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RealTouch触摸滤波算法优化
发布于 2012-12-08 01:09:34 浏览:8037
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之前RealTouch使用的触摸屏滤波方法是连续采样10次AD值,然后去掉最大值和最小值后对其他8个值进行平均。但在实际使用中经常有漂移现象,下面是RealTouch之前使用的采样代码: ``` unsigned int i; rt_uint16_t tmpx[10]; rt_uint16_t tmpy[10]; uint8_t send_buffer[1]; uint8_t recv_buffer[2]; for(i=0; i<10; i++) { send_buffer[0] = TOUCH_MSR_X; rt_spi_send_then_recv(touch->spi_device, send_buffer, 1, recv_buffer, 2); tmpx* = (recv_buffer[0] & 0x7F) << 4; tmpx* |= (recv_buffer[1] >> 4) & 0x0F; send_buffer[0] = TOUCH_MSR_Y; rt_spi_send_then_recv(touch->spi_device, send_buffer, 1, recv_buffer, 2); tmpy* = (recv_buffer[0] & 0x7F) << 4; tmpy* |= (recv_buffer[1] >> 4) & 0x0F; } send_buffer[0] = 1 << 7; rt_spi_send(touch->spi_device, send_buffer, 1); /* calculate average */ { rt_uint32_t min_x = 0xFFFF, min_y = 0xFFFF; rt_uint32_t max_x = 0, max_y = 0; rt_uint32_t total_x = 0; rt_uint32_t total_y = 0; unsigned int i; for(i=0; i<10; i++) { if( tmpx* < min_x ) { min_x = tmpx*; } if( tmpx* > max_x ) { max_x = tmpx*; } total_x += tmpx*; if( tmpy* < min_y ) { min_y = tmpy*; } if( tmpy* > max_y ) { max_y = tmpy*; } total_y += tmpy*; } total_x = total_x - min_x - max_x; total_y = total_y - min_y - max_y; touch->x = total_x / 8; touch->y = total_y / 8;``` 这样子出现漂移现象比较多是因为在采样中如果有两个两个以上不正常的值存在将产生一定的误差。下面是改进的一种算法,主要是加入了一个阀门值的判断。进行8次AD采样,将得到的值用冒泡法进行从小到大排序,将排序好的第6个数据减去第3个数据,得到6号和3号之间的差值,在判断这个差值是否大于设定的阀门值,如果小于阀门值就视为有效值,将3,4,5,6这四组数据进行平均作为本次触摸的ADC值,否则重新采样。阀门值越小,采样判断越严格,通过率也会降低,这里设置为10,代码如下: ``` #define SAMP_CNT 8 //采用次数 #define SAMP_CNT_DIV2 4 //中心值 #define SH 10 //阀值 uint8_t i, j, k, min; uint16_t temp; rt_uint16_t tmpxy[2][SAMP_CNT]; uint8_t send_buffer[1]; uint8_t recv_buffer[2]; for(i=0; i
spi_device, send_buffer, 1, recv_buffer, 2); tmpxy[0]* = (recv_buffer[0] & 0x7F) << 4; tmpxy[1]* |= (recv_buffer[1] >> 4) & 0x0F; send_buffer[0] = TOUCH_MSR_Y; rt_spi_send_then_recv(touch->spi_device, send_buffer, 1, recv_buffer, 2); tmpxy[1]* = (recv_buffer[0] & 0x7F) << 4; tmpxy[1]* |= (recv_buffer[1] >> 4) & 0x0F; } send_buffer[0] = 1 << 7; rt_spi_send(touch->spi_device, send_buffer, 1); /* calculate average */ { rt_uint32_t total_x = 0; rt_uint32_t total_y = 0; for(k=0; k<2; k++) { // 冒泡法降序排列 for(i=0; i
tmpxy[k][j]) min=j; } temp = tmpxy[k]*; tmpxy[k]* = tmpxy[k][min]; tmpxy[k][min] = temp; } //设定阈值 if((tmpxy[k][SAMP_CNT_DIV2+1]-tmpxy[k][SAMP_CNT_DIV2-2]) > SH) { return; } } total_x=tmpxy[0][SAMP_CNT_DIV2-2]+tmpxy[0][SAMP_CNT_DIV2-1]+tmpxy[0][SAMP_CNT_DIV2]+tmpxy[0][SAMP_CNT_DIV2+1]; total_y=tmpxy[1][SAMP_CNT_DIV2-2]+tmpxy[1][SAMP_CNT_DIV2-1]+tmpxy[1][SAMP_CNT_DIV2]+tmpxy[1][SAMP_CNT_DIV2+1]; // 求中间值的均值 touch->x=total_x>>2; touch->y=total_y>>2;``` 代码没有整理,比较乱,夜深了,睡觉去了~
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grissiom
2012-12-08
这家伙很懒,什么也没写!
有意思…… 更“学术”的做法或许是去掉k倍标准差之外的值…… LZ 有木有兴趣试试?;P
heryon
2012-12-15
这家伙很懒,什么也没写!
很有用,不过实际使用时我发现稍大的屏(比如说7寸),即使用这个算法也不行,还是要同时检测压力。一般touch芯片都可以读出z1,z2,通过z1,z2来求得压力。我只有在压力大过阀值时才采信读来的x,y数据。
shaolin
2012-12-15
这家伙很懒,什么也没写!
是的,对于有些触摸屏,如果不检测压力的话会导致获取的坐标值偏差很厉害。
laurence
2013-01-02
这家伙很懒,什么也没写!
记得苹果用的好像是卡尔曼滤波,有没有人试过?
grissiom
2013-01-02
这家伙很懒,什么也没写!
>记得苹果用的好像是卡尔曼滤波,有没有人试过? --- 这个好,当年上课学过这个,但是到了期末都没学懂……
nongxiaoming
2013-01-02
rt-thread大师兄
>记得苹果用的好像是卡尔曼滤波,有没有人试过? --- 卡尔曼滤波我做过,也有算法代码,但是卡尔曼不是用在这个方面的啊,卡尔曼经常都是用在四轴飞行的姿态算法或是平衡小车的平衡滤波上面的,它是需要一定的实时性的,这个和触摸屏应用不符合啊,触摸屏只会在触摸的时候才会采样,同时卡尔曼滤波也是很耗资源的,好像很少有在触摸屏上用卡尔曼的。卡尔曼效果是好,但如果参数调整不好效果二阶滤波差不多。
grissiom
2013-01-03
这家伙很懒,什么也没写!
看来 nongxiaoming 是搞自控出身的?嘿嘿嘿…… OT 请教下,卡尔曼滤波是不是在对被测系统的行为已经有预测的情况下才适合使用?
nongxiaoming
2013-01-06
rt-thread大师兄
>看来 nongxiaoming 是搞自控出身的?嘿嘿嘿…… OT 请教下,卡尔曼滤波是不是在对被测系统的行为已经有预测的情况下才适合使用? --- 我不是搞自控出身的,只是在学校研究过四轴姿态算法,卡尔曼滤波主要用于对未来速度,加速度的预测,去除白噪声,一般都是用在飞行器,雷达测速等上面,算法还是相当复杂的。卡尔曼滤波得出的值可以认为是滤波值也可以认为是预测值。
grissiom
2013-01-06
这家伙很懒,什么也没写!
出来了才知道自己学的太水了,唉……
presto
2013-01-10
这家伙很懒,什么也没写!
我不是专业搞滤波的,不过照我的理解,卡尔曼滤波基于统计模型,也就是说,根据模型及其参数状态确定新测量值的可信度,然后更新输出,同时更新模型参数。
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