本發(fā)明涉及搜索引擎技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種分詞搜索方法及其裝置。

背景技術(shù)：

對于搜索引擎來說，分詞技術(shù)的重要程度是顯而易見的，它關(guān)系搜索引擎最重要的部分，搜索精確的問題。Solr自帶的分詞器不能滿足對中文的準(zhǔn)確分詞，因此需要引入外部中文分詞技術(shù)。

中文分詞到底對搜索引擎有多大影響。對于搜索引擎來說，最重要的并不是找到所有結(jié)果，因為在上百億的網(wǎng)頁中找到所有結(jié)果沒有太多的意義，沒有人能看得完，最重要的是把最相關(guān)的結(jié)果排在最前面，這也稱為相關(guān)度排序。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，現(xiàn)在正在逐步向人們學(xué)習(xí)，工作，休閑等各個空間延伸，因此互聯(lián)網(wǎng)上信息迎來了爆炸式的增長，信息多元化使人們分辨搜索起來困難無比，如何快速的讓人們在多種多樣的信息中找到自己想要的內(nèi)容成了一個難題。

在solr的分詞配置后成功后，在solr后臺管理界面進行模糊查詢的時候會存在分詞匹配個數(shù)的問題。打個簡單的比方：搜索“大學(xué)生奶粉”。 往往這個時候就有一大批數(shù)據(jù)出來，只要包含了分詞后的詞的數(shù)據(jù)都會搜索出來，給客戶的體驗不怎么好，本來客戶是想只展示大學(xué)生奶粉的，結(jié)果XX大學(xué)、XX大學(xué)生，還有其他名稱的奶粉都給搜索出來。顯然這不是我們想要的結(jié)果，我們需要的更精確的搜索結(jié)果。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的一是提供一種分詞搜索方法，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中分詞搜索準(zhǔn)確度不高的問題，實現(xiàn)了提高分詞搜索準(zhǔn)確度的技術(shù)效果。

本發(fā)明的上述技術(shù)目的一是通過以下技術(shù)方案得以實現(xiàn)的：

一種分詞搜索方法，包括以下步驟：

獲取原始搜索詞；

對所述搜索詞進行分詞處理，得到最小分詞組和最大分詞組；

搜索包含所述最小分詞組中所有分詞的第一詞條；

判斷是否存在所述第一詞條；

若存在所述第一詞條，對所述第一詞條進行分類，統(tǒng)計所述第一詞條在各類目中出現(xiàn)的次數(shù)，查找所述第一詞條在各類目中出現(xiàn)次數(shù)最多的類目作為目標(biāo)類目；

獲取所述目標(biāo)類目，在所述目標(biāo)類目下搜索包含最小分詞中任一分詞的第一目標(biāo)詞條，并輸出所述第一目標(biāo)詞條；

若不存在第一詞條，搜索包含所述最大分詞組中任一分詞的第二詞條；

獲取所述第二詞條，獲取所述第二詞條，對所述第二詞條進行分詞處理得到第一分詞組，并統(tǒng)計所述第一分詞組中的分詞在第二詞條中出現(xiàn)的次數(shù)，查找所述第一分詞組中與所述最小分詞組中相同的分詞組成分詞交集，查找所述分詞交集中在第二詞條中出現(xiàn)次數(shù)最多的分詞作為中心詞；

判斷所述中心詞是否位于所述原始搜索詞末尾；

若中心詞位于所述原始搜索詞末尾，查找第二詞條中包含中心詞的詞條作為第二目標(biāo)詞條，并輸出所述第二目標(biāo)詞條；

若中心詞不是所述原始搜索詞里最后一個詞，輸出“未搜索到”。

進一步的，所述分詞處理通過solr分詞系統(tǒng)完成。

進一步的，所述最大分詞組中的分詞包括由原始搜索詞通過最小切分法得到的分詞。

進一步的，所述對所述搜索詞進行分詞處理的步驟，還包括去除分詞處理中得到的停用詞。

進一步的，所述停用詞包括語氣助詞、連詞和結(jié)構(gòu)助詞。

進一步的，所述搜索包含所述最小分詞組中所有分詞的第一詞條之前還包括步驟：調(diào)用數(shù)據(jù)庫，所述搜索均在數(shù)據(jù)庫中進行。

本發(fā)明的目的二是提供一種分詞搜索裝置，其包括：

獲取模塊，用于獲取原始搜索詞；

分詞處理模塊，用于對所述搜索詞進行分詞處理，得到最小分詞組和最大分詞組；

第一搜索模塊，用于搜索包含所述最小分詞組中所有分詞的第一詞條；

第一判斷模塊，用于判斷是否存在所述第一詞條；

目標(biāo)類目查找模塊，若存在所述第一詞條，對所述第一詞條進行分類，統(tǒng)計所述第一詞條在各類目中出現(xiàn)的次數(shù)，查找所述第一詞條在各類目中出現(xiàn)次數(shù)最多的類目作為目標(biāo)類目；

第一輸出模塊，用于獲取所述目標(biāo)類目，在所述目標(biāo)類目下搜索包含最小分詞中任一分詞的第一目標(biāo)詞條，并輸出所述第一目標(biāo)詞條；

第二搜索模塊，若不存在所述第一詞條，搜索包含所述最大分詞組中任一分詞的第二詞條；

中心詞查找模塊，用于獲取所述第二詞條，對所述第二詞條進行分詞處理得到第一分詞組，并統(tǒng)計所述第一分詞組中的分詞在第二詞條中出現(xiàn)的次數(shù)，查找所述第一分詞組中與所述最小分詞組中相同的分詞組成分詞交集，查找所述分詞交集中在第二詞條中出現(xiàn)次數(shù)最多的分詞作為中心詞；

第二判斷模塊，用于判斷所述中心詞是否位于所述原始搜索詞末尾；

第二輸出模塊，若中心詞位于所述原始搜索詞的末尾，查找第二詞條中包含中心詞的詞條作為第二目標(biāo)詞條，并輸出所述第二目標(biāo)詞條；

若中心詞不是所述原始搜索詞里最后一個詞，輸出“未搜索到”。

進一步的，所述分詞處理模塊還包括去除分詞處理中得到的停用詞。

綜上所述，本發(fā)明具有以下有益效果：通過對原始搜索詞提取最大分詞組和最小分詞組，待提取完畢后，先在數(shù)據(jù)庫中搜索包含最小分詞組中所有分詞的第一詞條，若存在第一詞條，找到第一詞條在其涵蓋的類目中數(shù)量最多的類目作為目標(biāo)類目，在再這個目標(biāo)類目下搜索包含最小分詞組中任一分詞的第一目標(biāo)詞條，作為搜索結(jié)果輸出；若不存在第一詞條，搜索數(shù)據(jù)庫中包含最大分詞組中任一分詞的第二詞條，對第二詞條進行分詞處理得到第一分詞組，去第一分詞組與最大分詞組的交集作為分詞交集，并找到分詞交集中在第二詞條中出現(xiàn)次數(shù)最多的分詞作為中心詞，若中心詞位于原始搜索詞的末尾，搜索第二詞條中包含中心詞的詞條作為第二目標(biāo)詞條，第二目標(biāo)詞條作為搜索結(jié)果輸出，若中心詞不位于原始搜索詞的末尾，則輸出“未搜索到”。當(dāng)數(shù)據(jù)庫中找不到包含最小分詞組中所有分詞的第一詞條時，通過判斷原始搜索詞中心詞的方式對數(shù)據(jù)庫進行搜索，搜索出用戶想要信息。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例中分詞方法的主要流程圖；

圖2為本實施例中分詞裝置的結(jié)構(gòu)圖。

具體實施方式

以下結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步詳細說明。

本具體實施例僅僅是對本發(fā)明的解釋，其并不是對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員在閱讀完本說明書后可以根據(jù)需要對本實施例做出沒有創(chuàng)造性貢獻的修改，但只要在本發(fā)明的保護范圍內(nèi)都受到專利法的保護。

本發(fā)明實施例中的分詞搜索方法包括：獲取原始搜索詞；對搜索詞進行分詞處理，得到最小分詞組和最大分詞組；搜索包含最小分詞組中所有分詞的第一詞條；判斷是否存在第一詞條；若存在第一詞條，對第一詞條進行分類，統(tǒng)計第一詞條在各類目中出現(xiàn)的次數(shù)，查找第一詞條在各類目中出現(xiàn)次數(shù)最多的類目作為目標(biāo)類目；獲取目標(biāo)類目，在目標(biāo)類目下搜索包含最小分詞組中任一分詞的第一目標(biāo)詞條，并輸出第一目標(biāo)詞條；若不存在第一詞條，搜索包含最大分詞組中任一分詞的第二詞條；獲取第二詞條，對第二詞條進行分詞處理得到第一分詞組，并統(tǒng)計第一分詞組中的分詞在第二詞條中出現(xiàn)的次數(shù)，查找第一分詞組中與最小分詞組中相同的分詞組成分詞交集，查找分詞交集中在第二詞條中出現(xiàn)次數(shù)最多的分詞作為中心詞；判斷中心詞是否位于原始搜索詞末尾；若中心詞位于原始搜索詞末尾，查找第二詞條中包含中心詞的詞條作為第二目標(biāo)詞條，并輸出第二目標(biāo)詞條；若中心詞不是原始搜索詞里最后一個詞，輸出“未搜索到”。

參見圖1，本發(fā)明實施例中的方法包括一下步驟：

步驟101：獲取原始搜索詞。

本發(fā)明實施例中，可以首先獲得一段文字，在獲得一段文字后，加載詞典庫。本實施例中還可以自行構(gòu)建一停用詞擴展詞典庫，在停用詞擴展詞典庫中包含有多種詞匯，例如可以有語氣助詞、連詞、結(jié)構(gòu)助詞等，在停用詞擴展詞典中包括的詞匯都是對理解整個句子無幫助的詞匯，例如，有一句話是：“大學(xué)生的奶粉?！逼渲小暗摹本褪墙Y(jié)構(gòu)助詞，對于整個句子來說就是無意義的詞組，則這個“的”字就可以在停用詞擴展詞典庫中。

步驟102：對搜索詞進行分詞處理，得到最小分詞組和最大分詞組。

本發(fā)明實施例中，可以首先通過雙向最大匹配法獲得最小分詞組，雙向最大匹配法是將正向最大匹配法得到的分詞結(jié)果和逆向最大匹配法的到的結(jié)果進行比較，從而決定正確的分詞方法。還是那個“大學(xué)生的奶粉”的例子，雙向最大匹配法即把所有可能的詞都分出來，上面的句子在去除停用詞“的”后，可以得到最小分詞組：{大學(xué)、大學(xué)生、學(xué)生、奶粉}。在根據(jù)雙向最大匹配法獲得最小分詞組后，可以繼續(xù)根據(jù)最小切分法對原始搜索詞進行處理獲得最大分詞組，使每一句中切出的次數(shù)最少，在“大學(xué)生的奶粉”的例子中，去除停用詞“的”后，可以得到最大分詞組：{大學(xué)生、奶粉}。

或者，本發(fā)明實施例中，可以首先根據(jù)最小切分法對原始搜索詞進行分詞處理得到最大分詞組，再根據(jù)雙向最大匹配法對原始搜索詞進行分詞處理得到最小分詞組。

或者，本發(fā)明實施例中，可以同時根據(jù)正向最大匹配法和最小切分法分別對原始搜索詞進行分詞處理，獲得最小分詞組和最大分詞組。

步驟103：搜索包含最小分詞組中所有分詞的第一詞條。

本發(fā)明的實施例中，將最小分詞組中的所有分詞在數(shù)據(jù)庫中進行搜索，獲得第一詞條，其中，第一詞條中必須包含最小分詞組中的所有分詞。例如，上述最小分詞組{大學(xué)、大學(xué)生、學(xué)生、奶粉}，在數(shù)據(jù)庫中查找的第一詞條應(yīng)為“X大學(xué)生奶粉X”、“X大學(xué)生X奶粉X”、“大學(xué)X大學(xué)生X奶粉”等。

步驟104：判斷是否存在第一詞條。

本發(fā)明的實施例中，在數(shù)據(jù)庫中搜索包含最小分詞組中所有分詞的第一詞條后，若搜索得到一個及一個以上的第一詞條時，判定為存在第一詞條。若未搜索到第一詞條，則判定為不存在第一詞條。若存在第一詞條，則進入步驟105，若不存在第一詞條，則進入步驟107。

步驟105：對第一詞條進行分類，統(tǒng)計第一詞條在各類目中出現(xiàn)的次數(shù)，查找第一詞條在各類目中出現(xiàn)次數(shù)最多的類目作為目標(biāo)類目。

本發(fā)明的實施例中，此步驟是在步驟104之后，判斷為存在第一詞條才可執(zhí)行的步驟。數(shù)據(jù)庫中的所有詞條，均有其對應(yīng)的類目，即第一詞條也均有其對應(yīng)的類目，通過對第一詞條所在類目中的數(shù)量進行統(tǒng)計，得到第一詞條在各類目中數(shù)量最多的類目作為目標(biāo)類目。比如，在上述例子中，“大學(xué)生的奶粉”對應(yīng)的目標(biāo)類目是“營養(yǎng)保健品”，既是確定了原始搜索詞所屬的類目。

步驟106，獲取目標(biāo)類目，在目標(biāo)類目下搜索包含最小分詞中任一分詞的第一目標(biāo)詞條，并輸出第一目標(biāo)詞條。

本發(fā)明的實施例中，獲取目標(biāo)類目后縮小了原始搜索詞的搜索范圍，使搜索變得更加有目的性，在目標(biāo)類目下搜索包含最下分詞中任一分詞的第一目標(biāo)詞條，從而找到與用戶最需要的詞條，并輸出第一目標(biāo)詞條。在上述例子中，即搜索到在類目“營養(yǎng)保健品”下的包含最小分詞組{大學(xué)、學(xué)生、大學(xué)生、奶粉}中任一分詞的第一目標(biāo)詞條。作為優(yōu)化，可以最小分詞組中的分詞在第一目標(biāo)詞條中出現(xiàn)的數(shù)量由多到少進行排序。例如，在上述例子中“奶粉”是類目“營養(yǎng)保健品”中搜索得到第一目標(biāo)詞條最多的分詞，因此將包含“奶粉”的第一目標(biāo)詞條排在前面。

步驟107，搜索包含最大分詞組中任一分詞的第二詞條。

本發(fā)明的實施例中，此步驟是在步驟104之后，判斷為不存在第一詞條時可執(zhí)行的步驟。將最大分詞組中的任一分詞在數(shù)據(jù)庫中進行搜索，獲得第二詞條，其中，第二詞條中必須包含最大分詞組中的任一分詞，當(dāng)然也可包含最大分詞組中的所有分詞。例如，上述最大分詞組{大學(xué)生、奶粉}，對應(yīng)的在數(shù)據(jù)庫中查找的第二詞條應(yīng)為“X大學(xué)生X”、“X奶粉X”也可以是“X大學(xué)生奶粉X”、“X大學(xué)生X奶粉X”等。

步驟108，獲取第二詞條，對第二詞條進行分詞處理得到第一分詞組，查找第一分詞組中與最小分詞組中相同的分詞組成分詞交集，查找分詞交集中在第二詞條中出現(xiàn)次數(shù)最多分詞作為中心詞。

本發(fā)明的實施例中，在獲取第二詞條后，首先對第二詞條進行分詞處理，這里的分詞處理優(yōu)選為雙向最大匹配法，分出第二詞條中所有可能的分詞作為第一分詞組。然后查找第一分詞組與最小分詞組中相同的分詞作為分詞交集，并將分詞交集中在第二詞條中出現(xiàn)次數(shù)最多的分詞作為中心詞。在篩選中心詞的過程中，可通過多種方法進行篩選，方法一：統(tǒng)計分詞交集中的分詞分別在第二詞條中出現(xiàn)的次數(shù)，找到分詞交集中在第二詞條中出現(xiàn)次數(shù)最多的分詞作為中心詞。在上述“大學(xué)生的奶粉”的例子中，最大分詞組{大學(xué)生、奶粉}與第一分詞組{牛奶、奶粉、營養(yǎng)、學(xué)生、大學(xué)生…}的交集是{大學(xué)生、奶粉}，其中，包含“奶粉”的第二詞條有300個，包含“大學(xué)生”的第二詞條有20個，則得到中心詞“奶粉”。方法二：統(tǒng)計第一分詞組中的分詞分別在第二詞條中出現(xiàn)的次數(shù)，然后根據(jù)分詞交集中的分詞，篩選得到在第一分詞組中為分詞交集中的分詞對應(yīng)的在第二詞條中出現(xiàn)的次數(shù)，找到在第二詞條中出現(xiàn)次數(shù)最多的分詞作為中心詞。在上述“大學(xué)生的奶粉”的例子中，第二詞條包含第一分詞組{牛奶、奶粉、營養(yǎng)、學(xué)生、大學(xué)生…}中“奶粉”的有300個，包含“牛奶”的有150個，包含“營養(yǎng)”的有100個，包含“學(xué)生”的有80個，包含“大學(xué)生”的有20個。其中“奶粉”出現(xiàn)的次數(shù)最多，認(rèn)為“奶粉”使原始搜索詞的中心詞。在本實施例中，篩選得到中心詞的方法不限于上述兩種方法。

步驟109，判斷中心詞是否位于原始搜索詞末尾。

本發(fā)明的實施例中，判斷中心詞是否位于原始搜索詞的末尾，例如，在上述“大學(xué)生的奶粉”的例子中，判斷中心詞“奶粉”是否位于“大學(xué)生的奶粉”的末尾。作為優(yōu)化，當(dāng)原始搜索詞的末尾出現(xiàn)了停用詞擴展詞典庫中的停用詞時，則去該通用詞再進行上述判斷。即，當(dāng)原始搜索詞為“大學(xué)生的奶粉啊”中，“啊”是語氣助詞應(yīng)去除，得到“大學(xué)生的奶粉”再進行上述判斷。

步驟110，查找第二詞條中包含中心詞的詞條作為第二目標(biāo)詞條，并輸出所述第二目標(biāo)詞條。

本發(fā)明的實施例中，此步驟是在步驟109之后，判斷為中心詞位于原始搜索詞的末尾時才可執(zhí)行的步驟。查找數(shù)據(jù)庫中包含中心詞的詞條作為第二目標(biāo)詞條，并輸出第二目標(biāo)詞條。例如，在上述“大學(xué)生的奶粉”的例子中，“奶粉”為中心詞且位于“大學(xué)生的奶粉”末尾，因此在數(shù)據(jù)庫中即可搜索包含“奶粉”的詞條作為第二目標(biāo)詞條并輸出。

步驟111，輸出“未搜索到”。

本發(fā)明的實施例中，此步驟是在步驟109之后，判斷為中心詞不位于原始搜索詞的末尾時才可執(zhí)行的步驟。當(dāng)中心詞不位于原始搜索詞的末尾時，默認(rèn)為中心詞不是用戶需要的信息的關(guān)鍵字，然后輸出“為搜索到”返回。在返回“未搜索到”后也可返回最小分詞組中的所有分詞供用戶選擇作為中心詞，再對選擇后的中心詞進行搜索。

本發(fā)明的實施例中，上述步驟103、步驟107可同時進行，當(dāng)然在步驟104判斷出數(shù)據(jù)庫存在第一詞條時，不需要進行步驟107，但是，當(dāng)步驟104判斷出數(shù)據(jù)庫不存在第一詞條時，就需進行步驟107。同時進行步驟103和步驟107的優(yōu)點是：節(jié)省了步驟104判斷出數(shù)據(jù)庫不存在第一詞條后才進行步驟107的時間。而缺點也是顯而易見的：在步驟104判斷出數(shù)據(jù)庫不存在第一詞條時，進行了多余的步驟107，增加了運算的負(fù)荷。

參照圖2，本發(fā)明還提供了一種分詞搜索裝置，包括獲取模塊201、分詞處理模塊202、第一搜索模塊203、第一判斷模塊204、目標(biāo)類目查找模塊205、第一輸出模塊206、第二搜索模塊207、中心詞查找模塊208、第二判斷模塊209、第二輸出模塊210、數(shù)據(jù)存儲模塊211。

獲取模塊201，用于獲取原始搜索詞；

分詞處理模塊202，用于對所述搜索詞進行分詞處理，得到最小分詞組和最大分詞組，其中分詞處理模塊中還存儲了停用詞擴展詞典庫；

第一搜索模塊203，用于搜索包含所述最小分詞組中所有分詞的第一詞條；

第一判斷模塊204，用于判斷是否存在所述第一詞條；

目標(biāo)類目查找模塊205，若存在第一詞條，對第一詞條進行分類，統(tǒng)計第一詞條在各類目中出現(xiàn)的次數(shù)，查找所述第一詞條在各類目中出現(xiàn)次數(shù)最多的類目作為目標(biāo)類目；

第一輸出模塊206，用于獲取所述目標(biāo)類目，在目標(biāo)類目下搜索包含所述最小分詞組中任一分詞的第一目標(biāo)詞條，并輸出所述第一目標(biāo)詞條；

第二搜索模塊207，若不存在所述第一詞條，搜索包含最大分詞組中任一分詞的第二詞條；

中心詞查找模塊208，用于獲取所述第二詞條，對第二詞條進行分詞處理得到第一分詞組，并統(tǒng)計第一分詞組中的分詞在第二詞條中出現(xiàn)的次數(shù)，查找第一分詞組中與所述最小分詞組中相同的分詞組成分詞交集，查找分詞交集中在第二詞條中出現(xiàn)次數(shù)最多的分詞作為中心詞；

第二判斷模塊209，用于判斷所述中心詞是否位于原始搜索詞末尾；

第二輸出模塊210，若中心詞位于所述原始搜索詞的末尾，查找第二詞條中包含中心詞的詞條作為第二目標(biāo)詞條，并輸出第二目標(biāo)詞條；

若中心詞不是原始搜索詞里最后一個詞，輸出“未搜索到”。

數(shù)據(jù)存儲模塊211，用于存儲數(shù)據(jù)庫。

其中，第一搜索模塊203和第二搜索模塊207可同時進行，當(dāng)然在第一判斷模塊204判斷出數(shù)據(jù)庫存在第一詞條時，第二搜索模塊207的執(zhí)行是多余的，但是，當(dāng)?shù)谝慌袛嗄K204判斷出數(shù)據(jù)庫不存在第一詞條時，第二搜索模塊207就需執(zhí)行。第一搜索模塊203和第二搜索模塊207可同時進行的優(yōu)點是：節(jié)省了第一判斷模塊204判斷出數(shù)據(jù)庫不存在第一詞條后，模塊207才執(zhí)行的時間。而缺點也是顯而易見的：在第一判斷模塊204判斷出數(shù)據(jù)庫不存在第一詞條時，第二搜索模塊207的執(zhí)行增加了運算的負(fù)荷。

本發(fā)明的實施例中，本發(fā)明的分詞搜索裝置可整合在PC端、手機端和服務(wù)器端，但不限于上述這三種種具體的設(shè)備。本發(fā)明的實施例中，本裝置可全部整合在PC端或手機端或服務(wù)器端，由服務(wù)器執(zhí)行分詞搜索。本裝置的實施例中，本裝置中的獲取模塊201和分詞處理模塊202可整合在PC端，而其他模塊可整合在服務(wù)器端。

本發(fā)明的分詞搜索方法和分詞搜索裝置可廣泛應(yīng)用于搜索引擎中，特別是電子商務(wù)網(wǎng)站搜索商品時，可精確的搜索用戶需要搜索的信息，而不是其它不相關(guān)的信息。例如，搜索“成人奶粉”，經(jīng)過分詞處理會比拆分為“成人”和“奶粉”，然后搜索出成人用品和嬰兒奶粉，這顯然不是用戶需要的搜索結(jié)果，而本發(fā)明則可以有效的避免上述搜索偏差，搜索出用戶需要的搜索結(jié)果。

結(jié)合本文所揭示實施例描述的各種例示性邏輯塊、模塊、電路、元件及/或組件均可借助通用處理器、數(shù)字信號處理器(DSP)、專用集成電路(ASIC)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)或其它可編程邏輯組件、離散門或晶體管邏輯、離散硬件組件或經(jīng)設(shè)計以執(zhí)行本文所描述功能的任何組合來實施或執(zhí)行。通用處理器可以是微處理器，但另一選擇為，所述處理器可以是任何常規(guī)的處理器、控制器、微控制器或狀態(tài)機。處理器還可實施為計算組件的組合，例如DSP與微處理器的組合、多個微處理器的組合、一個或一個以上微處理器與DSP核心的聯(lián)合或任何其它這種配置。

結(jié)合本文所揭示實施例描述的方法或算法可直接包含在硬件、可由處理器執(zhí)行的軟件模塊或兩者的組合中。軟件模塊可駐留在RAM存儲器、快閃存儲器、ROM存儲器、EPROM存儲器、EEPROM存儲器、寄存器、硬磁盤、可裝卸磁盤、CD-ROM或所屬技術(shù)領(lǐng)域中已知的任何其它形式的計算機可讀媒體中。計算機可讀媒體可耦合到所述處理器以使所述處理器可從計算機可讀媒體讀取信息及將信息寫入到所述計算機可讀媒體。或者，計算機可讀媒體可集成到處理器。