基于双圆域的触摸屏采样优化方法
【专利摘要】本发明公开一种基于双圆域的触摸屏采样优化方法，应用于触摸屏的采样驱动模块中，其包括以下步骤：步骤1：首先根据硬件差异选择双圆的半径，包括内圆半径确认和外圆半径；步骤2：通过步骤1得到的双圆将触摸屏的采样平面划分为多个区域，对不同区域内的采样点进行分类处理。本发明将平面域优化引入了触摸屏采样优化当中，使用双圆域对平面域进行分割，从而对实现了对采样数据的分类处理；使用正态分布确定圆域半径，使圆域半径确认更加合理，有效的区分了静态点击和拖拽动作。
【专利说明】基于双圆域的触摸屏采样优化方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及触摸屏校正方法，具体涉及一种基于双圆域的触摸屏采样优化方法。【背景技术】
[0002]由于工艺限制，不管是电容屏还是电阻屏，由硬件采样上来的数据不可避免的都有一定的抖动。电容屏还会出现一定概率的“飞点”现象(采集到的数据忽然跳到屏幕边缘的现象)。如果不对数据进行优化就使用的话，会出现图标抖动，划线毛刺等现象，严重影响用户的体验感。
[0003]现在触摸屏采样优化方案有很多，但是大多是基于时域平均算法的，无法在平面域对抖动范围做判断，而且对于“飞点”的处理也不太理想。
【发明内容】
[0004]因此，针对上述的问题，本发明提出一种基于双圆域的触摸屏采样优化方法，可以在平面域上实现对抖动的滤波，并一并解决“飞点”问题，而且可以和时域平均算法达到完
美兼容。
[0005]为了解决上述技术问题，本发明所采用的思路是，将整个触摸屏作为坐标平面，以每次点击动作前η次采样平均值作为圆心，以静态点击硬件采样精度最大值和快速拖拽动作最大值为半径，将坐标平面划分为多个域，并对数据进行分类处理，从而达到数据优化的目的。
[0006]具体的，本发明是一种基于双圆域的触摸屏采样优化方法，应用于触摸屏采样驱动模块的驱动程序中，是对硬`件采样原始数据的一种优化算法，包括以下步骤:
[0007]步骤1:由于不同的触摸屏的采样电路的硬件特性不同，采样精度也会有很大差另O，所以在编写驱动程序的时候需要首先根据硬件差异确认合适的双圆半径，半径确认包括内圆半径F1确认和外圆半径r2确认；内圆半径!T1确认,使用了正态分布,具体步骤为:
[0008]步骤IA:长时间点击触摸屏某个点(一般选取屏幕中间位置)，采集η个点的位置数据，为了规避偶然误差，采样点的数目η要足够大，第m个点的坐标的值表示为:m(xm，ym);其中，长时间是指长按某个预设之间，例如3s ;采集的点的数量η需要足够多，其和硬件采集频率有关，η=硬件采样频率*采样时间；
[0009]步骤IB:对采集到的η个点进行求平均运算，找到中心位置ο(?)，并计算各个点距离ο点的距离d，第m个点距离的距离表示为:dm =如“>、(.《-汗；
[0010]步骤IC:计算各个点距离O点的平均距离d = (dl+dl....+dn)/n.[0011]步骤ID:采样点和圆心的距离符合:V(Aa)的正态分布，其中σ为标准差，选取正态分布横轴区间为I.%σ^+1.96σ)，这样根据小概率事件原理可以保证取样落在内部圆域的概率为95.449974%。选择内圆半径η = 7/+ 1.96σ即可以保证取样有足够的覆盖率，又能保证内圆足够小；其中，σ是计算出来的标准差，因为有采样数据，使用一般的概率统计计算标准差的方法计算即可；
[0012]外圆半径1*2确认步骤如下:外圆半径1"2的选取是为了规避“飞点”，需要在合理范围内尽量大一些。根据一般用户使用习惯外圆半径一般选择采样范围(该采样范围是已知的)的1/8到1/4之间，令采样范围为(O~a)，则外圆半径r2的取值范围为(l/8a~l/4a)。即假如采样数据的范围在(O~4000)之间的话，外圆半径选取(500~1000)之间即可。
[0013]步骤2:在确认了双圆半径以后，即可通过双圆将触摸屏的采样平面(坐标平面)划分为多个区域，就可以对采样数据进行分类处理了，其具体步骤如下:
[0014]步骤2A:每次触摸屏的使用均是由中断触发产生的持续多次数据采集过程。驱动程序根据中断状态确认每次触摸屏使用过程开始采样的时刻，利用每次采样开始的η次数据(η可根据硬件采样速率来合理选取，一般选择3-5即可)确认触摸屏使用过程的初始圆
心 ο (X0, y0)；
[0015]步骤2B:设后续采样数据坐标为B (xb, yb)，计算其和初始化圆心o (x。，y。)的距离d0b ；
[0016]步骤2C:根据dob和ri，r2的大小比较结果对B (xb, yb)采样值进行3种不同的处理方式:
[0017]若dJr2，则判断B(xb，yb)为“飞点”，舍弃掉采样值；
[0018]^ !<=(1Λ<=2,则判断B(xb，yb)点为正常拖动产生的点，则上报B (xb, yb)坐标,并选取B(xb，yb)点为新圆心；
[0019]若U=IT1,则判断B (xb, yb)为固定点，上报o (x。，y。)点坐标,并仍选取o (x。，y。)为圆心；
[0020]步骤2D:以新圆心为基准重复步骤2B和步骤2C，直至一次触摸屏点击过程结束。
[0021]本发明将平面域优化引入了触摸屏采样优化当中，使用双圆域对平面域进行分害I]，从而对实现了对采样数据的分类处理；使用正态分布确定圆域半径，使圆域半径确认更加合理，并有效的区分了静态点击和拖拽动作。
[0022]本方案适用于触摸屏采样驱动模块，是对硬件采样原始数据的一种优化算法。本发明利用双圆域对采样平面进行了分割，是平面域的处理方法，弥补了时域采样的不足。并且在确定双圆半径和确定初始化采样圆心的时候和时域平均算法进行了完美的融合，具有如下优点:
[0023]1、由于使用正态分布和小概率事件作为理论基础确认的内圆半径，所以静态点击触摸屏的时候采样到的数据可以很好的落在内圆域中，这样上报的数据是稳定的圆心值，可以有效改善用户静态点击图标时候的抖动问题，使图标保持完全的静止；
[0024]2、外圆的使用，可以有效的将“飞点”排除在有效数据之外，防止拖拽划线和手写输入等动作的时候出现毛刺现象；
[0025]3、本发明的具体处理流程主要分为两个步骤，分别是:半径确认和采样数据处理，其中复杂的计算过程主要在于确认双圆半径，而双圆半径并不需要在程序运行过程中计算。程序运行过程中的增加的开销只有一个距离的计算，因此开销很小；
[0026]4、通过本发明的一种优化策略，可以同时解决图标抖动和“飞点”两种触摸屏采样常见问题，具有很好的实用性。
【专利附图】
【附图说明】
[0027]图1为本发明的双圆域的示意图；
[0028]图2为本发明的内圆半径确认的流程图；
[0029]图3为本发明的采样数据处理的流程图。
【具体实施方式】
[0030]现结合附图和【具体实施方式】对本发明进一步说明。
[0031]本发明是为了实现在平面域对抖动范围做判断，并同时实现对飞点的处理。本发明基于双圆域对各采样点进行分类，然后对分类后的采样点分别进行处理，其具体方法是将整个触摸屏作为坐标平面，以静态点击硬件采样精度最大值和快速拖拽动作最大值为半径将坐标平面划分为多个区域，以每次点击动作前η次采样平均值作为圆心，并对数据进行分类处理，达到数据优化的目的。本方案适用于触摸屏采样驱动模块的驱动程序，是对硬件采样原始数据的一种优化算法。
[0032]双圆域的概念如图1所示，其中，图中各图形含义如下:
[0033]矩形:代表整个触摸屏采样平面；
[0034]圆心ο:点击触摸屏确定的圆心；
[0035]小圆:半径为!T1的小圆,!T1的大小由静态点击硬件采样精度确定,小圆内部区域为内部圆域；
[0036]大圆:半径为r2的大圆，r2的大小由拖拽动作最大值确定,大圆内部确定第二个圆域；
[0037]圆外区域:大圆外、矩形内的触摸屏采样平面区域。
[0038]图示中，由内圆和外圆将整个坐标平面划分为内圆域、外圆域和圆外区域。
[0039]本发明的具体处理流程主要分为两个步骤，分别是:半径确认和采样数据处理。
[0040]其中，半径确认具体步骤如下:
[0041]不同的触摸屏采样电路的硬件特性不同，采样精度也会有很大差别，所以在在编写驱动程序的时候需要首先根据硬件差异确认合适的双圆半径(内圆半径和外圆半径)，如图2所示:
[0042]在确认内圆半径的时候，使用了正态分布。具体步骤为:
[0043]步骤A、长时间点击触摸屏固定点(一般选取屏幕中间位置)采集η个数据，为了规避偶然误差，采样点个数要足够大，第m个点的坐标的值用m(xm，ym)表示；
[0044]步骤B、对所有η个点的数据进行求平均运算找到中心位置《(H)，并计算各个点距离ο点的距离d，第m个点距离O(^J)的距离用dm = ^fnr.-W表示;
[0045]步骤C、计算平均距离d = ( il+Unl/n.[0046]步骤D、采样点和圆心的距离符合Λ/(Ασ)的正态分布其中σ为标准差，选取正态分布横轴区间为P -1.σ,? + \.96σ)，这样根据小概率事件原理可以保证取样落在内部圆域的概率为95.449974%。选择内圆半径η = 3+1.986σ即可以保证取样有足够的覆盖率，又能保证内圆足够小。
[0047]步骤Ε、外圆半径1*2的选取是为了规避“飞点”，需要在合理范围内尽量大一些。根据一般用户使用习惯外圆半径一般选择采样范围的1/8到1/4之间，即假如采样数据的范围在(O~4000)之间的话，外圆半径选取(500~1000)之间即可。
[0048]由上述可知，内圆半径由步骤A-步骤D确定出来是一个具体值，外圆半径在采样范围的1/8到1/4之间内任意选取一个具体值即可。在确认了双圆半径以后就可以对采样数据进行分类处理了。采样数据处理具体步骤如图3所示。每次触摸屏的使用均是由中断触发产生的持续多次数据采集过程。图3表示的是一次触摸屏使用过程中对数据的处理过程:
[0049]过程1、驱动程序可以根据中断状态确认每次触摸屏使用过程开始采样的时刻，利用每次采样开始的η次数据(η可根据硬件采样速率来合理选取，一般选择3-5即可)确认触摸屏使用过程的初始圆心ο (X。，y。)；
[0050]过程2、设后续采样数据坐标为B (xb，yb)，计算其和初始化圆心o (x。，y0)的距离d0b ；
[0051]过程3、根据(^和巧，r2的大小比较结果对B(xb，yb)采样值进行3种不同的处理方式:
[0052]若dob>r2,则判断B (xb, yb)为“飞点”，舍弃掉采样值；
[0053]若！^〈=(1。!^=;^，则判断B (xb, yb)点为正常拖动产生的点上报B (xb, yb)坐标,并选取B(xb，yb)点为新圆心；
[0054]若U=IT1,则判断B (xb, yb)为固定点，上报o (x。，y。)点坐标,并仍选取o (x。，y。)为圆心；
[0055]过程4、以新圆心为基准重复过程2和过程3，直至一次触摸屏点击过程结束。
[0056]本发明通过上述方案，将平面域优化引入了触摸屏采样优化当中，使用双圆域对平面域进行分割，从而对实现了对采样数据的分类处理。另外，本发明使用正态分布确定圆域半径，使圆域半径确认更加合理，有效的区分了静态点击和拖拽动作，具有很好的实用性。
[0057]尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。
【权利要求】
1.一种基于双圆域的触摸屏采样优化方法，应用于触摸屏的采样驱动模块的驱动程序中，其包括以下步骤: 步骤1:需要首先根据硬件差异选择双圆的半径，包括内圆半径A确认和外圆半径1"2确认； 步骤2:通过步骤I得到的双圆将将触摸屏的采样平面划分为多个区域，对多个区域内的采样点进行分类处理，其处理过程包括: 步骤2A:利用每次采样开始的η次数据确认触摸屏使用过程的初始圆心ο (X。，y。)； 步骤2B:令后续采样数据坐标为B (xb, yb),计算其和初始化圆心ο (X。，y0)的距离(1Λ ； 步骤2C:根据CL和ι，r2的大小比较结果对B (xb, yb)采样值进行处理: 若Ur2,则判断B (xb, yb)为“飞点”，舍弃掉采样值； 若！^〈=(1。!^=;^,则判断B (xb, yb)点为正常拖动产生的点，则上报B (xb, yb)坐标,并选取B (xb, yb)点为新圆心； 若dJ=IT1,则判断B(xb, yb)为固定点，上报ο (X。，y。)点坐标,并仍选取o (x。，y。)为圆心； 步骤2D:以新圆心为基准，重复步骤2B和步骤2C，直至一次触摸屏点击过程结束。
2.根据权利要求1所述的触摸屏采样优化方法，其特征在于:所述内圆半径A确认包括以下步骤: 步骤IA:点击触摸屏某个点，采集η个点的位置数据，令第m个点的坐标的值表示为:m(xm.ym)； 步骤IB:对采集到的η个点进行求平均运算，找到中心位置《(?，并计算各个点距离ο点的距离d,第m个点距离<9(Λ.,.ν，)的距离表示为:
3.根据权利要求1或2所述的触摸屏采样优化方法，其特征在于:所述外圆半径r2确认包括以下步骤:外圆半径1"2选择采样范围的1/8到1/4之间，令采样范围为(O~a)，则外圆半径r2的取值范围为(l/8a~l/4a)。
【文档编号】G06F3/041GK103605441SQ201310610385
【公开日】2014年2月26日 申请日期:2013年11月26日 优先权日:2013年11月26日
【发明者】范少卓, 李培明, 吕瑞明, 李琦, 杨磊, 柳素华 申请人:厦门雅迅网络股份有限公司