[发明专利]一种触摸屏笔型识别方法、装置、触摸屏及存储介质在审
申请号: | 202310019242.4 | 申请日: | 2023-01-06 |
公开(公告)号: | CN116126165A | 公开(公告)日: | 2023-05-16 |
发明(设计)人: | 饶培宇;李云龙 | 申请(专利权)人: | 广州华欣电子科技有限公司 |
主分类号: | G06F3/041 | 分类号: | G06F3/041;G06F18/213;G06F18/22;G06F18/214 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 姚心怡 |
地址: | 510663 广东省广州市高新技术产*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 触摸屏 识别 方法 装置 存储 介质 | ||
1.一种触摸屏笔型识别方法,其特征在于,包括:
获取书写笔在触摸屏书写时的当前书写信号;
对所述当前书写信号进行分析提取,得到当前信号特征值;
将所述当前信号特征值与预先配置的笔型模型库中的信号特征值进行匹配,得到与所述当前信号特征值对应的笔类型;其中,所述笔型模型库包括与每一笔类型对应的信号特征值集合。
2.根据权利要求1所述的触摸屏笔型识别方法,其特征在于,所述笔型模型库的配置过程包括:
获取不同类型笔在触摸屏书写的电信号;
对每一所述电信号进行频率分析,得到与每一所述电信号对应的信号特征值;其中,所述信号特征值包括频率参数和MFCC参数;
对所述信号特征值进行概率统计,得到概率特征值集合;
对训练过程中吻合概率高于预设阈值的概率特征值集合进行筛选,得到与每一笔类型对应的信号特征值集合;其中,所述吻合概率为每次所述信号特征值落入所述概率特征值集合的概率;
根据所有所述信号特征值集合,得到笔型模型库。
3.根据权利要求2所述的触摸屏笔型识别方法,其特征在于,所述对每一所述电信号进行频率分析,得到与每一所述电信号对应的信号特征值,包括:
对每一所述电信号进行傅里叶变换,得到信号的幅频特性曲线;
根据所述幅频特性曲线,得到主频谱频率范围值、幅频曲线面积;其中,所述频率参数包括所述主频谱频率范围值和所述幅频曲线面积;
对每一所述电信号进行分帧、加窗、快速傅里叶变换,再经过滤波器组,得到MFCC参数。
4.根据权利要求1所述的触摸屏笔型识别方法,其特征在于,在所述获取书写笔在触摸屏书写时的当前书写信号之前,所述方法还包括:
获取书写笔在触摸屏书写时的振动信号;
对所述振动信号的时域波形进行分析,得到声音幅度;
当所述声音幅度达到预设门限值时,判定有书写事件发生。
5.根据权利要求3所述的触摸屏笔型识别方法,其特征在于,所述对所述当前书写信号进行分析提取,得到当前信号特征值,包括:
对所述当前书写信号进行信号放大和抗混叠滤波,得到处理后的当前书写信号;
对处理后的当前书写信号进行频率分析,得到当前信号特征值。
6.根据权利要求1所述的触摸屏笔型识别方法,其特征在于,每一所述笔类型与一个二进制数相对应,所述笔型模型库包括与每一所述二进制数对应的信号特征值集合。
7.一种触摸屏笔型识别装置,其特征在于,包括:
信号获取模块,用于获取书写笔在触摸屏书写时的当前书写信号;
信号分析模块,用于对所述当前书写信号进行分析提取,得到当前信号特征值;
笔型识别模块,用于将所述当前信号特征值与预先配置的笔型模型库中的信号特征值进行匹配,得到与所述当前信号特征值对应的笔类型;其中,所述笔型模型库包括与每一笔类型对应的信号特征值集合。
8.一种触摸屏,其特征在于,包括玻璃盖板、显示屏、压电陶瓷以及如权利要求7所述的触摸屏笔型识别装置,所述玻璃盖板与所述显示屏相对设置,所述压电陶瓷设置于所述玻璃盖板靠近所述显示屏的一侧边缘,所述压电陶瓷用于采集书写时的振动信号。
9.根据权利要求8所述的触摸屏,其特征在于,所述压电陶瓷设有五个,一个所述压电陶瓷设于所述玻璃盖板的中下部,四个所述压电陶瓷均匀设于所述玻璃盖板的四周边缘。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至6中任意一项所述的触摸屏笔型识别方法。
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