CN102597928A - 采用检测触摸位置并且提供触觉反馈的弯曲波振动感测器的触敏设备 - Google Patents
采用检测触摸位置并且提供触觉反馈的弯曲波振动感测器的触敏设备 Download PDFInfo
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Abstract
一种触敏设备,包括:触敏显示部件,能够支持弯曲波振动并且具有用户可访问的显示表面;转换器阵列,耦接到显示部件,该转换器阵列包括至少一些被配置为检测用户对输入表面的物理触摸并且响应于所检测的对显示表面的触摸而输入脉冲到显示部件来对用户产生触觉感觉的转换器;以及信号处理器,用以从转换器阵列中的至少一些转换器接收信号并且适配为分析所述信号以确定物理触摸在显示表面上的位置。
Description
技术领域
本发明涉及包括触敏屏或者面板的触敏设备。
背景技术
US4,885,565、US5,638,060、US5,977,867、US2002/0075135描述了在被触摸时使用户具有触觉反馈的触摸操作装置。在US4,885,565中,提供了一种致动器,其用于在该致动器被供电时将向CRT施加运动以提供触觉反馈。在US5,638,060中,将电压施加于用于形成使元件振动的开关的压电元件,以向用户的手指施加反作用力。在US5,977,867中,当用手指或者指示器(pointer)接触触摸屏时,触觉反馈单元生成用户感觉得到的机械振动。利用足以被感觉到的长度但在下一按键触摸之前足以终止的短的脉冲宽度来控制机械振动的幅度、振动频率以及脉冲长度。US2002/0075135描述了使用第二转换器(transducer)来提供瞬态尖峰信号形式的脉冲以模拟按钮点击。
在上面描述的每个现有技术文献中,响应于用户的手指或者指示器的离散(discrete)触摸提供触觉反馈。
发明内容
根据本发明的第一方面,提供一种触敏设备,其包括:
触敏显示部件,能够支持弯曲波振动并且具有用户可访问的显示表面,
转换器阵列,耦接到显示部件,该转换器阵列至少包括一些转换器,所述转换器被配置为检测用户对输入表面的物理触摸并且响应于所检测的对显示表面的触摸而输入脉冲到显示部件来使得用户产生触觉感觉,以及
信号处理器,用以从转换器阵列中的至少一些转换器接收信号并且适配为分析所述信号以确定显示表面上的物理触摸的位置。
转换器阵列中的至少一些转换器由此是可逆的(reversible)并且配置为检测所述物理触摸以及输入所述脉冲。换言之,用以检测物理触摸的转换器阵列中的至少一些转换器与用以输入脉冲的转换器阵列中的至少一些转换器是共用的。
信号处理器可以包括适配为分析信号以提供更高级的用户输入的神经网络。
可以将转换器阵列配置为将用于使触觉感觉局部化(localise)的脉冲输入到检测的触摸位置。转换器阵列中的至少一些转换器可以适配为检测包括以下项的任何组中:输入表面偏转(deflection)、输入表面速度、施加的压力、施加的力、施加的触摸角度以及任何触摸的持续时间。
可以将信号处理器配置为:处理接收的信号以测量多个转换器的每个的输入信号的传递函数;根据每个测量的传递函数推断逆传递函数并且使用适当的逆传递函数以确定触摸位置从而生成输出信号。传递函数测量在测试位置施加的力到每个转换器的传递。
显示部件可以包括电子显示屏幕。
根据本发明的另一方面,提供一种操作触敏设备的方法,该设备包括:
能够支持弯曲波振动并且具有用户可访问的显示表面的触敏显示部件,耦接到显示部件的转换器阵列,以及信号处理器,该方法包括:
配置转换器阵列以包括至少一些转换器被配置为:检测用户对输入表面的物理触摸并且响应于所检测的显示表面的触摸而输入脉冲到显示部件来对用户产生触觉感觉,以及
布置信号处理器以从转换器阵列中的至少一些转换器接收信号并且将信号处理器适配为分析信号以确定物理触摸在显示表面上的位置。
可以配置信号处理器以具有神经网络并且借助神经网络可以分析信号以提供高级的用户输入。
可以将转换器阵列配置为输入用于使得触觉感觉局部化的脉冲到检测的触摸位置。可以将转换器阵列中的至少一些转换器适配为检测包括以下项的任何组:输入表面偏转、输入表面速度、施加的压力、施加的力、施加的触摸角度以及任何触摸的持续时间。
可以将信号处理器配置为:处理接收的信号以测量多个转换器的每个的输入信号的传递函数,根据每个测量的传递函数推断逆传递函数并且使用适当的逆传递函数以确定触摸位置从而生成输出信号。可以布置显示部件以包括电子显示屏。
所述处理还可以包括推断逆传递函数,即,用以从每个转换器在测试位置产生纯脉冲(pure impulse)必需的传递函数。推断步骤还可以通过直接计算,使得在传递函数H(f)的测量之后进行求逆,以获得H-1(f)。可替代地,推断步骤还可以是间接的,例如使用反馈自适应滤波器技术,以隐式地对H(f)求逆。可替代地,推断步骤可以是试探式(heuristic)的,例如使用参数均衡处理以及调整参数来估计逆传递函数。
作为结果的逆传递函数可以被存储用于设备稍后使用,例如,在传递函数矩阵中,在矩阵中的相关联的坐标中存储多个转换器的每一个的逆传递函数。传递函数矩阵的空间分辨率可以通过在校准测试点之间进行内插来增加。
输出触觉感觉可以是在给定点的最大响应,即可以被定位在检测的触摸位置。因此,每个转换器的输出信号可以是彼此同相,由此转换器生成的所有位移总计达到给定点的最大位移。注意,在其他点,可能是相位抵消。
可替换地,触觉感觉可以是给定点的最小响应。由此,每个转换器的输出信号可以被选择,使得在测试位置提供的位移(即,使得适当的传递函数)之和为零。利用两个转换器,可以通过将其中一个输出信号相对于另一个反相来实现。
触觉感觉可以是第一点上的最大值以及第二点上的最小值。可替换地,触觉感觉可以是在给定位置的最小值或最大值之间的响应,例如,其中考虑多个位置的响应。
触觉感觉可以向用户提供对按钮点击的感觉。可替代地,可以生成复杂触觉信号(在产生的位移和/或加速方面)以向用户提供附加信息。触觉反馈信号可以与用户动作或者姿势等相关联。可替代地或者附加地,触觉信号可以在显示动作或者反应方面与触敏表面的响应相关联。
输出(即,载波)信号可以是单个频率的正弦波。可替代地,载波信号可以包括覆盖各频率的范围的多个正弦波或者可以是扫频(线性调频(chirp))或者可以是FM调制正弦波或者限带(band-limited)噪声信号,或者载波可以通过限带噪声来调制。
可以通过应用包括多个脉冲或者脉冲流的信号来振动触敏屏。振动可以包括任何类型的振动,包括弯曲波振动、更具体地是谐振弯曲波振动。振动激励器可以包括用于将弯曲波振动施加到屏幕表面的部件。振动激励器可以是机电式的。
激励器可以是电磁激励器。例如属于申请人并且通过引用合并于此的WO97/09859、WO98/34320以及WO99/13684这样的激励器在本领域是众所周知的。可替代地,激励器可以是(例如,WO00/13464中教导的类型的)压电转换器、磁紧缩激励器(magneto-strictive exciter)或者弯曲器或者扭转转换器。激励器可以是分布模式的致动器,如通过引用合并于此的WO01/54450中描述的。可以选择多个激励器(可能是不同类型)来以协调模式操作。该激励器或者每个激励器可以是惯性的。
触摸表面可以是作为弯曲波设备,例如,谐振弯曲波设备的面板形式的部件。触摸屏还可以作为扬声器,其中,第二振动激励器激励产生声学输出的振动。可替代地,用于提供触觉反馈的一个激励器还可以用于提供音频信号来驱动触摸屏作为扬声器。例如,触摸屏可以是谐振弯曲波模式扬声器,如在通过引用合并于此的国际专利申请WO97/09842中描述的。
触敏设备可以并入可以被固定在设备上适合的点的麦克风。可替代地,触摸表面可以用作接收声音能量的弯曲波隔膜(diaphragm),所述声音能量经由连接到隔膜的适合的振动传感器可逆地转换为电信号。以该方式,触摸表面本身形成麦克风。麦克风可以利用弯曲波行为和分析针对改进性能用于振动控制表面。来自麦克风的电输出可以被处理以补偿可能呈现的声学伪像,导致更高的准确性。
可以在控制表面下分布式使用若干麦克风传感器,以结合包括方向性控制的其它处理来工作。传感器可以是可逆的并且从隔膜控制表面产生声音能量。传感器还可以传递可用于向用户提供触觉反馈的振动信号。可替代地,现有的传感器可以用于提供麦克风功能。
表面上的触摸可以被检测和/或被追踪,如本申请人的国际专利申请WO01/48684、WO03/005292和/或WO04/053781中描述的。在此通过引用并入这些国际专利申请。可替代地,其他已知方法可以用于接收并且记录或者感测这样的触摸。
还描述一种触敏设备,包括:
触敏显示部件,能够支持弯曲波振动并且具有用户可访问的显示表面,
转换器阵列,耦接到显示部件,该转换器阵列被配置为:
检测用户对输入表面的物理触摸,包括检测由施加的触摸产生的力,以及
响应于所检测的对显示表面的触摸而输入脉冲到显示部件以对用户产生触觉感觉,以及
信号处理器,耦接为从转换器阵列中的至少一些转换器接收信号并且适配为分析信号以确定物理触摸在显示表面上的位置。
该转换器阵列可以配置为包括:用以检测用户对输入表面的物理触摸,包括检测由施加的触摸产生的力的转换器阵列;以及用以响应于所检测的对显示表面的触摸而输入脉冲到显示部件、从而对用户产生触觉感觉的转换器阵列。可替代地,如本发明的第一方面提出的,转换器阵列可以被配置为使得转换器阵列中的至少一些转换器是可逆的并且被配置为检测所述物理触摸并输入所述脉冲。
还描述一种触敏设备,包括:
触敏显示部件,能够支持弯曲波振动并且具有用户可访问的显示表面,
转换器阵列,耦接到显示部件,该转换器阵列被配置为:
检测用户对输入表面的物理触摸,包括检测由施加的触摸产生的力,以及
响应于所检测的对显示表面的触摸而输入脉冲到显示部件,以对用户产生触觉感觉,以及
信号处理器,耦接为从阵列接收信号并且适配为分析信号以确定物理触摸在显示表面上的位置,所述信号处理器包括神经网络以提供高级的用户输出。
还描述一种操作触敏设备的方法,所述触摸设备包括:
能够支持弯曲波振动并且具有用户可访问的显示表面的触敏显示部件,耦接到显示部件的转换器阵列,以及信号处理器,该方法包括配置转换器阵列为:
检测用户对输入表面的物理触摸,包括检测从施加的触摸产生的力;以及
响应于所检测的对显示表面的触摸而输入脉冲到显示部件以对用户产生触觉感觉,以及
将信号处理器耦接以接收来自转换器阵列的至少一些转换器的信号以及
使信号处理器适配为分析信号以确定物理触摸在显示表面上的位置。
可以将转换器阵列中的至少一些转换器布置为是可逆的并且配置该至少一些转换器来检测所述物理触摸并且输入所述脉冲。
还描述一种操作触敏设备的方法,该触敏设备包括:
能够支持弯曲波振动并且具有用户可访问的显示表面的触敏显示部件,耦接到显示部件的转换器阵列,以及信号处理器,该方法包括:
配置转换器阵列以检测用户对输入表面的物理触摸,包括检测从施加的触摸产生的力;以及
响应于所检测的对显示表面的触摸而输入脉冲到显示部件以对用户产生触觉感觉,以及
耦接信号处理器以接收来自阵列的信号,
使信号处理器适配为分析信号以确定物理触摸在显示表面上的位置,以及
配置信号处理器以包括神经网络从而提供高级的用户输出。
可以结合上面描述的本发明的方面的特征来使用描述的这些方法和触敏设备中的每一个。
本发明还提供处理器控制代码以实现上面描述的方法,具体是在诸如盘、CD-ROM或者DVD-ROM之类的数据载体上、诸如只读存储器之类的编程的存储器(固件)上、或者在诸如光或者电信号载体之类的数据载体上。用以实现本发明实施例的代码(和/或数据)可以包括以诸如C或者汇编代码之类的常规编程语言(解释的或者编译的)的源代码、目标代码或者可执行代码,用于设置或者控制ASIC(专用集成电路)或者FPGA(现场可编程门阵列)的代码,或者诸如Verilog(商标)或者VHDL(超高速集成电路硬件描述语言)之类硬件描述语言的代码。如本领域技术人员将认识的,这样的代码和/或数据可以在相互通信的多个耦接组件之间分发。
附图说明
本发明通过示例在附图中图示本发明,在附图中:
图1a是触敏设备的示意图示;
图1b是图1a的设备的组件的示意框图;
图1c是图1a的设备的组件的可替换布置的示意框图;
图2是示出图1b或1c的处理器中的处理的流程图;
图3是示出激励器(exciter)和测试网格的示意FE模型;
图4示出惯性激励器和接地(grounded)激励器的模拟响应;
图5是所有4个激励器在(0,0)处对Z上的1N的时间响应;
图6是所有4个激励器在(0,0)处对Z上的1N的空间响应;
图7示出图5的时间响应的小波变换;
图8示出图6的空间响应的小波变换;
图9示出三个相关部分(bin)的逆小波变换;
图10示出小波的时间(分散)版本;
图11是图1b或者1c的处理器中的可替换处理的流程图;以及
图12是示出图11的简化方法的流程图。
具体实施方式
图1a示出触敏设备10,其包括触敏屏12,在触敏屏12上使用触笔(stylus)18或者铅笔或者类似的写入装置写入文本20。可替代地,用户的(多个)手指可以触摸屏幕(未示出)。用户的(多个)手指的这种触摸可以包括简单的轻敲或者更加复杂的手势,诸如在屏幕上滑动、合拢(pinching)或者旋转手指。转换器阵列15耦接到屏幕,该阵列被配置为检测屏幕上的物理触摸并且将脉冲输入到屏幕以提供触觉反馈。
如图1b所示,可以配置该阵列,以包括用于检测物理触摸的一个或者多个感测转换器15以及用以输入脉冲的一个或者多个力输出转换器17。该触摸屏12连接到用于检测屏幕上的触摸的属性的该感测转换器或者每个感测转换器15。该感测转换器或者每个感测转换器连接到接收并且处理来自该感测转换器或者每个感测转换器的信号的处理器26。处理器26确定屏幕上物理触摸的位置。然后处理器指示脉冲生成器28生成驱动该力输出转换器或者每个力输出转换器17的信号,以向面板供应能量从而提供触觉感知。
可替换地,如图1c所示,阵列可以包括执行感测和力输出功能二者的互逆转换器(reciprocal transducer)。在该布置中,阵列连接到处理器26(由此处理器接收来自阵列的信号)和脉冲生成器28(由此阵列将脉冲输入到屏幕)。如将认识的,可以设想具有一些或者全部是互逆的(或者可逆的)转换器阵列的图1b和1c的实施例的组合。
在上面的每个实施例中,感测转换器可以用于传感振动能量,特别是弯曲波能量。可以测量并且处理这样的振动能量的低频分量以确定触摸位置。这样的低频振动包括整体移动(即,其中屏幕作为一体移动的活塞(pistonic)型移动)以及某些低阶弯曲波模式。由于分散性(dispersion)(即,振动的速率依赖于频率),这样的振动能量的高频分量对于精确地对触摸位置作三角测量是没有用的。然而,这样的高频分量对于确定关于触摸的不同信息(不仅仅是位置)是有用的。这样的信息可以包括较高级别用户输入,诸如姿势。通过使用频谱的不同部分来推导关于触摸的不同信息,可以减小处理器的负担(即,其应用软件)。
图2示出可以如何处理由处理器接收的信号。从转换器阵列输入信号(S100)并且可以可选地进行信号的某些初始处理(S102)。该可选的处理可以提取信息,诸如幅度、模型谱、零穿越次数,并且可以用于压缩接收的数据。然后使用组合测量来(可选地)处理压缩数据(S104)。这样的测量可以包括用以提取电平和频率的标准工程测量和诸如神经网络的更加感性(perceptual)的测量。
可以使用测量来确定并且输出两种类型的数据-清晰(crisp)和模糊(fuzzy)(S106和S108),其向感兴趣的应用报告触摸事件的特征。这样的清晰数据返回精确值。相反,模糊数据返回不具有精确数值的值的值并且在使用真实度作为含糊现象(vagueness phenomenon)的数学模型的模糊逻辑的意义上是模糊的。由此,清晰数据可以包括按压的力(即,0.65N)以及其精确的像素位置(128,96)。相反,模糊数据可以表征按压为轻柔的(soft)、中等(medium)或者猛烈(hard)并且在“左上象限”。
清晰数据可以包括触摸力,估计位置、触摸的移动速度、屏幕的位移、触摸的持续时间、触摸的施加角度、估计的向量以及触摸是否是双击。模糊数据可以包括用于诸如“轻柔按压”或者“猛烈按压”或者“温和按压”或者“强烈按压”之类的集合的概率数据集,而不是确定精确施加的力。这可以被扩展为覆盖更高级的多触摸输出,例如“手指打开”、“手指闭合”或者“手指旋转”。
清晰数据和模糊数据可以用于支持来自常规触敏设备的可用的精确信息,该设备是例如国际专利申请WO01/48684、WO03/005292和/或WO04/053781中描述的设备。
模糊数据输出可以用于写入模糊逻辑语句,以控制设备的操作。这可以向用户提供富数据接口(data rich interface),以允许动作的反馈和结果的更近的关系、更高的质量。由此用户可以能够具有对设备中所需的电子控制更精确的控制以及整体更强大的体验。示例语句是:
在常规系统中,代码将更加复杂,例如
神经网络良好匹配模糊输出的构思并且可以并入处理器,例如,如图1c所示(但还可以包括在图1b中)。神经网络避免对振动能量的波形的复杂分析的需要。然而,神经网络将需要通过用户输入指定训练动作序列(例如,慢慢按压、快速从左到右画、猛烈敲打、双击)来进行训练。这些训练动作使得神经网络学习识别这些动作。训练理想地应该在每个设备(例如,在代表性硬件)上完成但是这对于校准小样本的设备以及传送学习数据到所有设备是足够的。
提出的系统的优点包括例如通过如讨论地划分频率范围而简化的软件。在系统中使用互逆转换器还重用触觉硬件来允许某些触摸感测,而不需要单独的或者其他触摸传感器。这可能减小设备的大小,这是因为对现有的基础结构的重用。
对于纹理和姿势还可以包括预见函数(look-ahead function),特别是在系统等待时间(latency)是问题的情况下。该预见函数可以警告处理器分析用于特定事件的(x,y)流。因此,处理器具有更多的时间向力输出转换器的信号生成器提供更加精确的估计,而不担心等待时间。
使用FEA的试验研究测试台
开发了具有对角线8.9”面板的手持设备的RE模型。该模型是具有左右对称的类似实际物体的简化。四个激励器36被安装到该面板,每个角一个。在图3中示出包括可能的触摸位置的20mm网格34的模型。网格34在(x,y)中被编号,从左下的(-1,-1)到右上的(1,1)(x从左运行到右)。在网格中示出五个触摸位置。第一位置30a在(0,0),第二30b在(0,1),第三30c在(1,0),第四在(1,1)以及最后位置32在(-1,-1)。
触摸任何目标位置引起在激励器中生成电信号。如下面解释以及图11中图示的,这些信号被处理并且由小波变换“减少数据”以给出特征(signature)。
参考图11,在步骤S300,1N的单位力在X、Y和Z方向施加在(0,0),并且模拟对于四个激励器36的每一个的对应传递函数。由于法向(Z)激励引起的响应比由于切向(tangential)(X,Y)激励引起的响应要强得多(20-30dB),因此接收的任何信号将由与法向力成比例的响应支配。
图4示出对于四个激励器的典型传递函数(步骤S302)。如将从图中看到的,存在以较低频率使用惯性激励器的益处(忽略较高频率的电平差异,因为其被引入以人工地分离轨迹(trace))
信号分析
示出的频域信号的分析在各轨迹组之间存在差异,但不是简单地作为特征。图5示出第一组四个激励器的每一个对于垂直于面板在(0,0)处施加的1N的时间响应。转换到时域(步骤S304)-其将是在现实生活中收集信号的域-不立即揭示任何事情,但我们知道应当存在被嵌入它们的某些地方的渡越时间(transit-time)差异。
为了去除分散效应,使用k空间到x空间傅立叶变换来提供第一组四个激励器的每一个对于垂直于面板在(0,0)处施加的1N的空间响应(步骤S306)。如图6所示,在这个阶段不特别阐明该结果。
时域(图5)和空间域(图6)表示之间的差异在它们通过小波变换时被揭示(步骤S308)。小波变换是已知的数学技术,其可以利用任何数量的不同的“基函数”。在示例中使用的组是已知的“Daubechies小波”。粗略地讲,小波变换与傅立叶变换的不同在于它们不仅编码频率而且编码时间。相比于仅仅一次分离一个的傅立叶系统,小波同时分离位置和速率信息(rateinformation)。如果我们比较示出图5的时间响应的小波变换的图7与示出图6的空间响应的小波变换的图8,可以看出虽然在每个情形中数据被限制在相对少的系数,但是该限制对于后者要强得多。因此,小波变换识别在信号中的什么地方发生波动。
当检验对于空间响应的小波变换时,发现对于每个信号仅仅需要3个系数来包含大部分数据,并且这组12个值可以形成特征(步骤S310)。
特征测试
对于四个测试位置(0,0)(0,1)(1,0)和(1,1)的每个收集特征(步骤314以及循环通过之前的步骤)。所述特征彼此相关以示出可以实现多强的分离(步骤S316)。还使用附加测试点32(-1,-1)来检查不存在与其他四个的任一个的匹配。
| 特征(0,0) | 特征(0,1) | 特征(1,0) | 特征(1,1) | |
| 数据(0,0) | 1 | 0.125 | 0.117 | 0.044 |
| 数据(0,1) | 0.125 | 1 | -0.017 | -0.063 |
| 数据(1,0) | 0.117 | -0.017 | 1 | 0.486 |
| 数据(1,1) | 0.044 | -0.063 | 0.486 | 1 |
| 数据(-1,-1) | -0.333 | -0.624 | 0.009 | 0.273 |
表1:空间信号的12值特征的交叉相关值
如下面表中所示,处理在时域数据上操作,但也可以不是这样的。随着数据更加展开,发现需要大约两倍的值来获得可靠结果(步骤S312)。
| 特征(0,0) | 特征(0,1) | 特征(1,0) | 特征(1,1) | |
| 数据(0,0) | 1 | -0.346 | -0.039 | 0.032 |
| 数据(0,1) | -0.346 | 1 | 0.244 | -0.593 |
| 数据(1,0) | -0.039 | 0.244 | 1 | -0.462 |
| 数据(1,1) | 0.032 | -0.593 | -0.462 | 1 |
| 数据(-1,-1) | -0.321 | 0.143 | 0.248 | 0.001 |
表2:时间信号的24值特征的交叉相关值
处理的简化
将看到对于仅仅3个数据值,需要2次傅立叶变换和一小波变换是过多的。是否存在简化?在图12中图示简化的方法。已经在图11的步骤S310/S312中收集相关数据。
让我们从产生相关数据的3个小波反向操作(步骤S400)。每个小波具有仅仅4个非零值并且每个仅仅是其他的移位版本(图9)。这些小波在我们的应用是空间上的。它们相互垂直(如果i=j则W[i]和W[j]的点积是1否则是0)。使用傅立叶变换技术,可以将波形转换到它们的时域等效物(步骤S402)(图10)。这些不再正交,但无论如何将使用它们。通过采用小波和信号的点积来获得每个小波的分量值(S404)。使用该方法,对于每个信道再次仅仅获得3个值,但没有任何(实时)变换并且因此可以产生一个12值特征(S406)。如以前的,对于每个测试位置和相关的特征可以重复这些步骤(S408)。
| 特征(0,0) | 特征(0,1) | 特征(1,0) | 特征(1,1) | |
| 数据(0,0) | 1 | -0.391 | 0.146 | 0.011 |
| 数据(0,1) | -0.391 | 1 | 0.024 | -0.351 |
| 数据(1,0) | 0.146 | 0.024 | 1 | 0.142 |
| 数据(1,1) | 0.011 | -0.351 | 0.142 | 1 |
| 数据(-1,-1) | -0.308 | 0.287 | 0.495 | 0.197 |
表3:时间信号的新的12值特征的交叉相关值
结论
看到在表面声强(sound surface)、声强Vu或者触摸声强系统中使用由一组激励器检测的信号来检测位置信息的可行性。分散校正(dispersioncorrection)和小波变换的组合将生成特有特征所需的数据量减少到最大程度的最小值(bare minimum)。这样大量地减少数据使得不必要单独完成每个步骤。仍不知道该系统的鲁棒性如何。显然,其利用完全的、独特的轻敲将良好工作(类似基于APR的系统),但仍未知其利用实时数据是否工作。
这些处理是线性的,并因此保留X、Y和Z信息。将12值特征馈送到例如神经网络,将允许立即估计位置和力的信息。通过将历史信息另外馈送到网络,可以进行改变速率的估计。然后可以与“自校准”一起来使用这些特征,以训练系统不仅识别X、Y位置,而且识别较高级构成(construct),诸如触摸/轻敲分离或者姿势。
毫无疑问,本领域技术人员将想到很多其他有效的替代。将理解本发明不限于所描述的实施例并且涵盖对于本领域技术人员显而易见的、落入所附权利要求的精神和范围内的修改。
Claims (23)
1.一种触敏设备,包括:
触敏显示部件,能够支持弯曲波振动并且具有用户可访问的显示表面;
转换器阵列,耦接到显示部件,该转换器阵列包括至少一些被配置为检测用户对输入表面的物理触摸并且响应于所检测的对显示表面的触摸而向显示部件输入脉冲以对用户产生触觉感觉的转换器;以及
信号处理器,用以从转换器阵列中的至少一些转换器接收信号并且适配为分析所述信号以确定物理触摸在显示表面上的位置。
2.根据权利要求1所述的触敏设备,其中,所述信号处理器包括适配为分析所述信号以提供高级的用户输入的神经网络。
3.根据权利要求1或2所述的触敏设备,其中,将转换器阵列配置为向所检测的触摸位置输入用于使触觉感觉局部化的脉冲。
4.根据前面权利要求中任一项所述的触敏设备,其中,转换器阵列中的至少一些转换器适配为检测包括以下项的任何组:输入表面偏转、输入表面速度、施加的压力、施加的力、施加的触摸角度以及任何触摸的持续时间。
5.根据前面权利要求中任一项所述的触敏设备,其中,信号处理器被配置为:处理接收的信号以测量多个换能器的每一个处的输入信号的传递函数;根据每个测量的传递函数推断逆传递函数并且使用适当的逆传递函数来确定触摸位置以生成输出信号。
6.根据前面任一权利要求所述的触敏设备,其中,显示部件包括电子显示屏。
7.一种操作触敏设备的方法,该设备包括:能够支持弯曲波振动并且具有用户可访问的显示表面的触敏显示部件,耦接到显示部件的转换器阵列,以及信号处理器,该方法包括:
配置转换器阵列以包括至少一些被配置为检测用户对输入表面的物理触摸并且响应于所检测的对显示表面的触摸而向显示部件输入脉冲以对用户产生触觉感觉的转换器,以及
布置所述信号处理器以从所述转换器阵列中的至少一些转换器接收信号并且使所述信号处理器适配为分析所述信号以确定物理触摸在显示表面上的位置。
8.根据权利要求7所述的方法,包括配置所述信号处理器以具有神经网络,并且借助神经网络分析所述信号以提供高级的用户输入。
9.根据权利要求7或8所述的方法,包括将转换器阵列配置为向所检测的触摸位置输入使触觉感觉局部化的脉冲。
10.根据权利要求7到9中任一项所述的方法,包括将转换器阵列中的至少一些转换器适配为检测包括以下项的任何组:输入表面偏转、输入表面速度、施加的压力、施加的力、施加的触摸角度,以及任何触摸的持续时间。
11.根据权利要求7到10中任一项所述的方法,包括将所述信号处理器配置为:处理接收的信号以测量多个转换器的每一个上的输入信号的传递函数;根据每个测量的传递函数推断逆传递函数并且使用适当的逆传递函数来确定触摸位置以生成输出信号。
12.根据权利要求7到11中任一项所述的方法,包括布置显示部件以包括电子显示屏。
13.根据权利要求7到12中任一项所述的方法,包括基于分散校正来处理由所述转换器阵列检测的信号以检测位置信息。
14.根据权利要求7到13中任一项所述的方法,包括基于小波变换来处理由所述转换器阵列检测的信号以检测位置信息。
15.根据权利要求7到14中任一项所述的方法,包括使用分散校正和小波变换的组合来处理由转换器阵列检测的信号以检测位置信息。
16.根据权利要求15所述的方法,其中,组合的数据分析的增加的效率允许数据收集的实质性的截断。
17.根据权利要求15或16所述的方法,其中,组合的数据分析的增加的效率使得减小处理器的大小和/或增加处理器的计算速率。
18.根据权利要求15到17中任一项所述的方法,包括处理检测的信号以保留XYZ信息。
19.根据权利要求18所述的方法,包括提取数据以识别在触摸平面上的诸如轻拂和合拢的手势。
20.根据权利要求18或19所述的方法,包括处理数据以丢弃在计算小波和分散校正的感测分量的组合时的高阶项。
21.根据权利要求19至21中任一项所述的方法,包括将产生的12值特征馈送入神经网络以允许估计瞬时位置以及力的信息。
22.如权利要求21所述的方法,包括将历史信息馈送入神经网络以允许改变速率的估计。
23.根据权利要求21所述的方法,包括与自校准一起处理产生的特征以训练触敏设备识别诸如触摸/轻敲的分离和手势之类的更高级的构成。
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