(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210751332.8 (22)申请日 2022.06.29 (71)申请人 西安羚控电子科技有限公司 地址 710065 陕西省西安市高新区团结南 路32号航天科技军民融合创新中心11 层 (72)发明人 上官银芳　高涛　王宬　何宇　 (74)专利代理 机构 西安佩腾特知识产权代理事 务所(普通 合伙) 61226 专利代理师 张倩 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 30/12(2020.01) G06F 111/02(2020.01) (54)发明名称 基于B_S架构的数据分析处理方法及数据分 析处理系统 (57)摘要 本发明提出了基于B_S架构的数据分析处理 方法及数据分析处理系统， 属于仿真试验数据处 理技术领域， 其包括获取仿真试验结果文件目 录； 选择仿真试验结果文件目录中的待处理结果 文件， 并发送至客户端； 客户端生成数据配置文 件， 选取待处理结果文件中的数据字段作为数据 分析处理的源 数据， 将源数据导入 数据配置文件 中； 判断源数据是否需要配置算法； 服务端接收 源数据， 并对源数据进行过滤和封装， 形成预设 结构数据， 发送给pyt hon进行处理得到 结果数据 并反馈至客户端。 本发明不用下载安装matlab等 软件进行数据处理和分析， 提高了用户使用的便 利性。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115048801 A 2022.09.13 CN 115048801 A 1.基于B_S架构的数据分析处 理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取仿真试验结果文件目录； 选择所述仿真试验结果文件目录中的待处 理结果文件， 并发送至客户端； 客户端生成数据配置文件， 选取待处理结果文件中的数据字段作为数据分析处理的源 数据， 将所述源数据导入数据配置文件中； 判断所述源数据是否需要配置算法； 若需要， 则配置算法及参数， 重复判断步骤； 若不需要， 则将源数据和/或完成算法配置的源数据发送至服 务端； 服务端接收源数据和/或完成算法配置的源数据， 并对源数据和/或完成算法配置的源 数据进行过滤和 封装， 形成预设结构数据， 发送给python进行处理得到结果数据并反馈至 客户端。 2.如权利要求1所述的基于B_S架构的数据分析处理方法， 其特征在于， 所述服务端接 收源数据， 并对源 数据进行过滤和封装， 形成预设结构数据， 发送给python进 行处理得到结 果数据并反馈 至客户端具体包括： 服务端接源数据和/或完成算法配置的源数据， 并对源数据和/或完成算法配置的源数 据进行过滤处理生成过程数据； 服务端将所述过程数据进行封装形成预设结构数据； 服务端将预设结构数据发送给pytho n进行数据处理生成结果数据； 服务端将结果数据反馈 至客户端。 3.如权利要求2所述的基于B_S架构的数据分析处理方法， 其特征在于， 所述服务端将 预设结构数据发送给pytho n进行数据处理生成结果数据具体为： 服务端通过控制cmd命令的方式启动python数据处理过程， 并将预设结构数据发送给 python进行数据处理， 生成结果数据。 4.如权利要求3所述的基于B_S架构的数据分析处理方法， 其特征在于， 所述服务端接 收源数据， 并对源 数据进行过滤和封装， 形成预设结构数据， 发送给python进 行处理得到结 果数据并反馈 至客户端还 包括： 对结果数据进行存 储。 5.如权利要求1 ‑4任一项所述的基于B_S架构的数据分析处理方法， 其特征在于， 所述 基于B_S架构的数据分析处 理方法还 包括： 客户端接收服 务端反馈的结果数据， 并根据结果数据进行 可视化分析。 6.如权利要求1 ‑4任一项所述的基于B_S架构的数据分析处理方法， 其特征在于， 所述 若需要， 则配置算法及参数， 重复判断步骤 还包括： 对配置完算法的源数据进行存 储。 7.如权利要求1 ‑4任一项所述的基于B_S架构的数据分析处理方法， 其特征在于， 所述 源数据和/或完成算法配置的源数据通过ht tp请求的方式发送至服 务端。 8.一种基于B_S架构的数据分析处 理系统， 其特 征在于， 包括 数据获取模块： 用于获取仿真试验结果文件目录； 数据选择模块： 用于选择所述仿真试验结果文件目录中的待处理结果文件， 并发送至 客户端； 配置文件生成模块： 用于客户端生成数据配置文件， 选取待处理结果文件中的数据字权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115048801 A 2段作为数据分析处 理的源数据， 将所述源数据导入数据配置文件中； 配置模块： 用于判断所述源数据是否需要配置算法； 若需要， 则配置算法及参数， 重复 判断步骤； 若不需要， 则将源数据和/或完成算法配置的源数据发送至服 务端； 以及数据处理模块： 用于服务端接收源数据和/或完成算法配置的源数据， 并对源数据 和/或完成算法配置的源 数据进行过滤和封装， 形成预设结构数据， 发送给python进行 处理 得到结果数据并反馈 至客户端。 9.如权利要求8所述的基于B_S架构的数据分析处理系统， 其特征在于， 所述数据处理 模块具体为： 用于服务端接 收源数据和/或完成算法配置的源数据， 并对源数据和/或完成 算法配置的源数据进行过滤和封装， 形成预设结构数据， 通过控制cmd命令的方式启动 python数据处理过程， 并将预设结构数据发送给python进行数据处理， 处理完成后生成结 果数据， 并将结果数据反馈 至客户端。 10.如权利要求8或9所述的基于B_S架构的数据分析处理系统， 其特征在于， 所述基于 B_S架构的数据分析处 理系统还 包括可视化分析模块， 所述可视化分析模块： 用于客户端接收服务端反馈的结果数据， 并根据结果数据进行 可视化分析。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115048801 A 3