Задача очень специфическая, и, как мне кажется, весьма непростая. Хочется услышать общие советы по направлению дальнейшего поиска, нежели конкретное решение. Cори если написал непонятно. В общем задача в следующем:
Есть прототип touch screen'a, основанный на использовании 4х датчиков силы. По определенной формуле вычисляются координаты точки касания. Проблема в том что система чувствительна к различным видам механических деформаций. Например, деформация стекла приводит к тому, что при нажатии в одну и ту же точку с разной силой, на выходе получаем разные координаты. Другое проявление - точки которые должны лежать на одной прямой лежат на кривой, которая напоминает параболу.
Идея состоит в том чтобы собрать калибровочные данные со множества точек, создать на их основе многомерную фн-ию которая бы в run-tim'e получив на вход показания датчиков выдавала некую поправку по координатам.
Ранее мы успешно реализовали простую полиномиальную компенсацию нелинейности для единичного датчика силы, и обрадованный заказчик поручили нам компенсировать все систему целиком. Но, к сожалению, для этой задачи наших знаний уже не хватает..
Вот то, что мы пробовали применять:
1) многомерные сплайны - дали не очень хороший результат
2) адаптивные многомерные сплайны – не осилили, не нашли литературы.
3) нейронные сети - дают приемлемый результат, но требуют большого кол-ва калибровочных точек и большой вычислительной мощности.
Основная проблема для нас определиться с тем, какие общие подходы существуют к решению подобного рода проблем.
Литературы на русском языке нам найти не удалось, а то, что удавалось найти на английском находится на springerlink.com, acm.org т.е. нельзя бесплатно скачать.
Буду признателен, если кто-нибудь подскажет направление для поисков или ссылки на литературу в данной области.
Заранее спасибо.