触摸屏控制器制造商经常拿各种规格和标准来使自己的产品与众不同。其中最常提到的就是信噪比(SNR)。然而，当噪声存在时，即使数字上看起来不错，也并不意味着SNR就是一个很好的系统性能指标。这篇**将讨论什么是信噪比，它是如何计算的，它对系统性能意味着什么，是否能很好的度量触摸性能。 什么是信噪比?
信噪比是触摸屏控制器的性能指标，现在已经作为行业标准被大家接受。信噪比的问题是没有任何行业标准的测量、计算、报告方法，尤其是在某些典型系统中，噪声具有高可变性的情况下，例如移动电话。这两个部分(信号和噪声)的测量和计算很大程度上依赖于被测装置(DUT)，有代表性的是移动电话。值得注意的是，虽然信噪比作为性能衡量已被广泛接受，行业专家明白，大多数市场宣扬的高信噪比放到实际应用中并不能保证。此外，在噪声环境下，提供高信噪比也不能完全符合其功能规范。
在电容式触摸屏中，信噪比中信号就是加上测量到的手指电容后的实际电容的变化量。手指电容取决于传感器覆盖物厚度、手指大小，DUT到地的寄生电容，以及传感器模式。噪声成分依赖于内部控制器噪声和外部噪声源，本文将会就这些方面进行讨论。
投射式电容触摸屏触摸技术已应用在很多新型智能手机中，触摸传感器使用时都会遇到噪声。噪声从显示器(可能是LCD或AMOLED)耦合到触摸传感器，距离越近噪声越大。不像模拟显示那样同步，这类LCD噪声通常是尖峰噪声。USB充电器噪声通常也是也尖峰噪声。它也是最容易变化的，因为在每个设备中AC / DC变压器的结构和组件是不同的。
第三方低成本的充电器特别容易出现这种噪声尖峰。因此，当触摸控制器没有像cypress Charger Armor那样的噪声抑制技术时，USB充电器是OEM厂商最头疼的事情。当所有这些外部噪声存在时，我们期望触摸控制器不会错误报告手指触摸或手指位置。他们并不能归类于普通，或高斯，或分布式噪声。这就给工程师和营销人员带来一个问题，要区分出没有噪声时ADC的信噪比。
在众多的测量条件下，信噪比一直能够作为度量标准不能不说是一个奇迹。此外，信噪比不能预测最重要和量化的触摸屏噪声相关参数:抖动(也称为无噪声分辨率)和错误触摸报告。幸运的是，有一个信噪比测量技术能预测非高斯噪声存在时的抖动。
噪声如何影响触摸屏系统
不好的信噪比会影响系统的鲁棒性，造成假触摸和位置跳动。手指靠近触摸屏时会干扰相交的两个透明电极的边缘电场。这种电容称为互电容。这就改变了传感器的电容。交叉点发生在发射和接收电极直角交叉处。在手机触摸屏上有好几百个这样的交叉点。触摸屏控制器测量所有交叉点电容的变化，并把测量数据转换成量化的原始数据。通过测量每个交叉点，而不是整个电极，控制器就能够创建一个二维的触摸屏传感器电容图表。
如果在手指附近交叉点发生一个大的噪声尖峰，那么在位置计算算法就会添加一个错误标志。然后该算法转换原始数据到坐标;根据噪声峰值大小，手指位置报告的坐标可能是抖动，当手指静止，可能在两坐标间交替。当智能手机使用触摸屏接口，插到USB充电器时，某些无意识的输入或选择可能会出现这些情况。
某些小抖动可能影响并不是很显著，但会给用户接口带来很多问题。当手指坐标变化时，假如变化不明显，手势解码算法可能误解点击或平移手势，但这也能导致愤怒的小鸟不发火。更糟的是，在极端的情况下，充电器噪声可能导致当只有一个手指触摸传感器时，触摸屏控制器报告多个手指。这就带来了一个问题，称为鬼点。鬼点的后果是手机应用程序无法使用，那些只设计了单指触摸或手势的可能解码算法无**常工作。应用广泛的知识产权，不断改进的模拟电路设计和先进的信号处理算法催生了当代触摸控制器，例如第四代TrueTouch(TMA440)控制器，可以抑制充电器噪声。
信噪比计算和报告比建立一个代表性的测量环境还要棘手。尖峰的严重程度，时间噪声问题表明，在数据手册中的信噪比应该充分表现尖峰噪声。那么，应该用什么样的测量来量化信噪比呢? 基于我们的噪声计数方式，有两种可能。一个方法是使用标准偏差，或均方根(RMS);另一个方法是使用峰峰(pk-pk)测量。
在高斯噪声系统中，使用标准偏差计算信噪比是安全的，因为我们可以使用梯状转换，通过6倍标准偏差噪声来计算pk-pk值(99.7%可信)。当显示器关闭并且没有充电器时，触摸屏系统的噪声仅仅是高斯噪声，在这种情况下我们不关心信噪比是多少。我们唯一真正关心信噪比是当触摸屏集成到设备里的时候，比如手机。
峰峰值是另一种计算信噪比中噪声的方法。下面是这两种方法的原始数据集近似图示(没有经过数字滤波)，其展示了充电器和LCD的典型噪声水平。
接下来，我们确定当前系统中的噪声量(CNS)。系统噪声是指在一段时间内测量到的传感器电容最大最小值的差值。此值代表测量到的噪声量，但它并不包括量化误差; 我们要加上一个LSB噪声来恢复量化误差。这在低分辨率系统中是尤其重要的。当手指触摸时我们把测量到的噪声拿掉，以便我们可以复制我们关心的环境。在这里我们就要选择使用标准偏差还是pk-pk值。当手指触摸为20.6计数时选用标准偏差，根据公式计算pk-pk噪声为155计数:
使用pk-pk噪声计算的信噪比是6.7，而使用标准偏差计算的信噪比为49.9。很明显，大部分人会把它们都放在产品数据手册里，但是哪一个更代表系统性能呢? 使用标准偏差，可能有一系列干净数据夹杂一个大尖峰(即足以看起来像个手指)，并得到同样的噪声作为低幅高斯分布数据集。在这里你可以看到非常高的信噪比，尽管触摸控制器并没有满足用户界面的功能规格。如果使用pk-pk噪声测量同一组数据，信噪比会接近1，你可以看出马上意识到系统有问题。
早前有提到，标准偏差换为pk-pk，我们可以乘以6倍来达到99.7%的置信区间。如果我们将同样的方式思考这个数据集，我们就可以看到，pk-pk噪声估计错误了32个计数，或20%。
计算 噪声 信噪比 计算差异
峰峰值 154 6.7
标准偏差(stdev) 20.6 49.9 6.8X
stdev * 6 124 8.4 25%
当我们阅读数据手册时，请记住，标准偏差的SNR计算方法，没有用于计算的数据集，并不能定量或定性的给出触摸屏系统的功能和性能。使用pk-pk信噪比计算，很清楚的是，可以定性判断是否有会影响性能的显著噪声。
我们可以断定，在缺少规范化测量方法时，信噪比可以作为性能度量,但并不完美。这里有定义好了的性能指标，测量步骤，计算方法，触摸屏控制器供应商(见赛普拉斯规范001 - 49389)和移动设备OEM可以使用来量化触摸性能。这些规范是必要的，可以保证可重复的试验结果，验证触摸屏性能，减少触摸屏测试硬件和固件变化。
典型的性能测试除了触摸屏硬件和控制器接口外还需要金属手指模拟器，夹具，示波器，函数发生器，自动机械。例如，标准的抖动测量过程分为七步，记录手指位置坐标上的时间噪声。这里的测量表明有多大运动，多少距离，我们会期望是不动的手指。这是一个相对简单的参数测量，它直接并立即在用户界面产生影响。相比之下，信噪比的影响在触摸屏性能上就不那么直接了。即使在噪声环境下，数字滤波器和位置计算算法也能够去除抖动，就是降低了信噪比值(作为一种性能度量)。把信噪比作为一个性能指标是不可取的，因为它不能最终给你一个真正意义上的系统性能。
本文是想告诉大家，不要以点见面，以偏概全，信噪比并不能告诉我们系统是否很好地响应触摸。这就是为什么触摸控制器领先制造商，如赛普拉斯TrueTouch，有一套测试和测量方法来评估新的触摸屏设计的性能。
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