对接收数据的处理分析方法及系统、服务终端与流程

本发明属于通信定位技术领域，尤其涉及一种对接收数据的处理分析方法及系统、服务终端。

背景技术：

目前，传统的多基站的定位方法主要包括：toa(timeofarrival)、tdoa(timedifferenceofarrival)视差定位法及差分定位法，视差定位法是通过测量信号从基站到终端间的传播时间，换算出相应的距离，然后根据多个距离及已知的基站位置来计算出终端的经纬度坐标。差分定位也叫差分gps技术，即将一台gps接收机安置在基准站上进行观测。根据基准站已知精密坐标，计算出基准站到卫星的距离改正数，并由基准站实时将这一数据发送出去。用户接收机在进行gps观测的同时，也接收到基准站发出的改正数，并对其定位结果进行改正，从而提高定位精度。

现有技术中，在卫星定位服务相关行业，差分定位的数据通常被用来对位置信息进行修正，以提高定位精度，而差分数据的准确度依靠人工来或者安装评估软件(评估规则固定)进行评估，无法实时灵活地对处理数据进行评价，于是给人们带来不便。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种对接收数据的处理分析方法及系统、服务终端，旨在解决现有技术中需要对差分处理数据的评估方式不灵活的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种对接收数据的处理分析方法，包括：

接收来自参考基站及观测基站的数据；

对所接收的数据进行差分运算，获得处理数据；

基于所述处理数据的属性自动对所述处理数据进行分析，得到分析结果，以供用户看到对实时接收的数据的分析结果。

优选地，所述接收一组基站发送的数据之前还包括：

接收用户的连接指示，基于所述连接指示分别与所述观测基站及参考基站进行连接，以接收所述观测基站及参考基站发送当前的数据。

优选地，所述基于所述处理数据的属性自动对所述处理数据进行评估，得到评估结果具体为：

基于预设固定率规则计算所述处理数据的固定率，得到所述处理数据对应的固定率。

优选地，所述处理数据包括多条处理子数据，每一条所述处理子数据携带对应的状态信息；所述基于预设固定率规则计算所述处理数据的固定率，得到所述处理数据对应的固定率具体包括：

分析所述多条处理子数据的状态信息，统计处于固定位的处理子数据的条数；

基于所统计的条数与所述处理子数据的总条数计算所述处理数据的固定率。

优选地，所述基于所述处理数据的属性自动对所述处理数据进行评估，得到评估结果具体为：

基于预设延迟率规则计算所述处理数据的延迟率，得到所述处理数据的延迟率。

优选地，所述处理数据包括多条处理子数据，每一条所述处理子数据携带对应的处理时间点，所述基于预设延迟率规则计算所述处理数据的延迟率，得到所述处理数据对应的延迟率具体包括：

基于预设处理频率及每一条处理子数据的处理时间点计算每一条处理子数据的延迟时间；

基于每一条处理子数据的延迟时间计算所述处理数据的延迟率。

优选地，述基于每一条处理数据的延迟时间计算所述处理数据的延迟率具体包括：

预先设置一个以上不同的预设时间段；

分别统计在所述不同的预设时间段内，延迟时间超过预设值的处理子数据的条数；

基于所统计的条数及所述处理子数据的总量计算在每一所述预设时间段的延迟率。

优选地，所述基于所统计的条数及所述处理子数据的总量计算在每一所述预设时间段的延迟率具体包括：

比较每一所述预设时间段对应的延迟率，获得延迟率的统计值，所述统计值至少包括以下一种：最大延迟率、最小延迟率、平均延迟率。

本发明还提供一种对接收数据的处理分析系统，包括：

收发模块，用于接收一组基站发送的数据，所述一组基站包括观测基站及参考基站；

差分运算模块，用于对所接收的数据进行差分运算，获得处理数据；

评估模块，用于基于所述处理数据的属性自动对所述处理数据进行评估，得到评估结果，以供用户看到对实时接收的数据的分析结果。

本发明还提供一种服务终端，所述服务终端包括一种对接收数据的处理分析系统，所述处理分析系统包括：

收发模块，用于接收一组基站发送的数据，所述一组基站包括观测基站及参考基站；

差分运算模块，用于对所接收的数据进行差分运算，获得处理数据；

评估模块，用于基于所述处理数据的属性自动对所述处理数据进行评估，得到评估结果，以供用户看到对实时接收的数据的分析结果。

在本发明实施例中，在对接收的数据进行处理之后，通过预设规则自动对处理数据进行分析评价，无需用户手动分析评价，给用户带来便利。

附图说明

图1是本发明第一实施例提供的一种对接收数据的处理分析方法的流程图；

图2是本发明第一实施例提供的一优选方案的一种对接收数据的处理分析方法的步骤s3的具体流程图；

图3是本发明第一实施例提供的又一优选方案的一种对接收数据的处理分析方法的步骤s3的具体流程图；

图4是本发明第二实施例提供的一种对接收数据的处理分析系统的结构图；

图5是本发明第二实施例提供的一优选方案的一种对接收数据的处理分析系统的分析评价模块3的具体结构图；

图6是本发明第二实施例提供的又一优选方案的一种对接收数据的处理分析系统的分析评价模块3的具体结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例中，一种对接收数据的处理分析方法，包括：接收来自参考基站及观测基站的数据；对所接收的数据进行差分运算，获得处理数据；基于所述处理数据的属性自动对所述处理数据进行分析，得到分析结果，以供用户看到对实时接收的数据的分析结果。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一：

图1示出了本发明第一实施例提供的一种对接收数据的处理分析方法的流程图，包括：

步骤s1、接收来自观测基站及参考基站的数据；

具体地，与该观测基站及参考基站建立连接之后，该观测基站及参考基站会定时发送采集的数据，该数据可包括：星历数据、观测数据、对应基站的信号强度、卫星颗数等，还可包括数据的类型等，此处对此不作限制。需要说明的是，连接上该观测基站及参考基站后，该观测基站及参考基站会发送当前的数据。而通常情况下，该观测基站及参考基站是同步发送信息，接收该观测基站及参考基站也是同步接收的。

步骤s2、对接收的数据进行差分运算，获得处理数据；

具体地，首先对接收的数据进行分析，得到分析结果，例如分析接收的数据的类型、数据大小等；然后根据分析结果对所接收的数据进行差分运算，得到处理数据，例如可根据接收的数据类型选择对应的差分运算算法进行处理，得到差分运算之后的处理数据，具体地，在接收到观测基站及参考基站的数据后，对二者发送的数据进行分析，例如每次接收的数据的完整性、类型等进行分析，选择对应的差分算法进行差分运算处理，获得一组差分运算之后的处理数据，而差分运算算法可采用现有的差分运算技术，此处对此不作限制。

步骤s3、基于处理数据的属性自动对所述处理数据进行分析，得到分析结果，以供用户看到对实时接收的数据的分析结果；

具体地，在差分运算处理之后，对该处理数据进行存储(缓存)，然后对处理数据进行分析评价，例如基于处理频率、该处理数据当前所处的状态信息来分析评价该处理数据的固定率、延迟率等。本实施例中，当对接收的比对数据(参考基站与观测基站发送的数据进行比对)进行差分运算处理后，及时自动对该处理数据进行分析评价，无需手工逐个去分析评价，一定程度上给用户带来便利。

在本实施例的一个优选方案中，该步骤s1之前还可包括：

步骤s0、接收用户的连接指示，基于连接指示分别与所述观测基站及参考基站进行连接，以接收所述观测基站及参考基站发送当前的数据。

具体地，用户在系统的展示页面输入参考站的相关信息(如参考基站的地址及端口号)及观测基站的相关信息(例如服务地址、端口号、经纬度位置信息等)，并进行连接操作，发出连接指示，系统接收到用户的连接指示后，与对应的观测基站及参考基站进行连接，观测基站及参考基站与终端连接成功后，发送当前的数据给系统。

在本实施例的一个优选方案中，该步骤s3之后还可包括：

步骤s4、将所述分析结果反馈给用户。

具体地，可将分析结果以图表形式在系统的展示页面反馈给用户，或者以其他形式反馈给用户，此处对此不作限制。

本实施例中，对观测基站及参考基站发送的数据进行差分运算后，实时自动对处理数据进行分析评价，并将评价结果直观地显示出来，便于用户直接看到分析评价结果，无需手动分析评价，给用户带来便利。

在本实施例的一个优选方案中，该步骤s3具体为：基于预设固定率规则计算处理数据的固定率，得到处理数据对应的固定率。

具体地，该处理数据包括多条处理子数据，每一条处理子数据包括对应的状态信息、数据类型、数据值等。进一步地，该状态信息可以是固定位、不固定位或者不够固定位，该状态信息可以用代码表示，例如：1表示固定位、0表示不够固定位、-1表示不固定位，还可以用其他方式来表示，此处对此不作限制。

如图2所示，为本发明第一实施例提供的一优选方案的一种对接收数据的处理分析方法的步骤s3的具体流程图，该步骤s3包括：

步骤s301、分析每一条所述处理子数据的状态信息，统计处于固定位的处理子数据的条数；

具体地，分析每一条处理子数据的状态信息，获取处于固定位的处理子数据，然后统计该处理自数据的条数。

步骤s302、基于所统计的条数与处理子数据的总条数计算处理数据的固定率。

具体地，将所统计的处于固定位的处理子数据的条数与处理子数据的总条数之间的比值作为该处理数据的固定率，例如，此时有1000条处理子数据，而有800条处理子数据处于固定位，则此时的固定率为80％。

进一步地，还可统计在不同时间段的处理子数据的固定率，例如：设置1小时或者2小时内的处理数据的固定率，如获取1小时内的处理子数据的数量，并且分析该1小时内的处于固定位的处理子数据的数量；又或者获取2小时内的处理子数据的数量，并且分析该2小时内的处于固定位的处理子数据的数量，然后求得不同时间段内的处理数据的固定率，然后求得不同时间段对应的处理数据的固定率，以列表形式存储。

更进一步地，以时间段的长短为顺序，对对应的固定率进行排序，且以列表形式存储，时间段与固定率一一对应；

更进一步地，以固定率的大小为顺序进行排序，以列表形式存储，固定率与时间段一一对应。

在本实施例的一优选方案中，还可以对接收数据的百分比来计算固定率，例如：数据的接收频率为1s，接收到数据后，及时对数据进行处理，分析所接收的数据，例如分析10s内接收并处理的数据，而处理数据携带实际接收(处理)的数据大小及原始数据大小等信息，实际处理数据的大小与原始数据的大小之间的比值即为在10s内的处理数据的固定率。此外，还可以设置不同的时间段求得对应时间段内的处理数据的固定率，然后将不同时间段对应的固定率以列表形式反馈给用户，用户可以直观看到那个时间段的固定率会较大或者较低，还可以根据所计算的不同时间段内的处理数据的固定率来求得平均固定率。

本实施例中，可根据实际需要弹性地改变固定率规则，获得与该固定率规则的固定率计算结果，贴近用户的实际需求。

在本实施例的一个优选方案中，该步骤s3具体为：基于预设延迟率规则计算处理数据的延迟率，得到所处理数据的延迟率。

具体地，处理数据包括多条处理子数据，而每一处理子数据还携带对应的处理时间点、状态信息及数据类型等信息。

如图3所示，为本发明第一实施例提供的又一优选方案的一种对接收数据的处理分析方法的步骤s3的具体流程图，该步骤s3包括：

步骤s31、基于预设处理频率及每一条处理子数据的处理时间点计算每一条处理子数据的延迟时间；

具体地，通常以一定处理频率来对接收的数据进行差分运算处理，但有时会出现延迟处理的情况，例如延迟接收数据可能导致延迟处理，这就导致数据的处理时间点与理论处理时间点不吻合，而理论处理时间点与实际处理时间点之间的差值即为对应的处理子数据的延迟时间，需要说明的是，每处理一条数据就会播发该处理子数据，该理论处理时间点也可认为是处理子数据的播发时间点。例如：每1s处理一条数据，因此处理时间点应该是1s、2s、3s、、、，而实际处理时间点却是1s、1.2s、2.3s等，因此需要计算每一条数据的延迟时间，进而获得每一条处理子数据的延迟时间，当然，延迟时间也可以为0。

步骤s32、基于每一条处理子数据的延迟时间计算处理数据的延迟率。

具体地，计算出每一条处理子数据的延迟时间后，可统计在不同时间段的延迟率。

在本实施例的一个优选方案中，该步骤s32具体包括：

预先设置一个以上不同的预设时间段；

分别统计在不同的预设时间段内，延迟时间未超过预设值的处理子数据的条数；

基于所统计的条数及所述处理子数据的总量计算在每一预设时间段的延迟率。

具体地，预先设置不同的时间段，例如1小时、2小时等，此处对此不作限制，然后分别在不同时间段内，统计延迟时间未超过预设值的处理子数据的条数，与该预设时间段内的处理子数据的条数进行比较，获得该预设时间段对应的延迟率，例如：预设时间段为1小时，获取1小时长度的处理数据，获得对应处理子数据的条数，统计该1小时内的每一条处理子数据的延迟时间，计算延迟时间超过预设值(例如1s)的处理子数据的条数，将延迟时间超过预设值的处理子数据的条数(如5条)与1小时内的处理子数据的条数(如500条)之间的比值即为该1小时内的延迟率(1％)。同样道理，获得不同预设时间段对应的延迟率。

接着，比较每一预设时间段对应的延迟率，获得延迟率的统计值，该统计值至少包括以下一种：最大延迟率、最小延迟率、平均延迟率。

具体地，分析每一预设时间段对应的延迟率，获得最大延迟率、最小延迟率及平均延迟率(所有延迟率相加求平均值)，进一步地，对所获得的不同预设时间段的延迟率进行排序(如按照延迟率大小、预设时间段的长度等)，以列表形式反馈给用户。用户可根据实际情况设置不同的时间段来分析延迟率，便于直观地看到分析结果，根据分析结果进行后续应用。

在本实施例的一个优选方案中，上述步骤s3具体为：

按照实际处理时间点来对上述处理数据进行分段，获得多段处理数据；

统计每一段处理数据的实际大小及理论大小；

对于每一段处理数据，采用公式：dy-ds/dy来计算该段处理数据对应的延迟率，其中，所述dy为该段处理数据的理论大小，ds为该段处理数据的实际大小。例如在1分钟内，理论接收的数据为500m，实际接收的数据为450m，此时的延迟率为500-450/500＝10％。

通过上述方式计算每一段处理数据对应的延迟率，并以实际处理时间点来进行排序，或者以延迟率大小来排序形成列表反馈给用户。

本实施例中，在对接收的数据进行处理之后，通过预设规则自动对处理数据进行分析评价，无需用户手动分析评价，给用户带来便利。

其次，可根据实际需求设置规则来对处理数据进行评价，贴近用户的实际需求。

再者，及时对差分运算处理的数据进行分析评价，及时验证差分运算的质量，便于后续应用。

实施例二：

图4示出了本发明第二实施例提供的一种对接收数据的处理分析系统的结构图，包括：收发模块1、与收发模块1连接的差分运算模块2、与差分运算模块2连接的分析评价模块3，其中：

收发模块1，接收来自观测基站及参考基站的数据；

具体地，与该观测基站及参考基站建立连接之后，该观测基站及参考基站会定时发送采集的数据，该数据可包括：星历数据、观测数据、对应基站的信号强度、卫星颗数等，还可包括数据的类型等，此处对此不作限制。需要说明的是，连接上该观测基站及参考基站后，该观测基站及参考基站会发送当前的数据。而通常情况下，该观测基站及参考基站是同步发送信息，接收该观测基站及参考基站也是同步接收的。

差分运算模块2，用于对接收的数据进行差分运算，获得处理数据；

具体地，首先对接收的数据进行分析，得到分析结果，例如分析接收的数据的类型、数据大小等；然后根据分析结果对所接收的数据进行差分运算，得到处理数据，例如可根据接收的数据类型选择对应的差分运算算法进行处理，得到差分运算之后的处理数据，具体地，在接收到观测基站及参考基站的数据后，对二者发送的数据进行分析，例如每次接收的数据的完整性、类型等进行分析，选择对应的差分算法进行差分运算处理，获得一组差分运算之后的处理数据，而差分运算算法可采用现有的差分运算技术，此处对此不作限制。

分析评价模块3，用于基于处理数据的属性自动对所述处理数据进行分析，得到分析结果，以供用户看到对实时接收的数据的分析结果；

具体地，在差分运算处理之后，对该处理数据进行存储(缓存)，然后对处理数据进行分析评价，例如基于处理频率、该处理数据当前所处的状态信息来分析评价该处理数据的固定率、延迟率等。本实施例中，当对接收的比对数据(参考基站与观测基站发送的数据进行比对)进行差分运算处理后，及时自动对该处理数据进行分析评价，无需手工逐个去分析评价，一定程度上给用户带来便利。

在本实施例的一个优选方案中，该收发模块1还可用于：接收用户的连接指示，基于连接指示分别与所述观测基站及参考基站进行连接，以接收所述观测基站及参考基站发送当前的数据。

具体地，用户在系统的展示页面输入参考站的相关信息(如参考基站的地址及端口号)及观测基站的相关信息(例如服务地址、端口号、经纬度位置信息等)，并进行连接操作，发出连接指示，系统接收到用户的连接指示后，与对应的观测基站及参考基站进行连接，观测基站及参考基站与终端连接成功后，发送当前的数据给系统。

在本实施例的一优选方案中，该系统还可包括：

反馈模块4，用于将分析结果反馈给用户。

具体地，可将分析结果以图表形式反馈给用户，或者以其他形式反馈给用户，此处对此不作限制。

本实施例中，对观测基站及参考基站发送的数据进行差分运算后，实时自动对处理数据进行分析评价，并将评价结果直观地显示出来，便于用户直接看到分析评价结果，无需手动分析评价，给用户带来便利。

在本实施例的一个优选方案中，该分析评价模块3具体用于：基于预设固定率规则计算处理数据的固定率，得到处理数据对应的固定率。

具体地，该处理数据包括多条处理子数据，每一条处理子数据包括对应的状态信息、数据类型、数据值等。进一步地，该状态信息可以是固定位、不固定位或者不够固定位，该状态信息可以用代码表示，例如：1表示固定位、0表示不够固定位、-1表示不固定位，还可以用其他方式来表示，此处对此不作限制。

如图5所示，为本发明第二实施例提供的一优选方案的一种对接收数据的处理分析系统的分析评价模块3的具体结构图，该分析评价模块3包括：分析单元31、与分析单元31连接的固定率计算单元32，其中：

分析单元31，用于分析每一条所述处理子数据的状态信息，统计处于固定位的处理子数据的条数；

具体地，分析每一条处理子数据的状态信息，获取处于固定位的处理子数据，然后统计该处理自数据的条数。

固定率计算单元32，用于基于所统计的条数与处理子数据的总条数计算处理数据的固定率。

具体地，将所统计的处于固定位的处理子数据的条数与处理子数据的总条数之间的比值作为该处理数据的固定率，例如，此时有1000条处理子数据，而有800条处理子数据处于固定位，则此时的固定率为80％。

进一步地，还可统计在不同时间段的处理子数据的固定率，例如：设置1小时或者2小时内的处理数据的固定率，如获取1小时内的处理子数据的数量，并且分析该1小时内的处于固定位的处理子数据的数量；又或者获取2小时内的处理子数据的数量，并且分析该2小时内的处于固定位的处理子数据的数量，然后求得不同时间段内的处理数据的固定率，然后求得不同时间段对应的处理数据的固定率，以列表形式存储。

更进一步地，以时间段的长短为顺序，对对应的固定率进行排序，且以列表形式存储，时间段与固定率一一对应；

更进一步地，以固定率的大小为顺序进行排序，以列表形式存储，固定率与时间段一一对应。

在本实施例的一优选方案中，该分析评价模块3还可具体用于：对接收数据的百分比来计算固定率，例如：数据的接收频率为1s，接收到数据后，及时对数据进行处理，分析所接收的数据，例如分析10s内接收并处理的数据，而处理数据携带实际接收(处理)的数据大小及原始数据大小等信息，实际处理数据的大小与原始数据的大小之间的比值即为在10s内的处理数据的固定率。此外，还可以设置不同的时间段求得对应时间段内的处理数据的固定率，然后将不同时间段对应的固定率以列表形式反馈给用户，用户可以直观看到那个时间段的固定率会较大或者较低，还可以根据所计算的不同时间段内的处理数据的固定率来求得平均固定率。

本实施例中，可根据实际需要弹性地改变固定率规则，获得与该固定率规则的固定率计算结果，贴近用户的实际需求。

在本实施例的一优选方案中，该分析评价模块3还可具体用于基于预设延迟率规则计算处理数据的延迟率，得到所处理数据的延迟率。

具体地，处理数据包括多条处理子数据，而每一处理子数据还携带对应的处理时间点、状态信息及数据类型等信息。

如图6所示，为本发明第二实施例提供的又一优选方案的一种对接收数据的处理分析系统的分析评价模块3的具体结构图，该分析评价模块3具体包括：延迟时间计算单元61及与延迟时间计算单元61连接的延迟率计算单元62，其中：

延迟时间计算单元61，用于基于预设处理频率及每一条处理子数据的处理时间点计算每一条处理子数据的延迟时间；

具体地，通常以一定处理频率来对接收的数据进行差分运算处理，但有时会出现延迟处理的情况，例如延迟接收数据可能导致延迟处理，这就导致数据的处理时间点与理论处理时间点不吻合，而理论处理时间点与实际处理时间点之间的差值即为对应的处理子数据的延迟时间，需要说明的是，每处理一条数据就会播发该处理子数据，该理论处理时间点也可认为是处理子数据的播发时间点。例如：每1s处理一条数据，因此处理时间点应该是1s、2s、3s、、、，而实际处理时间点却是1s、1.2s、2.3s等，因此需要计算每一条数据的延迟时间，进而获得每一条处理子数据的延迟时间，当然，延迟时间也可以为0。

延迟率计算单元62，用于基于每一条处理子数据的延迟时间计算处理数据的延迟率。

具体地，计算出每一条处理子数据的延迟时间后，可统计在不同时间段的延迟率。

在本实施例的一个优选方案中，该延迟率计算单元62具体用于：

预先设置一个以上不同的预设时间段；

分别统计在不同的预设时间段内，延迟时间未超过预设值的处理子数据的条数；

基于所统计的条数及所述处理子数据的总量计算在每一预设时间段的延迟率。

具体地，预先设置不同的时间段，例如1小时、2小时等，此处对此不作限制，然后分别在不同时间段内，统计延迟时间未超过预设值的处理子数据的条数，与该预设时间段内的处理子数据的条数进行比较，获得该预设时间段对应的延迟率，例如：预设时间段为1小时，获取1小时长度的处理数据，获得对应处理子数据的条数，统计该1小时内的每一条处理子数据的延迟时间，计算延迟时间超过预设值(例如1s)的处理子数据的条数，将延迟时间超过预设值的处理子数据的条数(如5条)与1小时内的处理子数据的条数(如500条)之间的比值即为该1小时内的延迟率(1％)。同样道理，获得不同预设时间段对应的延迟率。

接着，比较每一预设时间段对应的延迟率，获得延迟率的统计值，该统计值至少包括以下一种：最大延迟率、最小延迟率、平均延迟率。

具体地，分析每一预设时间段对应的延迟率，获得最大延迟率、最小延迟率及平均延迟率(所有延迟率相加求平均值)，进一步地，对所获得的不同预设时间段的延迟率进行排序(如按照延迟率大小、预设时间段的长度等)，以列表形式反馈给用户。用户可根据实际情况设置不同的时间段来分析延迟率，便于直观地看到分析结果，根据分析结果进行后续应用。

在本实施例的一个优选方案中，该分析评价模块3还可用于：

按照实际处理时间点来对上述处理数据进行分段，获得多段处理数据；

统计每一段处理数据的实际大小及理论大小；

对于每一段处理数据，采用公式：dy-ds/dy来计算该段处理数据对应的延迟率，其中，所述dy为该段处理数据的理论大小，ds为该段处理数据的实际大小。例如在1分钟内，理论接收的数据为500m，实际接收的数据为450m，此时的延迟率为500-450/500＝10％。

通过上述方式计算每一段处理数据对应的延迟率，并以实际处理时间点来进行排序，或者以延迟率大小来排序形成列表反馈给用户。

在本实施例的一个优选方案中，该系统与外部一个以上服务终端连接，该服务终端可用于辅助该系统对处理数据进行分析评价，而该系统还可包括分发模块，用于将存储的处理数据分派给上述一个以上服务终端，其中，可根据处理数据的大小来为多个服务终端分派分析评价任务，例如按照平均分配原则将处理数据的分析评价任务分派给上述一个以上服务终端，也将部分分析评价任务分配给分析评价模块3，还可根据处理数据的优先级(处理时间先后)将分析评价任务分配出去，以提高分析评价效率，减轻系统的运算负担。

本实施例中，在对接收的数据进行处理之后，通过预设规则自动对处理数据进行分析评价，无需用户手动分析评价，给用户带来便利。

其次，可根据实际需求设置规则来对处理数据进行评价，贴近用户的实际需求。

再者，及时对差分运算处理的数据进行分析评价，及时验证差分运算的质量，便于后续应用。

本发明还提出一种服务终端，该服务终端包括上述实施例所述的对接收数据的处理分析系统，该处理分析系统的具体结构及工作原理与上述实施例的描述基本一致，具体可参考上述实施例的描述，此处不再赘述。

本发明中，在对接收的数据进行处理之后，通过预设规则自动对处理数据进行分析评价，无需用户手动分析评价，给用户带来便利。

其次，可根据实际需求设置规则来对处理数据进行评价，贴近用户的实际需求。

再者，及时对差分运算处理的数据进行分析评价，及时验证差分运算的质量，便于后续应用。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。

专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。