深圳市TCL高新技術(shù)開發(fā)有限公司 汪 赟
家用電器的集中管理,特別是家庭娛樂視聽設(shè)備的集中管理,是數(shù)字家庭系統(tǒng)的核心所在。目前,大多數(shù)的娛樂視聽設(shè)備都采用紅外遙控器進行設(shè)備的控制,要實現(xiàn)這些設(shè)備的智能集中管理和控制,就必須對這些設(shè)備的遙控器紅外編碼數(shù)據(jù)進行學習。
由于遙控器在學習的過程中難免會受到距離、角度和周圍環(huán)境等影響,導致個別學習數(shù)據(jù)出現(xiàn)干擾出錯的現(xiàn)象,同時,用戶的誤操作也可能導致學習數(shù)據(jù)出錯等問題。目前,在遙控器學習過程中,有的沒有進行學習成敗的判斷,直接當作學習成功處理;有的則丟棄這些數(shù)據(jù),再次進行重復學習,大大降低了遙控器學習成功的效率。
遙控器學習數(shù)據(jù)糾錯算法的原理:在任意一種遙控器的編碼格式中,其“邏輯0”和“邏輯1”都有固定的脈沖格式。所以,在遙控器的學習數(shù)據(jù)中,數(shù)據(jù)在一定偏差范圍內(nèi)其種類也是固定的,如果有數(shù)據(jù)超出了種類的范圍,那么可以判斷出該學習數(shù)據(jù)為錯誤數(shù)據(jù)。
如果兩次學習到的某位數(shù)據(jù)出現(xiàn)差異,可以根據(jù)各自的相似數(shù)據(jù)統(tǒng)計個數(shù)分別對差異數(shù)據(jù)作出評價(即對是否存在該種類數(shù)據(jù)作出判斷),如果有正確數(shù)據(jù)的存在,則用正確數(shù)據(jù)對錯誤數(shù)據(jù)進行替代,達到數(shù)據(jù)的糾錯功能。
①對遙控器學習到的數(shù)據(jù)進行對比分析,找出學習數(shù)據(jù)中出現(xiàn)錯誤的數(shù)據(jù);
②對出現(xiàn)錯誤的數(shù)據(jù)進行相似度統(tǒng)計分析,得出學習數(shù)據(jù)錯誤的類型;
③根據(jù)相似度統(tǒng)計結(jié)果,對符合糾錯條件的錯誤數(shù)據(jù)進行糾正。
遙控器學習數(shù)據(jù)糾錯過程包括:(1)差異數(shù)據(jù)遍歷;(2)差異數(shù)據(jù)相似個數(shù)統(tǒng)計;(3)差異數(shù)據(jù)評價。
差異數(shù)據(jù)遍歷:對所學習到的兩組數(shù)據(jù)進行對應位的對比分析遍歷,若對應數(shù)據(jù)之間的差值大于一定的限制范圍,則確認為差異數(shù)據(jù),最終把差異數(shù)據(jù)的位置和個數(shù)進行存儲。差異數(shù)據(jù)相似個數(shù)統(tǒng)計:對所有的差異數(shù)據(jù)分別在自身數(shù)組中獨位進行對比分析遍歷,若差值小于一定的限制范圍,則確認為相似數(shù)據(jù),最終對差異數(shù)據(jù)的相似個數(shù)進行個數(shù)統(tǒng)計。
差異數(shù)據(jù)評價:根據(jù)差異數(shù)據(jù)的個數(shù)統(tǒng)計結(jié)果進行分析處理,分別得出“學習成功(包括糾錯情況)”、“兩次學習按鍵不一致,學習失敗”、“兩次學習都出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯誤,學習失敗”和“差異數(shù)據(jù)特征不明顯,學習失敗”的學習結(jié)果。其中,通過差異數(shù)據(jù)相似個數(shù)的統(tǒng)計結(jié)果,判斷該位數(shù)據(jù)是否符合糾錯條件,如果符合條件則對差異數(shù)據(jù)中錯誤的數(shù)據(jù)進行替代,實現(xiàn)學習數(shù)據(jù)的糾錯功能。
步驟一:
獲取遙控器兩次學習的學習數(shù)據(jù),剔除翻轉(zhuǎn)位后的數(shù)據(jù)數(shù)組假設(shè)為A和B。
根據(jù)目前遙控器的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議,可將傳輸協(xié)議分為兩類:一類是具備“重復不變性”,即同一按鍵重復多次遙控時,其發(fā)送的數(shù)據(jù)是一樣的(如NEC協(xié)議);另一類是不具備“重復不變性”,即同一按鍵重復多次遙控時,其發(fā)送的數(shù)據(jù)是不一樣的(如RC5協(xié)議的翻轉(zhuǎn)位,該翻轉(zhuǎn)位在兩次重復遙控時會產(chǎn)生翻轉(zhuǎn))。翻轉(zhuǎn)位是部分協(xié)議的特征,所以必須把翻轉(zhuǎn)位剔除后再進行學習數(shù)據(jù)的糾錯(因為糾錯算法本身是對兩組意義上是一致的數(shù)據(jù)所進行的處理)。
步驟二:
對數(shù)組A和數(shù)組B的對應位進行順序?qū)Ρ确治霰闅v,找出數(shù)組A和數(shù)組B的差異數(shù)據(jù)位置和個數(shù)。
假設(shè)數(shù)組A={a1,a2,……,an};數(shù)組B={b1,b2,……,bn}
則其流程圖如圖1所示。
圖1 差異數(shù)據(jù)遍歷流程圖
步驟三:
對步驟二遍歷到的所有差異數(shù)據(jù)分別在自身數(shù)組中逐位進行對比分析遍歷,若差值小于一定的限制范圍,則確認為相似數(shù)據(jù),最終對差異數(shù)據(jù)的相似個數(shù)進行個數(shù)統(tǒng)計。
假設(shè)差異數(shù)據(jù)位置的數(shù)組D={d1,d2,……,dm}
則其流程圖如圖2所示。
圖2 差異數(shù)據(jù)相似個數(shù)統(tǒng)計流程圖
步驟四:
根據(jù)步驟三所統(tǒng)計到的差異數(shù)據(jù)的相似個數(shù)對差異數(shù)據(jù)進行分析評價。
設(shè)定差異數(shù)據(jù)具備基本類型特征的相似個數(shù)為MAX,不具備基本類型特征的相似個數(shù)為MIN,則處于MIN和MAX之間的差異數(shù)據(jù)相似個數(shù)為特征不明顯數(shù)據(jù)。
根據(jù)“遙控器學習數(shù)據(jù)糾錯算法的原理”,可以根據(jù)差異數(shù)據(jù)的相似個數(shù)對該數(shù)據(jù)的正確與否作出判斷。設(shè)定差異數(shù)據(jù)的相似個數(shù)大于MAX,則認為該數(shù)據(jù)是具備有基本類型特征的,即該數(shù)據(jù)是學習正確的;設(shè)定差異數(shù)據(jù)的相似個數(shù)小于MIN,則認為該數(shù)據(jù)不具備有基本類型特征的,即該數(shù)據(jù)是學習錯誤的;設(shè)定差異數(shù)據(jù)的相似個數(shù)處于MIN與MAX之間,則認為該數(shù)據(jù)的基本類型特征不明顯,最終也會當學習失敗處理。
遙控器學習數(shù)據(jù)糾錯方法的整體流程圖如圖3所示。
圖3 遙控器學習數(shù)據(jù)糾錯算法流程圖
圖3中“MIN”和“MAX”為判斷差異數(shù)據(jù)相似個數(shù)數(shù)量是否具備基本類型特征的評價參數(shù),該參數(shù)可以根據(jù)需要進行調(diào)整。
在對智能遙控器進行紅外數(shù)據(jù)學習的開發(fā)過程中,進行了大量的試驗驗證,表1為在各測試角度下的試驗驗證統(tǒng)計結(jié)果(測試距離為50cm)。
表1 紅外數(shù)據(jù)學習結(jié)果統(tǒng)計
從表1的統(tǒng)計結(jié)果可以看出,在加入遙控器學習的糾錯算法后,遙控器在小于±30°的測試角度范圍內(nèi),其學習成功的概率保持在93%以上。
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