本申请属于海浪测试，尤其涉及一种三角点位海浪测试方法及装置。
背景技术：
1、测试海浪通常涉及多种方法和仪器，这些方法旨在测量海浪的各种参数，如波高、周期、波向、波型和海况等。
2、传统目测法是最早的海浪观测方法，采用秒表和望远镜等辅助器材，几乎完全依赖人工观测海浪要素。这种方法的优点是数据持续性好，不依赖于外界环境因素，如电力和仪器，但缺点是观测误差大，数据可比性差，可信度不高。随着科技的发展，仪器观测法逐渐成为主流，其精度和效率远高于目测法。
3、采用仪器能够观测海平面的高度，能够通过光学的方式实时检测，通过海平面的高度变化计算海浪高度，但是，难以对海浪的方向进行分析，海浪数据的测试数据不够丰富。
技术实现思路
1、本申请提供的一种三角点位海浪测试方法，本方案在三角点位设置测试仪，通过三个点位设置的测试仪，能够充分分析海浪高度变化趋势，能够准确计算海浪的方向。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种三角点位海浪测试方法，所述方法基于三个测试仪，三个测试仪设置于一个安装平面，在所述安装平面上，三个测试仪相互连接构成三角形，所述方法的步骤包括：
3、获取三个测试仪在预设时间段的原始水面高度数据，对所述原始水面高度数据进行数据筛除；
4、基于时间对预设时间段进行切分，将数据筛除后的所述原始水面高度数据切分为多个子时间段的第一水面高度数据；
5、基于子时间段的第一水面高度数据计算波浪周期，基于所述波浪周期对子时间段的第一水面高度数据增加标识符，得到第二水面高度数据；
6、将三个测试仪在同一子时间段的第二水面高度数据构建为一个数据组，基于每个数据组进行趋势分析，得到每个数据组对应时间段的海浪方向。
7、采用上述方案，本方案首先获取三个测试仪在预设时间段的原始水面高度数据，并进行切分，对切分后的数据进一步基于海浪周期进行划分，并通过标识符标记每个海浪周期的数据，最终将三个测试仪在同一子时间段的第二水面高度数据构建为一个数据组，基于每个数据组进行趋势分析，由于海浪依赖于在三角布局下的传播存在时间差，通过比较不同三角点位上测得的数据可以确定海浪方向。
8、在本发明的一些实施方式中，在对所述原始水面高度数据进行数据筛除的步骤中，计算每个测试仪采集的原始水面高度数据的平均值，基于原始水面高度数据的平均值计算所述原始水面高度数据中每条数据的偏差，基于偏差对原始水面高度数据中数据进行筛除。
9、采用上述方案，基于平均值对原始水面高度数据中偏差较大的数据进行筛除，能够有效的剔除无效的测量数据。
10、在本发明的一些实施方式中，在基于时间对预设时间段进行切分，将数据筛除后的所述原始水面高度数据切分为多个子时间段的第一水面高度数据的步骤中，将每个测试对应的筛除后的原始水面高度数据进行均匀划分，将每个子时间段的原始水面高度数据作为一组的第一水面高度数据。
11、在本发明的一些实施方式中，在基于子时间段的第一水面高度数据计算波浪周期的步骤中，将每个测试仪对应的第一水面高度数据中相邻的数值变化拐点之间的数据作为一个海浪周期的数据。
12、在本发明的一些实施方式中，所述基于子时间段的第一水面高度数据计算波浪周期的步骤还包括；基于子时间段内每个海浪周期的时间，计算平均值作为该子时间段的海浪周期时间。
13、在本发明的一些实施方式中，在基于所述波浪周期对子时间段的第一水面高度数据增加标识符，得到第二水面高度数据的步骤中，将所述标识符设置于所述第一水面高度数据中相邻的海浪周期的数据之间，得到第二水面高度数据。
14、在本发明的一些实施方式中，在将三个测试仪在同一子时间段的第二水面高度数据构建为一个数据组的步骤中，将三个测试仪对应的第二水面高度数据均作为一个行，构建数据矩阵，作为对应的数据组。
15、在本发明的一些实施方式中，在将三个测试仪对应的第二水面高度数据均作为一个行，构建数据矩阵，作为对应的数据组的步骤中，在多个行之间将对应的标识符进行对齐，使数据矩阵的多个行之间对应的标识符处于同一个列。
16、采用上述方案，本方案通过标识符的设置，将数据矩阵的多个行之间对应的标识符处于同一个列，即能够使标识符横向的每个区域对应一个海浪周期，本方案能够通过标识符明确海浪周期对应的区域，并可以更直接的对每个海浪周期的数据进行分析，提高数据处理的精准度。
17、在本发明的一些实施方式中，在基于每个数据组进行趋势分析，得到每个数据组对应时间段的海浪方向的步骤中，将所述数据组中的数据输入到预设的神经网络模型中，所述神经网络模型输出海浪方向。
18、采用上述方案，本方案的神经网络模型能够结合数据组的数据矩阵中的标识符，对每个海浪周期的数据进行分析，得到数据组对应时间段的海浪方向，本方案也可以结合相邻时间段的多个数据组，得到一段时间内海浪方向的变化。
19、第二方面，本申请实施例提供了一种三角点位海浪测试装置，该装置包括计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时该装置实现所述三角点位海浪测试方法所实现的步骤。
20、本发明的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本发明的实践而获知。本发明的目的和其它优点可以通过在说明书以及附图中具体指出并获得。
21、本领域技术人员将会理解的是，能够用本发明实现的目的和优点不限于以上具体所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本发明能够实现的上述和其他目的。
1.一种三角点位海浪测试方法，其特征在于，所述方法基于三个测试仪，三个测试仪设置于一个安装平面，在所述安装平面上，三个测试仪相互连接构成三角形，所述方法的步骤包括：
2.根据权利要求1所述的三角点位海浪测试方法，其特征在于，在对所述原始水面高度数据进行数据筛除的步骤中，计算每个测试仪采集的原始水面高度数据的平均值，基于原始水面高度数据的平均值计算所述原始水面高度数据中每条数据的偏差，基于偏差对原始水面高度数据中数据进行筛除。
3.根据权利要求1所述的三角点位海浪测试方法，其特征在于，在基于时间对预设时间段进行切分，将数据筛除后的所述原始水面高度数据切分为多个子时间段的第一水面高度数据的步骤中，将每个测试对应的筛除后的原始水面高度数据进行均匀划分，将每个子时间段的原始水面高度数据作为一组的第一水面高度数据。
4.根据权利要求1所述的三角点位海浪测试方法，其特征在于，在基于子时间段的第一水面高度数据计算波浪周期的步骤中，将每个测试仪对应的第一水面高度数据中相邻的数值变化拐点之间的数据作为一个海浪周期的数据。
5.根据权利要求1所述的三角点位海浪测试方法，其特征在于，所述基于子时间段的第一水面高度数据计算波浪周期的步骤还包括；基于子时间段内每个海浪周期的时间，计算平均值作为该子时间段的海浪周期时间。
6.根据权利要求1所述的三角点位海浪测试方法，其特征在于，在基于所述波浪周期对子时间段的第一水面高度数据增加标识符，得到第二水面高度数据的步骤中，将所述标识符设置于所述第一水面高度数据中相邻的海浪周期的数据之间，得到第二水面高度数据。
7.根据权利要求1-6任一项所述的三角点位海浪测试方法，其特征在于，在将三个测试仪在同一子时间段的第二水面高度数据构建为一个数据组的步骤中，将三个测试仪对应的第二水面高度数据均作为一个行，构建数据矩阵，作为对应的数据组。
8.根据权利要求7所述的三角点位海浪测试方法，其特征在于，在将三个测试仪对应的第二水面高度数据均作为一个行，构建数据矩阵，作为对应的数据组的步骤中，在多个行之间将对应的标识符进行对齐，使数据矩阵的多个行之间对应的标识符处于同一个列。
9.根据权利要求1所述的三角点位海浪测试方法，其特征在于，在基于每个数据组进行趋势分析，得到每个数据组对应时间段的海浪方向的步骤中，将所述数据组中的数据输入到预设的神经网络模型中，所述神经网络模型输出海浪方向。
10.一种三角点位海浪测试装置，其特征在于，该装置包括计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时该装置实现如权利要求1-9任一项所述三角点位海浪测试方法所实现的步骤。
