算公式如下：y(n)为输出数据，x
n
为输入数据，a和b为滤波器的系数，n为滤波次数，k＝0为该次处理的数据信息，k＝1为下次处理的数据信息，n-k为数据信息的位置；所述fir滤波器采用的是有限长单位冲激响应滤波器，一个m阶fir滤波器的定义如下：长度为m的fir输出对应于输入时间序列z(n)的关系由一种有限卷积和的形式给出：
上式表达的是一个m-1阶的fir滤波器，它有m个抽头，因此有m个乘法器，m-1个累加器组成，每一个抽头需要消耗逻辑资源的乘法器累加器单元；其中z(n)为输入信号，h(j)为fir滤波系数，v(n)为经过滤波后的信号。9.根据权利要求6所述的一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析系统，其特征在于：所述通讯模块上通讯连接有大数据库，所述大数据库用于实现对需要获取的信息进行存储，并且通过所述通讯模块进行查询获取，所述通讯模块包括有无线通讯和光纤通讯。10.根据权利要求6所述的一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析系统，其特征在于：所述控制模块上电性连接有辅助模块，所述辅助模块中包括有控制按键、报警器、指示灯和数据接口，所述控制按键用于实现对系统进行控制调节，所述报警器用于实现在数据异常的情况下进行声光报警，所述指示灯包括有状态指示灯、故障指示灯、通讯指示灯和供电指示灯。

技术总结
本发明公开了一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析方法，包括以下步骤：S1、数据信息的采集；S2、对数据信息进行处理和变换；S3、可视化映射数据信息；S4、人机交互；S5、用户感知；一种基于高性能计算技术的高校科研数据可视化分析系统，包括有控制模块，所述控制模块上电性连接有处理模块，所述处理模块上电性连接有可视化模块，所述可视化模块和所述控制模块上电性连接有显示模块，所述控制模块上电性连接有存储模块，所述存储模块上电性连接有备份模块，所述备份模块上电性连接有恢复模块；本发明对数据进行集中存储、备份和恢复，以保证数据的可靠性和可用性，数据可视化和交互式分析直观展示数据的特征、趋势和关联关系。联关系。联关系。


技术研发人员：李婷 张旭 孙宙 姚敏
受保护的技术使用者：南京工业大学
技术研发日：2023.06.07
技术公布日：2023/10/15