"タッチ感応装置のインタラクション面でユーザによって与えられたタッチイベントを判定する方法であって、トランスデューサ、特に圧電トランスデューサによって生信号を感知し、この感知された信号をローパスフィルター処理するステップaと、フィルター処理された生信号をベースライン信号と少なくとも1つの有用信号とに分割するステップbと、上記少なくとも1つの有用信号を分析して上記タッチイベントの特性を決定するステップcとを備えたことを特徴とする方法。請求項1に記載の方法において、ステップbにおいては、上記フィルター処理した生信号を分割するために、統計モデルを適用することを特徴とする方法。請求項1または2に記載の方法において、ステップbは時間ドメインの中で実行されることを特徴とする方法。請求項1乃至3のいずれか1に記載の方法において、上記フィルターは、最大通過周波数が100Hz、特には50Hz、中でも30Hzであることを特徴とする方法。請求項1乃至4のいずれか1に記載の方法において、ステップbは期待値最大化EMアルゴリズム、特に分類期待値最大化CEMアルゴリズムを含んでいることを特徴とする方法。請求項1乃至5のいずれか1に記載の方法において、統計モデルを適用するために、上記ベースライン信号と上記有用信号との双方ともがガウス分布を有し、かつ、それらの信号エネルギはガンマ分布に従う、と仮定されることを特徴とする方法。請求項6に記載の方法において、上記EMアルゴリズムの初期化ステップで、上記2つの分布の分散は信号エネルギに基づいており、上記有用信号の種類は最大エネルギに関係する一方、上記ベースラインの種類はメジアンエネルギに関係することを特徴とする方法。請求項1乃至7のいずれか1に記載の方法において、ステップbにおける分割の間に、上記感知された信号の所定持続時間の流れを分析することを特徴とする方法。請求項8に記載の方法において、後続の流れは重なり合うことを特徴とする方法。請求項9に記載の方法において、ステップb中において、予め定められた量の流れ、特に2または3つの流れの中で同一の有用信号が特定できている場合には、次の流れは前の流れの上記有用信号の終わりまでその部分と重ならないことを特徴とする方法。請求項8乃至10のいずれか1に記載の方法において、上記流れは最大で2秒の長さを有することを特徴とする方法。請求項1乃至11のいずれか1に記載の方法において、ステップcにおいては、有用信号がステップcに送られてしまうやいなやタッチイベントの属性を得ることを特徴とする方法。請求項1乃至12のいずれか1に記載の方法において、ステップaでは、2つ以上の、特に4つのトランスデューサによって生信号を感知し、感知された信号の各々に対してステップbを実行することを特徴とする方法。請求項1乃至13のいずれか1に記載の方法において、ステップcでは、種々のジェスチャ、特に、ドラッグとドラッグ方向および/または回転と回転方向および/またはズームインおよび/もしくはズームアウトを、ステップbで特定された有用なタッチ信号の1以上の所定の特徴間の時間遅延および/またはそれらの上記2以上の感知された生信号のための相対値に基づいて特定することを特徴とする方法。請求項14に記載の方法において、上記1以上の所定の特徴は、上記有用信号の最大、最小、または信号平均クロッシングの位置に関係していることを特徴とする方法。請求項14または15に記載の方法において、ジェスチャのタイプは、上記時間遅延と上記インタラクション面に対するトランスデューサの位置に基づいてのみ決定されることを特徴とする方法。請求項1乃至16のいずれか1に記載の方法において、ステップcの前に上記有用信号を平滑化するステップをさらに備えたことを特徴とする方法。請求項1のステップbおよびステップcを実行するためのコンピュータ実行可能な指示を有する1以上のコンピュータ読み取り可能な媒体を備えたコンピュータプログラム製品。ユーザによって与えられたタッチイベントを受けるためのインタラクション面と、信号を感知するための少なくとも1つのトランスデューサ、特に、圧電トランスデューサと、ローパスフィルターユニットと、請求項1乃至17のいずれか1に記載の方法に従って上記タッチイベントを特定するよう構成された信号分析ユニットとを備えたことを特徴とするタッチ感応装置。請求項19に記載のタッチ感応装置を備えたことを特徴とするモバイル機器。請求項20に記載のモバイル機器において、上記モバイル機器の前面および/または後面に請求項19に記載のタッチ感応装置を備えるとともに、上記前面に表示装置が設けられていることを特徴とするモバイル機器。したがって、低コストアプリケーションでもこの種の技術を導入できるようにするために、または、一般的に、低コストでこの機能を提供することができるために、タッチイベント判定方法を簡素化することが本発明の目的である。上記目的は、請求項1に係るタッチイベント判定方法によって達成される。ローパスフィルター処理された感知された信号以下、感知信号ともいうに基づいてタッチイベントの特性を特定することが本当に可能であるということは、本発明の驚くべき発見である。上述の音響技術において、低周波数はハイパスフィルタリングによって拒否されていた。この拒否の理由は、低周波数とノイズとの干渉であった。ここでは、フィルター処理した生信号を、ノームを表すベースライン信号に分割する追加ステップを導入することによって、有用な信号以下、有用信号は低周波数を利用することが可能になる。ここで、用語タッチイベントは、ユーザとインタラクション面との間のインタラクションに関し、それは、ユーザの1本の指またはスタイラスによって与えられる1つのインパクトである得るし、また、たとえば同時に2本以上の指でインタラクション面を打つことなどによる、マルチタッチイベントでもあり得る。また、用語タッチイベントは、ユーザがその1本の指またはスタイラスをインタラクション面上で動かすドラッグイベントこれも単一タッチイベントまたはマルチタッチイベントであり得るにも関する。たとえば、単一ドラッグタッチイベントは電子装置で使用されているスワイプジェスチャまたはフリックジェスチャに関係しており、マルチタッチドラッグイベントは、回転、ズームイン、ズームアウトのタッチイベントに関係している。好ましい実施形態によれば、ステップbにおいては、フィルター処理した生信号を分割するために、統計モデルを適用することができる。統計モデルは以下の利点がある。すなわち、インタラクションの正確な形態を知ることなく、有用信号とベースライン信号とのいくつかの特徴の違いを知るだけで、2つの種類クラスから構築し得る信号から一方の種類のイベントまたは他方の種類のイベントを特定することが可能である。したがって、閾値これよりも上であれば信号は有用と判断され、下であればベースライン/ノイズと判断されるを定める必要が無い。好ましくは、この方法は時間ドメインの中で実行できる。したがって、周波数ドメインへの変換を実行する必要はなく、これにより、本発明に係る方法を実現するのに必要なハードウェアを単純化できる。好ましくは、上記フィルターは、最大通過周波数を100Hzとすることができ、特には50Hzとすることができ、中でも30Hzとすることができる。この周波数領域では、トランスデューサの近傍で発生するタッチイベントは、一方においては、生信号データの有用信号部を特定するために、他方においては、タッチイベントの所定の特徴を決定するために利用することができるパターンとなる。さらに好ましくは、ステップbは期待値最大化アルゴリズムexpectationmaximizationalgorithm、特に分類期待値最大化アルゴリズムclassificationexpectationmaximizationalgorithmを含んでいる。これらの統計的手法は、データが不完全な時にはいつでも尤度を最大化できる反復技術であり、データの混合物の場合に使用することができる。このアルゴリズムは、収束するという利点がある。変形例では、追加的な分類が導入され、各種類が所定の時間に起こる尤度をゼロまたは1とする。この分類アルゴリズムは、より速く収束するのでリアルタイム処理に好適であるという利点がある。好ましくは、ベースライン信号と有用信号との双方ともガウス分布を有し、かつ、それらの対応する信号エネルギはガンマ分布に従う、と仮定される。ガウス分布とガンマ分布とはアルゴリズムのプログラミングを簡単にする既知の特性を有しているので、アルゴリズムを実現するのに必要なハードウェアを簡単なままにでき、かつ、処理スピードを高いままにできる。好ましくは、上記期待値最大化アルゴリズムの分割ステップの間、上記2つの分布の分散は信号エネルギに基づいており、上記有用信号の種類は最大エネルギに関係する一方、上記ベースラインの種類はメジアンmedianエネルギに関係する。これらの初期分散は期待値最大化アルゴリズムの迅速な収束へと至る開始条件を形成する。有利なことに、ステップbの間に、所定の持続時間分の感知信号の流れを分析できる。一般的に、ズームインジェスチャ、ズームアウトジェスチャ、回転ジェスチャ、スワイプジェスチャ、フリックジェスチャ等といったモバイル機器上のジェスチャは500ミリ秒を超える時間を要しない。したがって、長くても2秒の持続時間を有する感知信号のデータ流れを分析するだけで十分である。実際、一般的なジェスチャのタッチイベントよりも長いデータ流れを与えることにより、常にいくらかのベースライン情報を提供することができるので、CEMアルゴリズムは収束して2つの分布を特定することができる。好ましくは、ステップb中に有用信号が特定されるやいなや、その有用信号はすでに分析することができ、データ流れ全部が分析される前に、対応のタッチイベントの特性を判定することができる。したがって、与えられたジェスチャに対応するコマンドが出力される前にデータ流れの最後まで待つ必要はない。したがって、この方法は、リアルタイム条件下で走らせることができる。好ましくは、上記CEMアルゴリズムは、入力分散の推定値を向上させるために、少なくともベースライン信号の初期条件について重み付けステップを備えることができる。特に、CEMアルゴリズムが有用信号を見つけ出さなかった場合に、求められたdetermined分散値を、次のランでのベースライン信号のための入力分散として用いることができる。最終的にはメモリ効果を加えることができる。好ましくは、感知信号の後続のデータ流れは重なり合う。したがって、少なくとも部分的に、処理済みのデータは再度分析し直されるので、本発明の分割ステップの信頼性を高めるために用いることができる。また、この方法は、有利なことに、有用信号が少なくとも2回特定されたときのみ、その有用信号をステップcに送るように構成することができる。これは、あるノイズイベントが不適切な出力を引き起こす危険を減らすことができる。さらに好ましくは、ステップb中において、予め定められた量の流れ、特に2または3つの流れの中で同一の有用信号が特定できている場合には、次の流れは前の流れの上記有用信号の終わりまでその部分と重ならない。したがって、一旦有用信号の存在が所定の回数確認されると、上記感知信号のこの部分は再度処理される必要が無いので、計算容量が節約でき、そのことが、リアルタイムでのデータ分析性能を提供するのにさらに役立つ。好ましくは、本発明の方法では80~95の信号の重なりオーバーラップが行われる。好ましい実施形態によれば、ステップcは、有用信号がステップcに送られてしまうやいなやタッチイベントの属性を得ることを含むことができる。したがって、たとえばある機能をオンに切り替えたりオフに切り替えたりするために衝撃等のタッチイベントがインタラクション面上で生じたと判定することを探し求めているだけであれば、有用信号の特定で十分である。この種のインタラクションについては、非常に簡単なタッチイベント感知方法を提供可能である。好ましい実施形態によれば、ステップaでは、2つ以上の、特に4つのトランスデューサによって生信号を感知し、このように感知された信号感知信号の各々に対してステップbを実行することができる。本発明に従って分析された低周波数領域において、タッチイベントを受信したときに感知信号において観測されたパターンはトランスデューサの近傍で観測されることがわかった。したがって、複数のトランスデューサを設けることにより、衝撃が生じたと特定するばかりではなく、いずれのトランスデューサの近くでそのタッチイベントが生じたかを、そして、もちろんのことながら、何時生じたかを特定することが可能となる。さらに好ましくは、ステップcでは、種々のジェスチャ、特に、ドラッグとその方向および/または回転とその回転方向および/またはズームインおよび/またはズームアウトを、ステップbで特定された有用信号の1以上の所定の特徴間の時間遅延および/またはそれらの上記2以上の生信号のための相対値に基づいて特定する。好ましくは、上記1以上の所定の特徴は、有用信号の最大、最小、または、信号平均クロッシングの位置に関係している。したがって、複雑な計算なしで、そして、データベースを構築する必要なしに、そして、より詳しくは、タッチジェスチャタッチイベントを構築するタッチポイントの正確なx、y座標を特定する必要なしに、低周波数信号を分析することで、単に有用信号が所定のトランスデューサで発生した瞬間を見ることにより、そして、最終的にはパターンの特別な特徴の絶対値の比較により、これらのジェスチャの種類を特定することが可能となる。好ましい実施形態によれば、ジェスチャのタイプは、上記時間遅延と上記インタラクション面に対するトランスデューサの位置に基づいてのみ決定される。したがって、さらに複雑なタッチイベントジェスチャを特定できる安価なタッチ感応装置を提供することができる。本発明の有利な実施形態によれば、上記方法はステップcに先立ち有用信号を平滑化するステップをさらに備えることができる。例えばさらなるローパスフィルターの使用による平滑化ステップを適用することにより、さらなるノイズの低減を達成してタッチイベント認識を最適化することができる。本発明の上記目的は、本発明の方法のステップbおよびステップcを実行するためのコンピュータ実行可能な指示を有する1以上のコンピュータ読み取り可能な媒体を備えたコンピュータプログラム製品によっても達成される。本発明の上記目的は、上記方法に従ってタッチイベントを特定するよう構成された、請求項19に係るタッチ感応装置によっても達成される。この結果、マルチタッチジェスチャ等のさらに複雑なジェスチャを特定できるタッチ感応装置が提供できると共に、このタッチ感応装置は安価なままとすることができるので最下位アプリケーションでも使用可能である。これは特に、予め定められたデータベースも複雑なデータ処理も不要であることによる。インタラクション面は任意の個体材料、特には、ガラス、プラスチック、金属またはそれらの混合物mixtureから作ることができる。さらに、本発明の上記目的は、上述のタッチ感応装置を備えたモバイル機器によっても達成される。特に、かなり小さい形態ファクターformfactorを持つモバイル機器については、装置の表面に多数のトランスデューサを配置する必要のない上記の方法によって、全ての種類のタッチイベントを特定できる。一般に、所望の機能を提供するには4~6個のトランスデューサで十分である。有利な実施形態によれば、上記モバイル機器は、その前面側および/または後面側にタッチ感応装置の機能を有することができるが、表示装置は前面側に設けられる。したがって、表示装置の側でタッチイベントジェスチャを実行することによりモバイル機器に入力することが可能であるが、反対側でのタッチジェスチャを介して入力することも可能であり、それはなおも装置を単純なままに保つ。以下では、本発明の実施形態を添付の図に関連して詳細に説明する。図1は本発明の第1実施形態に係るタッチ感応装置1を示している。このタッチ感応装置1は、インタラクション面3と、ローパスフィルターユニット7および信号分析ユニット9に連結された4つのトランスデューサ5a-5dとを備えている。このタッチ感応装置1は、電子機器、例えば、任意のタイプのモバイル機器、携帯電話、MP3プレーヤ、ディスプレー付きまたはディスプレーなしのユーザインターフェースを必要とする任意の装置等々の一部であり得る。タッチ感応装置1は、ユーザがインタラクション面に触れる例えば、インタラクション面を1本または2本以上の指で触れる、または、インタラクション面上で1本または2本以上の指をドラッグすることで付与されるタッチイベントを特定して、それらの特性を特定し、それらが、例えば、ある方向に沿ったドラッグとして、例えば、フリックまたはスワイプジェスチャまたはフリックジェスチャとして、回転方向を伴う回転として、ズームインジェスチャまたはズームアウトジェスチャとして、あるいは、単純なタッチとして分類されるように構成されている。特定されたタッチイベントは、インターフェース11を介して電子機器の制御装置に出力することができる。上記インタラクション面3は、ガラス、プラスチック、金属等の任意の固体材料で作ることができる。本実施形態のトランスデューサ5a-5dは圧電トランスデューサであるが、マイクロフォンやMEMSであってもよい。それらは、インタラクション面3上を走る又はインタラクション面3を貫通する信号を、分析可能な電気信号に変換する。この信号は、ユーザが与えたタッチイベントの結果である。もちろん、4つのトランスデューに代えて、タッチ感応装置1のアプリケーション及び必要な分解能に応じて、より多くのまたはより少ない数のトランスデューサを用いることができる。タッチイベントが発生したかどうかを特定したいだけならば、たった1つのトランスデューサ5aだけでも正常に機能することができる。さらに、この実施形態では、トランスデューサ5a-5dは、インタラクション面3のユーザがタッチジェスチャを提供する側とは反対側に配列される。上記ローパスフィルターユニット7は、カットオフ周波数が最大100Hzであるが、好ましくは50Hz、さらに良いのは30Hzであり、アナログフィルターであってもディジタルフィルターであってもよい。トランスデューサ5a-5dによって感知されたフィルター処理済みの信号は、信号分析ユニット9に送られる。実際、トランスデューサ5a-5dでは、トランスデューサの近傍でタッチイベントが発生すると、非常に低い周波数領域において図2に示すようなパターンを観測することができる。タッチイベントがトランスデューサの近くであればあるほど、パターンはより強くなる。図2は実際に、カットオフ周波数が30Hzであるときの信号の振幅を時間の関数として表している。図2において、5つのタッチイベントが特定できる。信号のトランスデューサ5a-5d近傍度への依存性とは、ドラッグ等のタッチイベントが所定のトランスデューサ例えば、トランスデューサ5aの近くで起きたときはいつでも、上記のパターンに類似したパターンを引き起こし、このドラッグが別のトランスデューサ例えば、トランスデューサ5bに移動すると、その後しばらくしてそのトランスデューサの近くで同様のパターンを引き起こす。タッチイベントが発生した正確な座標を分析する必要がないので、上述のようなジェスチャを特定することが可能となる。ドラッグの場所を検出する問題は、ドラッグするタッチイベントまたはタッチとインタラクション面3に取り付けられたトランスデューサとの間の近傍度を検出する問題に取って代わられる。したがって、近似のドラッグ場所とその方向を推定することが可能である。これは、さらに正確な場所情報を必要としない電子機器で使用されるタッチジェスチャスイッチオン/オフ、フリック、スワイプ、回転、ズームの一般的アプリケーションに対しては十分である。これは、特に、小面積のアプリケーションについて言える。というのは、この種のジェスチャを特定するのに必要なトランスデューサの数は小さく抑えられるからである例えば、この実施形態では4つ。対応する分析が信号分析ユニット9で実行される。次に、図3のブロック図を用いて、タッチイベントの分類が実行できるように、タッチイベントの特性を特定するためにタッチ感応装置1によって実現される本発明の方法の第2実施形態を詳細に説明する。まず最初に、トランスデューサ5a-5dによって感知された全ての生信号が入力バッファに格納される。これらの生信号は、普通、1000HzのサンプリングレートでサンプリングされるステップS1。各分析ランにおいて、所定量の感知信号のデータ流れが分析される。この実施形態では、約2秒に相当する2048個の感知信号ポイントのデータ流れを分析する。次いで上記データ流れの感知された生信号に対して、カットオフ周波数が100Hz、好ましくは50Hz、さらに好ましくは30Hzのローパスフィルターフィルター処理ユニット5を適用するステップS2。分析しなければならないデータを低減するために、感知された生信号を例えば係数32のダウンサンプリングによってダウンサンプリングする任意選択のステップS3を導入することができる。約2秒のデータ流れをダウンサンプリングすることによって、約2048測定ポイントの表示が64測定ポイントに低減される。これは、処理すべきデータ量が低減できるにもかかわらず、それでもなおユーザによって与えられたタッチイベントが特定できるという利点がある。本発明の方法における次のステップS4は、フィルター処理されかつダウンサンプリングされた生信号をノイズに対応するベースライン信号の期間およびタッチイベントに対応する有用信号の期間に分割するために使用される、いわゆるトリガステップまたは分割ステップである。ベースラインに対応するデータ流れの部分は拒否され、一方、有用信号を運ぶ残りの部分は、ステップS5においてデータ分析ユニット9によってさらに処理されることになる。以下で、トリガステップS4をさらに詳細に説明する。トリガステップS4の主要な目的は、フィルター処理された生信号データ流れをベースライン信号および有用信号に分割することである。この第2実施形態で適用された基本的な仮定は、感知された信号データが、ベースライン信号または有用信号であっても、ガウス分布に従うことである。尖度ベースのトリガは、ベースラインデータだけがガウス分布であると仮定することに留意されたい。トランスデューサ5a-5dによってそれぞれ与えられた各信号に対して、分割動作を実行する。したがって4つのトランスデューサの場合には、4つのデータ流れが分析される。その結果、ステップS3の後に出力された、フィルター処理されかつダウンサンプリングされた感知信号は、2種類の混合物を表すと仮定される。ベースラインである第1種類および有用信号である第2種類は、ユーザにより与えられたタッチイベントによって引き起こされ、1つ以上のトランスデューサ5a-5dによって感知されると想定された。したがってトリガ動作は分割動作と等価であり、この動作で最大2種類の信号から成る混合物から有用信号を検出することが望まれている。本発明によれば、期待値最大化EM:ExpectationMaximizationと呼ばれる、尤度最大化に基づくアルゴリズムが、分割動作を実行するために適用される。これは反復プロセスであり、このプロセスは、2種類のうちの1種類を、現在分析中のデータ流れのあらゆる測定ポイントに自動的に割り当てることからなる。EMアルゴリズムは、通常、混合物のデータで使用される。言い換えればEMアルゴリズムは、m種類{Ck,k=1...m}から成る一式と、xiが種類Ckに属する場合のサンプルx={x1,x2,...,xn}とを有すると想定される。各種類Ckは、その適切なパラメータベクトルΘkおよびその事前確率πkを介して定義される。問題は、尤度最大化を用いてパラメータベクトルΘ=[π1,π2,...,πm,Θ1,Θ2,...,Θm]を推定することにある。一般的EMアルゴリズムは、次の通りに要約することができる。1-初期パラメータΘを与える、2-事後確率を推定する、3-新パラメータを評価することにより最大化動作が尤度を最大化する、4-収束するまで2へ進む実際、サンプルxiが種類Ckに属する対数尤度は、で示され、は、サンプルxiが種類Ckに属する確率である。これは、ベクトルx={x1,x2,...,xn}の対数尤度が、で与えられることを意味する。m種類の混合物を扱うと、対数尤度は、のように書くことができる。この形式は、どんな分析解も有しない。本発明によれば、この問題を解決する1つのやり方は、サンプルxiが種類Ckによって発生する場合、zik=1で、そのほかの場合、zik=0である、n個の欠測欠損データを導入することである。ベクトルzを導入すると、対数尤度の式が簡素化される。EMアルゴリズムに代えて、その変形形態、いわゆる分類EMClassificationEMアルゴリズムをデータ流れに適用することも可能である。このアルゴリズムは、さらに分類ステップを備えている。最大事後確率決定則MAPを用いると、事後確率は0および1に等しい。分類EMは、EMアルゴリズムよりも速いという利点があるので、測定データのリアルタイム処理に、より良好に適合している。分類EMアルゴリズムは、混合物の場合、次のように表すことができる。1-初期化:2-推定:事後確率の評価:3-分類:MAP決定則の使用4-最大化:5-収束するまで2へ進む本発明によれば、人は、感知され、フィルター処理されかつダウンサンプリングされた生データが、2つのガウス分布の種類から成る混合物に対応すると判断する。第1種類はベースラインに関係しタッチイベントがなされないとき、第2種類は有用信号を示すタッチイベントが発生するとき。人は、さらにこれらの種類がゼロ平均ガウス分布であると仮定を行うことができる、例えば図2を参照。これは、σをこの分布の分散とすると、あらゆるサンプルxiが、N0,σ12またはN0,σ22に属することを意味する。しかしながら本発明は、収集されたデータから2種類を特定することに限定されない。最終的にはガンマ分布の特徴的な属性を備えた3つ以上の分布もまた、もちろん特定することができる。これは、例えばインタラクション面上で異なるインパクトを特定するためには、興味深いことである。2つの分布を分離できるように、人は信号エネルギに注意を向ける。分割動作を可能にするために、nポイントのデータ流れを用いるエネルギ変換が使用される。さらに、サンプルが独立しているという仮定が取り入れられるが、これは、サンプルのエネルギがガンマ分布に従うことを意味する。独立したxi~N0,σ2の場合、は、ガンマ分布に従う。したがって最初は、両種類とも、分散σ12およびσ22を有するゼロ平均ガウス分布である。次いで全分類EMアルゴリズムを、次の通りに書くことができる。1-nポイント上のエネルギ推定。出力はNポイントから成る混合物である。2-初期化:初期パラメータベクトルは、であり、πiはあらゆる分布に対する事前確率を示し、σiはt=0における対応する標準偏差を示す。{k=1,2およびj=1...N}に対して、3-事後確率を推定する:4-分類:5-尤度最大化後にパラメータをアップデートする:および6-収束するまで3へ進む。対数尤度の最大値を探索している間、導関数を計算しかつこの導関数をゼロに設定することによって、本方法における最後の方程式が得られる。次のパラメータベクトルを計算することで対数尤度の最大化が構成される。ここで、であり、2つのガンマ分布を指す。これは、次を最大化することにある。は、を与える。事前確率πkは、種類Ckに属するポイント数と測定ポイントの総量との比率としてアップデートされる。本発明の実施形態によれば、ステップ1-の信号エネルギは、データ流れの中の連続する2つのポイントを用いて計算される。ステップ2の初期条件を設定すると、所望の種類を検出するようにこのアルゴリズムを導くことが可能となる。迅速な収束を可能にする仮定は、初期分散σ2として最大エネルギおよびメジアンエネルギを用いることである。ベースラインの種類はメジアンエネルギに割り当てられ、有用信号の種類は最大エネルギに割り当てられる。この選択には、現在の状況に適応的であるという利点がある。有用信号を特定することにおいて、この仮定はうまく機能すると分かったが、本当のところ、特定時にこの2種類が、分析されたデータ流れの中に存在していた。上述したように、十分に長いデータ流れを取り込むことによって、この仮定は、ほとんどの場合に満たすことができるので、長い持続時間にわたって延びるタッチイベントおよびしたがって有用信号が、ベースラインとして分類されることを防止する。上述したように、本発明の方法における次のステージS5では、タッチイベントの特性を判定して、あるジェスチャを所定のタッチイベントによるものとすることができるようにする。そうするために、人は、異なるトランスデューサに対応する有用信号間の時間遅延、ならびに/または有用信号の最大値および/もしくは最小値の相対振幅を利用する。詳細には、まず最初にS51において、データ流れのウィンドウ内でかつ4つのトランスデューサ5a-5c間で、有用信号の集団が検出される。そうするために、処理手順は、トランスデューサ間の共通の間隔を探索することにより、データ流れのウィンドウを候補タッチイベントに分割する。本実施形態において、2つの連続する独立したタッチイベントが少なくとも300msの間隔を置かれることを想定しているが、この時間はもちろん状況の変化に適応させることができる。これは、2つの異なるトランスデューサ上で2つのインターバルが300msを上回る間隔を置かれるときはいつでも、これらの2つのインターバルは2つの異なるタッチイベントに割り当てられることを意味する。考えられるタッチイベントがS51においていったん特定されると、トランスデューサ間の時間遅延が分析される。この遅延量は、あるパターンが別のパターンの先に起こるか、それとも後に起こるかを判定する。このため、簡易な技術は、両パターンに対して最大値と最小値とを比較することにある。実際、パターンが正弦曲線期間に似ているとしてもよいので、その正の半期間に対応する最大値および負の半期間に対応する最小値が存在する。問題は、パターン1の最大値がパターン2の最大値より先に起こるかどうか、およびパターン1の最小値がパターン2の最小値より先に起こるかどうかを判定することにある。この場合、トランスデューサ1は、トランスデューサ2より先に起こると推定される。最大位置と最小位置が一致しないとき、ゼロクロッシング位置が、パターン間の遅延量を推定するのに使用される。一変形例によれば、残りのノイズによってあまり混乱しないように、遅延の処理手順が平滑化された信号に対して実行されるが、この信号は有用信号がローパスフィルター処理されたバージョンである。図4に一例が示され、2つのトランスデューサ例えば信号41を有するトランスデューサ5a及び信号43を有するトランスデューサ5b上に観測された低周波数信号を時間の関数として示している。この例は、したがって、トランスデューサ5aからトランスデューサ5bへ動かすドラッグタッチイベントに対応する。したがってデータ分析ユニット9は、トランスデューサ5aからトランスデューサ5bの方向へのドラッグタッチイベントを出力することになる。データ分析ユニット9は、速度に依存してフリックイベントまたはスワイプイベントを出力することになる。すでに述べたように、タッチイベントのタイプを検出するためには、トランスデューサを、遅延量に関して並べ替える必要があり、観測された振幅に関しても並べ替える必要がある。インタラクション面3および4つのトランスデューサ5a-5dを示している、図5に図示するようなトランスデューサ構成にとって、タッチジェスチャは、次のようなやり方で特定される。例えば、具体的なドラッグは、次のパターン並べ替えadbcを与えることができ、これは、一パターンが最初にトランスデューサ5a上で観測され、次いでトランスデューサ5d上、次いでトランスデューサ5b上および最後にトランスデューサ5c上で観測されたことを意味する。この認定は、ドラッグが、右側から左側へおよび左側から右側へ発生したことを意味する。このドラッグは、トランスデューサ5aからトランスデューサ5bへ、およびトランスデューサ5dからトランスデューサ5cへ通過する。分析ユニット9は、2重のドラッグタッチイベントとして、このドラッグを特定することになり、このイベントは典型的にはズームアウトジェスチャとして分類される。ズームアウトジェスチャは、パネルの中央近くで、右側から左側へ、および左側から右側へ通過することにある。これは、ズームアウトジェスチャが、トランスデューサ5bおよび5cに対するもの-として特定された信号エネルギよりも高い信号エネルギを、トランスデューサ5aおよび5dに対して引き起こすことを意味する。振幅情報の並べ替えソーティングとトランスデューサの並べ替えソーティングとの融合が、ジェスチャのタイプおよびその方向を推定するために想定される。さらなる例が、次表で与えられる。この表は網羅的ではなく、タッチイベントを分類するために他の規則を規定することができる。振幅およびトランスデューサの並べ替えがコヒーレントでないnotcoherent位相がそろっていないときはいつでも、分析ユニット9は、タッチイベントをノイズとして分類するように構成される。この処理決定ステージは、本発明の方法における各アプリケーションに依存して改善してもよい。例えば、別のジェスチャが望まれる、または別のトランスデューサの場所がテストされるときはいつでも、対応する決定基準が、上述したような表を構築するように構成されることになる。なお、有用信号が特定されるやいなやその有用信号がすでに分析でき、データ流れ全部が分析されてしまう前に対応するタッチイベントの特性を判定できるように、本実施形態に従う方法を構成することができる。したがって、与えられたジェスチャに対応するコマンドが出力される前に、データ流れの最後まで待つ必要はない。したがって、この方法は、リアルタイム条件下で走らせることができる。かなり長く、データ流れのウィンドウを超えて延びるタッチイベントに対して、同じことが有効である。例えば、画面に示されたページの読み取り中に、下方または上方へゆっくりスクロールすることも、本方法によって特定することができる。本発明の第3実施形態によれば、図3に示した方法は、図6に示すように補正される。ステップS1-S4は、第1実施形態のように実行される。ステップS5へ進む前に、ステップS2-S4が再度実行され、入力バッファステップS1から取り込まれた新たなデータ流れであって、先行するデータ流れと重なり合う新たなデータ流れが、分析される。例えば、この新たなデータ流れは、この場合もトランスデューサ当たり2048ポイントを有し、約94の重なり合い、したがって1920ポイントの重なり合いを有する。もちろん重なり合いは、アプリケーションに依存して変化させることができる。タッチイベントの分類を向上させるために、ステップS5は、同一の有用信号が2つのデータ流れの中に特定されているステップS6場合だけ実行される。もちろん予め定められる所定の回数は、有用信号が少なくとも3回以上示す必要があるように適合させることができる。1920ポイントの重なり合いの例では、同一のシーケンスを最大16回まで分析することができる。これは、残りのノイズが信号分析ユニット9による不適切な出力を引き起こすことを防止するために、なされる。他方では、これは、タッチイベントが最大16回まで処理され検出されるときはいつでも、次のステップS5で分類されるジェスチャであると決定するのに最初の2回だけで足りることを意味する。ステップS6において決定がいったん行われると、第3実施形態のさらなる変形例に従って、次の分析ランにおいて、特定された有用信号を備えた先行するデータ流れの部分とはもはや重ならないデータ流れを取り込むことが可能である。この変形例には、リアルタイム処理の態様がより良好に実現でき、同時にジェスチャ検出の信頼性が保たれるという利点がある。続いて起こる最初の2つのデータ流れの中に有用信号が特定されている場合に、12.5の処理だけで決定することは、外部ノイズが許容し得るとき、本当のところ十分であるとみなしてもよい。ノイズレベルがより高い場合には、本方法は、さらなるデータ流れの中に有用信号が観測されている場合にだけ、ステップS5に進むように構成することができる。閾値の適応は、自動化することができる。第4実施形態によれば、分類EMアルゴリズムではステップ2-の初期条件の推定は、以前のデータ流れの以前の処理ステップからの情報を考慮することによって適応させられる。分類EMがベースラインを検出するときはいつでも、ベースラインの対応する分散がノイズレベルに関係し、したがってこの分散が、次のステップ中におけるベースラインの種類に対する入力分散の推定値として使用できることは明らかである。最終的には、新たなベースライン分散が初期ベースライン分散と新分散の組み合わせであるような重み付けステップを含むことができる。例えばベースライン分散は、ベースライン分散=先行ベースライン分散のn-1/n新分散の1/nによって規定することもできる。したがって、特に、ベースラインがまだ知られていないプロセスの開始時点で、ベースライン信号特性の迅速な適応を確立することができる。分類EMが、初期条件から始まって、処理中に実際の分散を反映すると想定される新分散を推定すること、およびこれらの全推定-初期および最終の-が、自動的に得られて、各信号に適応していることに留意されたい。したがってこのプロセスは、種々のアプリケーション、インタラクション面に関する種々の形状形態要因などに、容易に適応することができる。本発明に係るタッチ感応装置及び本発明に係る方法は、タッチイベントを構築するタッチポイントのx、y座標を正確に特定する必要がないので、おそらく種々のタイプのタッチジェスチャを特定するという利点がある。これは、低周波数ドメイン内での測定生信号の統計的分析に基づく簡単なプロセスを用いて成すことができる。次いで特定された有用信号は、信号間および振幅間の時間遅延に関する規則に従って分析される。音響的特徴を特定するために所定のデータベースとの比較は必要でなく、複雑なデータ変換は必要ないので、簡単な電子機器を使用することができ、低価格アプリケーションにもタッチジェスチャが利用可能とできる。本発明は、例えば携帯装置で使用されているようなむしろ小さいインタラクション面に関して、ジェスチャを特定するのに必要なトランスデューサの数を少量に保つことができるので、特に有利である。"