[发明专利]应用于触摸轨迹的卡尔曼平滑处理方法、存储器及设备

权利要求书

1.一种应用于触摸轨迹的卡尔曼平滑处理方法，其特征在于，包括：

S1、对建立的数学模型进行初始化以获得初始值；

S2、基于所述初始值预测触摸点在某一时刻的位置估计值；

S3、获取所述某一时刻的测量值；

S4、将所述测量值对所述位置估计值进行修正，并将修正值作为初始值继续返回步骤S2。

2.根据权利要求1所述的卡尔曼平滑处理方法，其特征在于，建立所述数学模型的方法包括：

确定状态变量；

建立状态转移方程；

建立观测方程，计算出过程噪声方差及观测噪声方差。

3.根据权利要求2所述的卡尔曼平滑处理方法，其特征在于，确定所述状态变量如下式所示：

其中，s_k表示k时刻当前触摸点的某维度位移即坐标，表示k时刻触摸轨迹运动速度在对应维度上的分量。

4.根据权利要求2所述的卡尔曼平滑处理方法，其特征在于，建立所述状态转移方程，如下式所示：

X_k＝FX_k-1+W_k-1；

其中，状态转移矩阵：

状态转移噪声：

其中，w^s_k和w^v_k分别为位移和速度的噪声。

5.根据权利要求2所述的卡尔曼平滑处理方法，其特征在于，建立所述观测方程如下式所示：

m_k＝HX_k+V_k

其中m_k是测量值，观测矩阵H＝[1 0]，V_k＝v_k为观测噪声；

进一步的，由此可以计算出过程噪声方差，如下式所示：

为简化计算，直接令

计算观测噪声方差，如下式所示：

R＝E(V_kV_k^T)＝σ_m；

其中，Q和R为算法中的两个可调参数，它们数值的大小对算法的影响是相反的。

6.根据权利要求1所述的卡尔曼平滑处理方法，其特征在于，对所述数学模型进行初始化的方法如下式所示：

R＝σ_m；

H＝[1 0]；

其中，X_k表示状态变量，F表示状态转移矩阵，P_k表示更新测量位置向量，Q表示过程噪声方差，R表示观测噪声方差，H表示观测矩阵。

7.根据权利要求1所述的卡尔曼平滑处理方法，其特征在于，根据所述初始值预测触摸点在某一时刻的位置估计值的方法如下式所示：

其中：预测的k时刻的坐标值，F为状态转移矩阵，为k时刻预测的触摸点的位置估计值，Q为过程噪声方差。

8.根据权利要求1所述的卡尔曼平滑处理方法，其特征在于，将所述测量值对所述位置估计值进行修正的方法如下式所示：

其中，X_k表示状态变量，为k时刻预测的触摸点的位置估计值，F表示状态转移矩阵，P_k表示更新测量位置向量，Q表示过程噪声方差，R表示观测噪声方差，H表示观测矩阵。

9.一种非易失性存储器，其中存储有软件，其特征在于，所述软件用以实现权利要求1-8中任一所述的卡尔曼平滑处理方法。

10.一种触摸操作设备，包括一个或多个处理器和与其耦合的一个或多个存储器，其特征在于，所述一个或多个存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令；

所述一个或多个处理器用于执行所述计算机指令并实现权利要求1-8中任一所述的卡尔曼平滑处理方法。