返回信息流rt，比如对一段时间到来的数据进行处理，一次处理可以分析出这些数据的关联，但是数据可能延迟到下一次处理时才到达(假设我们有数据发送的时间，只是传播延迟，也就是说我们看到他的时间戳就知道他应该是上一批的数据)，有什么好办法能简单快速的把延迟的数据加入到上一次的一批中去(除了重新分析或者直接丢弃)？
发自「贵邮」
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / paper / #30027同步于 2018/5/2
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Paper机器人发帖
请问有没有处理延迟到达的数据的好方法？
gggsss
2018/5/2镜像同步8 回复
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8 条回复
lz是要处理多径么?我处理的是多径所以按多径角度讲下，我就设定了个干扰矩阵或向量之类，每次新数据都加上上一次数据留下的干扰(当然，干扰向量/矩阵初始化为0)
请问干扰是什么意思…每次的干扰怎么计算？
【 在 MigReady 的大作中提到: 】
: lz是要处理多径么?我处理的是多径所以按多径角度讲下，我就设定了个干扰矩阵或向量之类，每次新数据都加上上一次数据留下的干扰(当然，干扰向量/矩阵初始化为0)
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发自「贵邮」
谢谢 我先看看[ema1]
【 在 lu1017222931 的大作中提到: 】
: 数据流处理。 spark streaming 是不是可以呀，楼主可以看看
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发自「贵邮」
【 在 gggsss 的大作中提到: 】
: 请问干扰是什么意思…每次的干扰怎么计算？
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: 发自「贵邮」
好吧……其实我已经放弃多径了[ema1]，好恶心……重新审了审题可能lz场景和我的不太符，我的情况是比如说第一次到来数据:
1，2，3，4，5，6，0，0
-，1，2，3，4，5，6，0
-，-，1，2，3，4，5，6
其中减号处表示延时，多径3条，延迟2个数据点，
处理下一批到来的信号时，把上面最后2列数据加到下一批信号的前2列……呃当然现在我不用处理了=_=
噗…为啥不用了啊 延迟让我好头大啊 想死想不出 查也差不到
【 在 MigReady 的大作中提到: 】
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: 【 在 gggsss 的大作中提到: 】
: : 请问干扰是什么意思…每次的干扰怎么计算？
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: : 发自「贵邮」
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: 好吧……其实我已经放弃多径了[ema1]，好恶心……重新审了
: .........
发自「贵邮」
【 在 gggsss 的大作中提到: 】
: 噗…为啥不用了啊 延迟让我好头大啊 想死想不出 查也差不到
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: 发自「贵邮」
不是不用……就是觉得好头痛就先放了，如果后面有时间再补充完善这样子，当然如果lz愿意继续探讨我也洗耳恭听，在我的场景下有延时仿真意义更大[ema1]