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Tslib主要滤波算法分析（转）

2019-07-13 03:11发布

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Author:Jiujin.hong 
转载请说明出处：http://blog.csdn.net/hongjiujing or www.linuxforum.net 嵌入式linux版块 
tslib背景： 

在采用触摸屏的移动终端中，触摸屏性能的调试是个重要问题之一，因为电磁噪声的缘故，触摸屏容易存在点击不准确、有抖动等问题。 
Tslib是一个开源的程序，能够为触摸屏驱动获得的采样提供诸如滤波、去抖、校准等功能，通常作为触摸屏驱动的适配层，为上层的应用提供了一个统一的接口。 

tslib插件： 

pthres 为Tslib 提供的触摸屏灵敏度门槛插件；variance 为Tslib 提供的触摸屏滤波算法插件；dejitter 为Tslib 提供的触摸屏去噪算法插件；linear 为Tslib 提供的触摸屏坐标变换插 
件。 
触摸屏驱动为与硬件直接接触部分，为上层的Tslib 提供最原始的设备坐标数据，并可以配置采样间隔、屏幕灵敏度等。采样间隔决定了单位时间内的采样数量，在其他参数不变的 
情况下，采样间隔越小意味着单位时间内的采样数量越多，也就意味着采样越逼真、越不容易出现采样信息丢失如输入法书写时丢笔划的情况，但因为噪声的影响，采样间隔越小同时 
也意味着显示出来的图形的效果越差。 
Tslib 为触摸屏驱动和应用层之间的适配层，其从驱动处获得原始的设备坐标数据，通过一系列的去噪、去抖、坐标变换等操作，来去除噪声并将原始的设备坐标转换为相应的屏幕 
坐标。 

tslib接口: 
在tslib 中为应用层提供了2 个主要的接口ts_read()和ts_read_raw()，其中ts_read()为正常情况下的借口，ts_read_raw()为校准情况下的接口。 

正常情况下，tslib 对驱动采样到的设备坐标进行处理的一般过程如下： 
raw device --> variance --> dejitter --> linear --> application 
module module module 
校准情况下，tslib 对驱动采样到的数据进行处理的一般过程如下： 
raw device--> Calibrate 
由于各种相关期间的影响，在不同的硬件平台上，相关参数可能需要调整。以上参数的相互关系为：采样间隔越大，采样点越少，采样越失真，但因为信息量少，容易出现丢笔划 
等丢失信息情况，但表现出来的图形效果将会越好；去噪算法跟采样间隔应密切互动，采样间隔越大，去噪约束应越小，反之采样间隔越小，去噪约束应越大。去抖算法为相对独立的 
部分，去抖算法越复杂，带来的计算量将会变大，系统负载将会变重，但良好的去抖算法可以更好的去除抖动，在进行图形绘制时将会得到更好的效果；灵敏度和ts 门槛值为触摸屏的 
灵敏指标，一般不需要进行变动，参考参考值即可。 

过滤插件分析： 

Variance:触摸屏滤波算法 

问题：一些触摸屏取样非常粗略，因此，即使你持着笔不放，样本可能不同，有时会大幅增加。最坏的情况是由于采样的时候电噪声的干扰，可大大脱离现实笔的位置不同，这会导致鼠标光标移动“跳”起来，然后返回回来。 
解决方法：延迟一个时隙采样数据。如果我们看到最后采样读出来的数据太多的不同，我们将其标示为“可疑”。如果下一个采样读取的数据接近“可疑” 情况出现之前的数据，“可疑”数据将被丢弃。否则我们认为笔正在进行一个快速的笔移动动作，“可疑”数据的采样和出现”可疑”数据之后的采样都将通过。 

重要算法分析： 

static int variance_read(struct tslib_module_info *info, struct ts_sample *samp, int nr) 
{ 
struct tslib_variance *var = (struct tslib_variance *)info; 
struct ts_sample cur; 
int count = 0, dist; 

while (count < nr) { 
如果采样数据被标记为“提交噪音”状态，将当前采样数据相关结构体赋予噪音状态，将清除标志位。 
if (var->flags & VAR_SUBMITNOISE) { 
cur = var->noise; 
var->flags &= ~VAR_SUBMITNOISE; 
} else { 
如果如果采样数据没有被标记为“提交噪音”，继续采样数据。 
if (info->next->ops->read(info->next, &cur, 1) < 1) 
return count; 
} 
如果当前没有压力值，处于没有笔触摸或者笔释放状态，但是却收到笔按下消息，表明为收到噪音干扰， 
所有当笔一释放就立即清除队列，否则之前的层将捕抓到笔起来的消息，但是已经太晚，如果 
info->next->ops->read()出现堵塞，将出现这种情况。 
if (cur.pressure == 0) { 
/* Flush the queue immediately when the pen is just 
* released, otherwise the previous layer will 
* get the pen up notification too late. This 
* will happen if info->next->ops->read() blocks. 
*/ 
if (var->flags & VAR_PENDOWN) { 
var->flags |= VAR_SUBMITNOISE; 
var->noise = cur; 
} 
/* Reset the state machine on pen up events. */ 
复位笔起来事件状态标记位 
var->flags &= ~(VAR_PENDOWN | VAR_NOISEVALID | VAR_LASTVALID); 
goto acceptsample;通知接受采样数据 
} else 
var->flags |= VAR_PENDOWN;通知笔按下 
如果标记位与“VAR_LASTVALID"状态不同，进行下一个采样。 
if (!(var->flags & VAR_LASTVALID)) { 
var->last = cur; 
var->flags |= VAR_LASTVALID; 
continue; 
} 
如果为笔按下事件 
if (var->flags & VAR_PEN DOWN) { 
/* Compute the distance between last sample and current */ 
计算上一次的采样数据与当前采样数据的距离 
dist = sqr (cur.x - var->last.x) + 
sqr (cur.y - var->last.y); 

if (dist > var->delta) {如果误差大于默认值，比如30。 

视之前的采样为噪音？可疑？ 
/* Do we suspect the previous sample was a noise? */ 
if (var->flags & VAR_NOISEVALID) { 
但是如果之前的采样已经是可疑状态，视为快速的笔移动触发动作。 
/* Two "noises": it's just a quick pen movement */ 
samp [count++] = var->last = var->noise; 
var->flags = (var->flags & ~VAR_NOISEVALID) | 
VAR_SUBMITNOISE; 
} else 
如果之前的采样并不是可疑状态，视为可疑状态. 
var->flags |= VAR_NOISEVALID; 
/* The pen jumped too far, maybe it's a noise ... */ 
var->noise = cur; 
continue; 
} else 
var->flags &= ~VAR_NOISEVALID;采样的数据属于正常数据. 
} 

acceptsample: 
#ifdef DEBUG 
fprintf(stderr,"VARIANCE----------------> %d %d %d/n", 
var->last.x, var->last.y, var->last.pressure); 
#endif 
samp [count++] = var->last; 
var->last = cur; 
} 

return count; 
} 

dejitter 去噪插件分析： 
问题：一些触摸屏从ADC获取X/Y坐标采样值，他们的最低位带有很大的噪音干扰，这就导致了触摸屏输出值的抖动。 
比如我们保持着按某一点，我们会得到许多的X/Y坐标采样，他们相近但是不相等。同时如果我们试图在一个画图程序里面去画一个直线， 
我们将得到一个充满“毛刺“的直线。 
解决：我们对最后几个值应用一个重量平滑滤波，从而去除输出“毛刺”。我们发现坐标发生重大变化，我们会重新设置笔位置的积压，从而 
避免平滑不应该要平滑的坐标。当然，这些都是假设所有噪音都已经由底端过滤器滤波过了，例如variance模块。 
工作原理： 
该过滤器的工作原理如下：我们掌握最新的N样本轨道，我们不断跟踪最新的N个采样，根据一定的重量求平均。最旧的数据有最少的重量，最近的数据 
有最大的重量。这有助于消除抖动，同时不影响响应时间,因为我们为每一个输入采样输出一个输出样本，笔移动会变得更加顺畅。 

重要算法分析： 
为了让事情简单（避免误差),我们确保SUM(重量）＝2次方。同时当我们有不到默认采样数量的时候,我们必须知道怎么去近似测试。 
static const unsigned char weight [NR_SAMPHISTLEN - 1][NR_SAMPHISTLEN + 1] = 
{ 
/* The last element is pow2(SUM(0..3)) */ 
{ 5, 3, 0, 0, 3 }, /* When we have 2 samples ... */ 
{ 8, 5, 3, 0, 4 }, /* When we have 3 samples ... */ 
{ 6, 4, 3, 3, 4 }, /* When we have 4 samples ... */ 
}; 

static void average (struct tslib_dejitter *djt, struct ts_sample *samp) 
{ 
const unsigned char *w; 
int sn = djt->head; 
int i, x = 0, y = 0; 
unsigned int p = 0; 

w = weight [djt->nr - 2];找出与重量数组相对应的数据，例如如果是第一次采样就没有，如果是第二次采样，就对应{ 5, 3, 0, 0, 3 },依此类推。 

for (i = 0; i < djt->nr; i++) { 
x += djt->hist [sn].x * w [i]; 
y += djt->hist [sn].y * w [i]; 
p += djt->hist [sn].p * w [i]; 
sn = (sn - 1) & (NR_SAMPHISTLEN - 1);记录每一次采样的序号 
} 

samp->x = x >> w [NR_SAMPHISTLEN];求出平均值 
samp->y = y >> w [NR_SAMPHISTLEN]; 
samp->pressure = p >> w [NR_SAMPHISTLEN]; 
#ifdef DEBUG 
fprintf(stderr,"DEJITTER----------------> %d %d %d/n", 
samp->x, samp->y, samp->pressure); 
#endif 
} 

static int dejitter_read(struct tslib_module_info *info, struct ts_sample *samp, int nr) 
{ 
struct tslib_dejitter *djt = (struct tslib_dejitter *)info; 
struct ts_sample *s; 
int count = 0, ret; 

ret = info->next->ops->read(info->next, samp, nr); 
for (s = samp; ret > 0; s++, ret--) { 
if (s->pressure == 0) { 
/* 
* Pen was released. Reset the state and 如果笔释放，复位状态标准，同时丢弃所有历史事件。 
* forget all history events. 
*/ 
djt->nr = 0; 
samp [count++] = *s; 
continue; 
} 

/* If the pen moves too fast, reset the backlog. */ 如果笔移动太快，复位积压 
if (djt->nr) { 
int prev = (djt->head - 1) & (NR_SAMPHISTLEN - 1); 
if (sqr (s->x - djt->hist [prev].x) + 
sqr (s->y - djt->hist [prev].y) > djt->delta) { 如果之前的x的平方距离值与之前的y的平方距离值加入门槛值，提示超过门槛值，丢弃，复位。 
#ifdef DEBUG 
fprintf (stderr, "DEJITTER: pen movement exceeds threshold/n"); 
#endif 
djt->nr = 0; 
} 
} 

djt->hist[djt->head].x = s->x; 
djt->hist[djt->head].y = s->y; 
djt->hist[djt->head].p = s->pressure; 
if (djt->nr < NR_SAMPHISTLEN) 如果采样数小于默认采样数，继续执行 
djt->nr++; 

/* We'll pass through the very first sample since 
* we can't average it (no history yet). 
*/ 
if (djt->nr == 1) 如果这是第一次采样，没有历史或者旧采样数据，直接赋值。 
samp [count] = *s; 
else { 如果不是第一次采样，就执行平均函数，求得经过平均后的采样值。 
average (djt, samp + count); 
samp [count].tv = s->tv; 
} 
count++; 

djt->head = (djt->head + 1) & (NR_SAMPHISTLEN - 1);记录采样的序号 
} 
return count; 
} 

总结：经过分析varience滤波模块插件和dejitter去抖模块插件，我们知道如下： 
1：varience是最低层滤波插件，方差滤波器，试图做得最好，过滤掉由ADC采样过来的随机噪音，通过限制某些采样的运动速度，例如： 
笔不应该比一些门槛值快一些。 
主要参数：门槛值delta 
求出之前的采样点和当前的采样点的平方距离（X2-X1)^2 + (Y2-Y1)^2)，用来确定两个样本是“近”还是“远”。如果以前和目前的样本之间的距离是'远'， 
样品被标记为'潜在噪音'或者“可疑“,但这并不意味着它将被丢弃。如果下次的采样接近于它，我们将视是一次普通的快速移动动作。同时如果“潜在噪音"之后的采样比之前讨论的 
采样都“远”，也将认为出现了一次普通的快速移动动作。如果出现“潜在噪音”之后的采样和出现“潜在噪音“之前的采样相近，我们将丢弃”潜在噪音“这次数据，认为它为要过滤的噪音。 
2:dejitter去抖模块插件 
去除X/Y坐标的抖动,这是通过使用一个加权平滑滤波器实现的。最近的采样有最重的重量，早期的采样有重量轻的重量，这使得实现1：1的输入－输出速率。 
主要参数：门槛值delta 
两个采样之间的平方距离，（X2-X1)^2 + (Y2-Y1)^2),即定义了'快速运动'的门槛。如果笔移动快，平滑笔的动作是不合适的,另外，快速运动任何时候都不是准确的。所以如果检测到了快速运动， 
该过滤模块只是简单地丢弃积压和复制输入到输出。

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