【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信号处理，具体涉及一种磁感应键盘的高精度信号处理方法和系统。
技术介绍
1、磁感应键盘是一种利用磁感应技术来检测和识别用户输入的键盘设备。它的工作原理主要依赖于磁场传感器(如霍尔效应传感器或干簧管)来捕捉磁性物体(通常是配备磁性头的专用笔或磁性按键)在键盘上方或附近的运动，从而实现非接触式的按键操作。
2、在磁感应键盘的设计中，键盘的每个按键区域下方或者周围都可能会配置有磁场传感器，当带有磁性的笔或其他磁性工具靠近某个传感器时，会改变该传感器周围的磁场强度，传感器则会检测到这一变化并将之转换成电信号。通过精密的信号处理算法，系统能够区分不同按键的动作，包括信号的滤波、降噪、阈值判断以及后续的信号分析(如傅里叶变换)以提取每个按键的唯一特征，并通过查表映射的方式识别出具体的按键位置。
3、现有技术中的磁感应键盘大多采用磁场传感技术来捕获用户按键时产生的微弱磁场变化，从而实现非接触式的按键识别。然而，在实际应用中，这类键盘常面临几个关键技术挑战：首先，磁场传感器采集到的原始信号往往包含大量的噪声干扰，尤其是高频噪声，这会直接影响到信号解析的准确性，降低按键识别的可靠性和灵敏度；其次，由于不同按键位置的磁场变化可能存在重叠和交叉，如何精确地区分并定位不同键位成为关键问题；再者，按键操作时常伴随快速连续或者瞬间抖动现象，现有技术在识别过程中可能因无法有效去抖而出现误判。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种磁感应键盘的高精度信号处理方法和系统
2、为实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种磁感应键盘的高精度信号处理方法，包括：
3、在键盘底部设置多个磁场传感器以捕捉用户按键时产生的变化磁场；
4、对所述磁场传感器采集到的原始信号进行滤波处理，采用低通滤波器去除高频噪声，公式表示为：y[n]＝(1-α)y[n-1]+αx[n]，其中y[n]为n时刻的滤波输出，x[n]为n时刻的原始磁场信号，α为滤波系数；
5、对滤波后的信号进行幅值检测与阈值比较，判断是否发生有效按键动作，阈值计算公式为：t＝μ+kσ，其中μ为信号幅值平均值，σ为标准差，k为预设阈值系数；
6、当信号幅值超过阈值时，利用傅里叶变换对信号进行频域分析，确定按键对应的频率特征值f，公式为：f＝argmax|x(f)|，其中x(f)是信号的傅里叶变换结果；
7、基于频率特征值f通过查表映射算法精确识别出被按压的键位，并进行去抖动处理，获得识别结果；
8、根据所述识别结果生成相应的键盘输入事件，并将其发送至主机系统。
9、优选的，所述磁场传感器按照矩阵排列方式分布在键盘底部。
10、优选的，所述滤波处理时采用自适应滤波算法动态调整滤波系数α，并结合小波去噪技术对原始磁场信号进一步净化，小波去噪过程包括选择合适的小波基函数并对信号进行多尺度分解，公式表示为：
11、sj,k＝∑nh(j,n-k)x(n)，其中sj,k是在第j层分解下位于位置k的小波系数，h(j,n)是小波基函数在j层次和位置n的值，x(n)是原始磁场信号。
12、优选的，所述阈值系数k可根据使用环境、操作习惯等因素预先设定或实时学习调整，调整方法包括：
13、设定一组模糊变量，包括输入变量和输出变量，并定义各自的语言变量集合和隶属函数；
14、建立模糊推理规则库，根据实际应用场景和实验数据，建立关于信号强度变化与阈值系数调整量之间的模糊关系规则；
15、根据当前接收到的磁场信号幅值变化，计算其相对于前一时刻的信号强度变化，通过模糊化处理转化为模糊集；
16、应用模糊推理引擎，依据模糊推理规则库对模糊化的信号强度变化进行推理运算，得出阈值系数的调整量；
17、对得到的模糊输出结果进行清晰化处理，将调整量转换为阈值系数数值，并据此实时更新阈值。
18、优选的，所述基于频率特征值通过查表映射算法精确识别出被按压的键位，包括：
19、将频率特征值f作为样本数据，应用k-means聚类算法对所有可能的键位频率特征进行分组，公式表示为：minσ(∑||fi-μi||2)，其中fi代表第i个样本点(即频率特征值)，μi为第i个聚类中心；
20、聚类完成后，针对每一个新检测到的频率特征值，通过欧氏距离计算其与各个聚类中心的距离，将距离最近的聚类中心对应的键位作为初步识别结果；
21、对初步识别结果进行模式匹配验证，收集按键记录构建按键行为数据库，运用动态时间规整算法对比待识别信号与数据库中各模式的相似度，选取最高相似度的键位作为最终识别结果。
22、优选的，所述去抖动处理，包括：设定一个时间窗口，在时间窗口内连续检测到相同频率特征值，则确认为有效按键。
23、优选的，所述键盘输入事件包括键位编码、按下时间戳以及释放时间戳。
24、优选的，还包括：错误校正，当识别结果出现误判时，通过对同一按键事件的多次采样及统计学方法进行误差修正。
25、优选的，还包括：标定磁场传感器，用于补偿传感器个体差异造成的信号偏差，包括：
26、在键盘启动初期或定期维护阶段，触发传感器标定程序；
27、利用已知的磁场源，分别对键盘上的每个磁场传感器产生已知幅度和方向的磁场信号；
28、收集每个传感器在接收到标定磁场信号时的响应数据，并计算实际响应与理论预期值之间的误差；
29、根据误差数据，为每个传感器生成相应的校准系数，并将其存储在控制器中；
30、在信号处理过程中，每当传感器读取到磁场信号时，对应的校准系数对其进行校正，公式表示为：s_corr＝s_meas*c_s，其中s_meas为未校准的磁场信号测量值，c_s为对应传感器的校准系数，s_corr为校准后的磁场信号值。
31、另一方面，本专利技术提出一种磁感应键盘的高精度信号处理系统，包括：
32、信号获取模块，用于在键盘底部设置多个磁场传感器以捕捉用户按键时产生的变化磁场；
33、信号处理模块，用于对所述磁场传感器采集到的原始信号进行滤波处理，采用低通滤波器去除高频噪声，公式表示为：y[n]＝(1-α)y[n-1]+αx[n]，其中y[n]为n时刻的滤波输出，x[n]为n时刻的原始磁场信号，α为滤波系数；
34、信号判断模块，用于对滤波后的信号进行幅值检测与阈值比较，判断是否发生有效按键动作，阈值计算公式为：t＝μ+kσ，其中μ为信号幅值平均值，σ为标准差，k为预设阈值系数；
35、信号分析模块，用于在当信号幅值超过阈值时，利用傅里叶变换对信号进行频域分析，确定按键对应的频率特征值f，公式为：f＝argmax|x(f)|，其中x(f)是信号的傅里叶变换结果；
36、信号识别模块，用于本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种磁感应键盘的高精度信号处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种磁感应键盘的高精度信号处理方法，其特征在于：所述磁场传感器按照矩阵排列方式分布在键盘底部。
3.根据权利要求1所述的一种磁感应键盘的高精度信号处理方法，其特征在于：所述滤波处理时采用自适应滤波算法动态调整滤波系数α，并结合小波去噪技术对原始磁场信号进一步净化，小波去噪过程包括选择合适的小波基函数并对信号进行多尺度分解，公式表示为：
4.根据权利要求1所述的一种磁感应键盘的高精度信号处理方法，其特征在于：所述阈值系数k可根据使用环境、操作习惯等因素预先设定或实时学习调整，调整方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种磁感应键盘的高精度信号处理方法，其特征在于：所述基于频率特征值通过查表映射算法精确识别出被按压的键位，包括：
6.根据权利要求1所述的一种磁感应键盘的高精度信号处理方法，其特征在于：所述去抖动处理，包括：设定一个时间窗口，在时间窗口内连续检测到相同频率特征值，则确认为有效按键。
7.根据权利要求1所述的一种磁感应键
8.根据权利要求1所述的一种磁感应键盘的高精度信号处理方法，其特征在于：还包括：错误校正，当识别结果出现误判时，通过对同一按键事件的多次采样及统计学方法进行误差修正。
9.根据权利要求1所述的一种磁感应键盘的高精度信号处理方法，其特征在于：还包括：标定磁场传感器，用于补偿传感器个体差异造成的信号偏差，包括：
10.一种磁感应键盘的高精度信号处理系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种磁感应键盘的高精度信号处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种磁感应键盘的高精度信号处理方法，其特征在于：所述磁场传感器按照矩阵排列方式分布在键盘底部。
3.根据权利要求1所述的一种磁感应键盘的高精度信号处理方法，其特征在于：所述滤波处理时采用自适应滤波算法动态调整滤波系数α，并结合小波去噪技术对原始磁场信号进一步净化，小波去噪过程包括选择合适的小波基函数并对信号进行多尺度分解，公式表示为：
4.根据权利要求1所述的一种磁感应键盘的高精度信号处理方法，其特征在于：所述阈值系数k可根据使用环境、操作习惯等因素预先设定或实时学习调整，调整方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种磁感应键盘的高精度信号处理方法，其特征在于：所述基于频率特征值通过查表映射算法精确识别出被按压...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢晓莉，谢军，张剑锋，
申请(专利权)人：深圳市福伯特电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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