Touch screen is widely used as a basic input device for hand-held devices. As it is the main input method, accuracy is an important factor. The accuracy requirement motivates enhanced signal processing for obtaining better decisions on touch points.
This thesis proposes a touch screen system model with time-varying inputs. The maximum a posteriori (MAP), maximum likelihood (ML) and Kalman filter methods as well as ML estimation of position-increments are used to estimate touch points. MAP and ML methods are based on estimating the probability of touch positions. The Kalman filter is based on the minimum-mean-squared error criterion. ML estimation of position-increments focuses on tracking the increments of successive position increments. Simulation results show that the proposed methods achieve higher accuracy than the conventional position estimation based on simple interpolation methods.
터치스크린은 다양한 소형 전자기기에서 쓰이고 있다. 터치스크린이 주된 입력 방법이기 때문에 정확도는 중요한 요소로 평가된다. 그래서 보다 향상된 신호 처리 방식을 통해 정확한 위치를 측정할 필요성이 있다.
본 논문에서는 시간에 따라 변하는 터치 스크린 입력에 대한 모델을 제안한다. 그리고 최대사후확률 (MAP), 최대우도 (ML), 칼만 필터 그리고 변화한 위치를 통해 최대우도를 통해 입력 위치를 측정하는 방법에 대해 다루고 있다. MAP과 ML 방식은 입력 위치의 확률을 측정하며 칼만 필터는 최소 평균제곱오차를 측정한다. 그리고 변화한 위치를 통한 ML 방식은 변화한 위치에 대한 확률을 측정한다. 시뮬레이션을 통해 각 방식의 정확도를 측정하였고, 제안된 방식들은 기존에 사용되던 보간법보다 정확도가 높다는 것을 볼 수 있다.