[发明专利]用于确定触摸事件的方法和触敏装置

说明书

技术领域

本发明涉及用于确定由用户在触敏装置的交互表面上提供的触摸事件的方法。本发明还涉及被配置为执行该方法的触敏装置。

背景技术

存在多种不同的技术来提供触敏接口。人们可以提及诸如电容性的、电阻性的、表面声波或基于弯曲波的声波技术之类的技术。这些方法的共同之处在于，一旦已经由基础分析方法识别建立触摸事件的触摸点的x、y坐标，则识别出触摸事件，如手指在交互表面上的拖曳交互作用，和/或多触摸式触摸事件，如放大或缩小触摸手势，在此期间两个手指远离或向着彼此移动。

然而，为了确定一个触摸事件的多个触摸点的x、y坐标，识别这些复杂的手势必须的硬件和软件相当苛刻，导致复杂且因此更昂贵的功能。因此，仅在高端产品中结合具有这种功能的触敏装置。

采用基于在触摸事件期间产生并在触敏交互表面内部向换能器传播的弯曲波的声波技术，例如需要采用能够识别建立手势的每个单独的触摸点的位置的参考声波信号建立数据库。

发明内容

为了在低成本应用中也引入这种技术，或者，一般地，为了能够以更低的成本提供这种功能，因此本发明的目标是简化用于确定触摸事件的方法。

该目标由根据权利要求1的用于确定触摸事件的方法实现。本发明的令人惊奇的发现在于，确实能够基于低通滤波过的检测信号识别触摸事件的特性。在前述声波技术中，已经经由高通滤波排除低频。这种排除的原因是低频与噪声之间的干扰。现在，通过引入将滤波过的原始信号分段成表示标准的基准信号的附加步骤，有用信号变得能够使用低频。

在这里，术语″触摸事件″涉及用户和交互表面之间的任何交互作用，其可以为由用户的手指或铁笔提供的单次触击，如通过同时用多于一个手指触击交互表面的多触摸事件，以及拖曳活动，在拖曳活动期间用户用他的手指或铁笔在交互表面上移动并且其再次可以为单次或多触摸事件。例如，单次拖曳触摸事件涉及在电子装置中使用的挥击或轻击手势，多触摸拖曳活动涉及转动、放大和缩小触摸事件。

根据优选实施例，步骤b可以包括应用统计模型来对滤波过的原始信号进行分段。统计模型的优点在于，不知道交互作用的精确形式，只知道有用信号和基准信号之间的某些特性差异，就能够从可以由两类建立的信号中识别出一类或另一类。因此不需要建立一阈值，高于该阈值的信号被视为有用信号，低于该阈值的信号被视为基准/噪声信号。

优选地，可以在时间域中执行该方法。因此不需要执行到频率域的转换，这简化了实现根据本发明的方法所需要的硬件。

优选地，滤波器可以具有100Hz，特别地50Hz，更特别地30Hz的最大通过频率。在该频率范围中，在换能器的附近发生的触摸事件导致一图案，一方面，该图案可以被用来识别原始信号数据的有用信号部分，另一方面，也可以用来确定触摸事件的某些特性。

进一步优选地，步骤b可以包括期望最大化算法，特别是分类期望最大化算法。这些统计方法是能够最大化数据何时不完整的可能性的迭代技术，并且可以用在数据的混合的情况中。该算法优点在于它收敛。在变形例中，引入附加的分类，强制类的在给定时间处发生的可能性为0或1。分类算法的优点在于，它更快地收敛，并且因此非常适合实时处理。

优选地，假设基准信号和有用信号中的每一种都具有高斯分布且它们的信号能量遵循伽马分布。高斯和伽马分布具有简化算法的编程的已知特性，以便可以保持用于实现算法的硬件简单，并且保持高的处理速度。

优选地，在期望最大化算法的初始化步骤时，两种分布的方差基于信号能量，其中有用信号类涉及最大能量，基准信号类涉及中等能量。看起来这些初始方差形成导致期望最大化算法的快速收敛的起始条件。

有利地，在分段步骤b期间，可以分析所述被检测到的信号的具有预定持续时间的流。典型地，移动装置上的手势，如放大、缩小、转动、挥击或轻击手势不花费多于500毫秒。因此，足以分析被检测到的信号中的具有最多两秒的持续时间的数据流。实际上，通过提供长于典型的手势触摸事件的数据流，能够总是提供一些基准信息，以便CEM算法可以收敛并识别两种分布。

优选地，一旦在步骤b已经识别有用信号，则可以分析有用信号以能够在已经分析完整的数据流之前确定对应的触摸事件的特性。因此，在对应于给定手势的命令将输出之前，人们不必等待数据流的结束。因此该方法可以在实时条件下运行。

优选地，CEM算法可以包括至少涉及基准信号的初始条件的加权步骤，以改善输入变化量的估计。特别地，在CEM算法还未发现有用信号的情况中，所确定的变化值可以用作用于下一次运行中的基准信号的输入变化量。最终可以增加记忆效应。