[发明专利]一种插件加载时长预测方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种插件加载时长预测方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：基于前一时刻的误差能量和当前时刻的误差能量更新FIR滤波器；将插件的最长加载时长输入更新后的FIR滤波器中，以使所述更新后的FIR滤波器基于变步长LMS算法确定所述插件的预测加载时长。上述技术方案，在插件的加载过程中，可以基于前一时刻确定加载时长产生的误差能量和当前时刻确定加载时长产生的误差能量，更新FIR滤波器，更新后的FIR滤波器在根据插件的最长加载时长确定预测加载时长时，效率更高，缩短了用户的等待时间，提升用户体验。

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术，尤其涉及一种插件加载时长预测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着小程序的普及，越来越多的原生应用页面采用混合开发模式完成页面开发，例如，采用Vue或React框架完成页面开发，以实现基于Cordova插件访问原生设备功能。特别对于IOS系统的设备，其应用页面中常常需要大量的Cordova插件完成页面访问原生设备功能。

现有技术中，Cordova插件的加载时长因设备而异，往往需要较长的时间等待插件加载，在插件加载完毕后，才能调用插件。

这种方式中，用户无法得知插件的加载时长，导致用户体验很差。

发明内容

本发明提供一种插件加载时长预测方法、装置、设备和存储介质，以实现对插件加载时长的预测，提升用户体验。

第一方面，本发明实施例提供了一种插件加载时长预测方法，包括：

基于前一时刻的误差能量和当前时刻的误差能量更新FIR滤波器；

将插件的最长加载时长输入更新后的FIR滤波器中，以使所述更新后的FIR滤波器基于变步长LMS算法确定所述插件的预测加载时长。

本发明实施例提供一种插件加载时长预测方法，包括：基于前一时刻的误差能量和当前时刻的误差能量更新FIR滤波器；将插件的最长加载时长输入更新后的FIR滤波器中，以使所述更新后的FIR滤波器基于变步长LMS算法确定所述插件的预测加载时长。上述技术方案，在插件的加载过程中，可以基于前一时刻确定加载时长产生的误差能量和当前时刻确定加载时长产生的误差能量，更新FIR滤波器，更新后的FIR滤波器在根据插件的最长加载时长确定预测加载时长时，效率更高，缩短了用户的等待时间，提升用户体验。

进一步地，基于前一时刻的误差能量和当前时刻的误差能量更新FIR滤波器，包括：

确定所述前一时刻的误差能量和所述当前时刻的误差能量后，计算所述前一时刻的误差能量和所述当前时刻的误差能量的几何平均值；

根据所述几何平均值确定抽头系数，并基于所述抽头系数更新所述FIR滤波器。

进一步地，确定所述前一时刻的误差能量和所述当前时刻的误差能量后，计算所述前一时刻的误差能量和所述当前时刻的误差能量的几何平均值，包括：

根据公式e(n)＝d(n)-y(n)确定所述前一时刻的误差能量和所述当前时刻的误差能量，其中，y(n)表示所述FIR滤波器的实际输出，d(n)表示所述FIR滤波器的期望输出，e(n)表示所述FIR滤波器的所述实际输出和所述期望输出的差值；

根据公式d(n)＝|e(n)e(n-1)|计算所述前一时刻的误差能量和所述当前时刻的误差能量的所述几何平均值，其中，e(n)表示所述当前时刻的误差能量，e(n-1)表示所述前一时刻的误差能量。

进一步地，根据所述几何平均值确定抽头系数，包括：

根据所述几何平均值确定所述变步长LMS算法的迭代步长，并基于所述迭代步长确定所述抽头系数。

进一步地，根据所述几何平均值确定所述变步长LMS算法的迭代步长，包括，