CN112992050A - 一种恒流led驱动芯片复合型spwm算法 - Google Patents
一种恒流led驱动芯片复合型spwm算法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开一种恒流LED驱动芯片复合型SPWM算法,属于LED显示领域。设定显示灰度数据的位数N,刷新级数G,优化等级K;当灰度数据不小于512时,将灰度数据划分为H位高阶数据和L位低阶数据,N=H+L;根据刷新级数G和优化等级K,将H位高阶数据平均分配到2L个子周期中,将L位低阶数据均匀分配到2L个子周期中;当灰度数据小于512时,依据实际灰度数据分为高灰度组和低灰度组,即可视数据和不可视数据,以实际灰度数据为组,将不可视数据依据灰度数据分组;根据灰度数据和优化等级K,将整个显示周期,共计2N个时钟周期,打散成灰度数据个子周期,根据优化等级K,将可视数据和不可视数据平均分配到各个子周期中。
Description
技术领域
本发明涉及LED显示技术领域,特别涉及一种恒流LED驱动芯片复合型SPWM算法。
背景技术
LED全彩显示屏是20世纪90年代在全球迅速发展起来的新型信息显示媒体,它结合了现代高新技术,具有低功耗、使用寿命长、环保、色彩鲜艳、可视范围广等一系列优势。传统的大屏LED显示系统遇到了诸多的问题,如刷新频率低、有残影、显示不均匀等。目前对LED进行亮度控制大致有两种方法:一个是利用模拟电路进行调光,这种方法是线性改变流过LED的电流;二是数字调光,即利用PWM控制方法,使用开关电路来改变流过LED的驱动电流的占空比从而改变流过LED的电流的平均值。
灰度等级是衡量LED显示屏显示效果的一个重要指标,灰度等级越高,显示的效果越逼真。所谓灰度等级,就是指可以进行控制的灰度级等级的多少。市场上现有的LED大屏幕显示产品灰度等级一般在12bit以上,对显示效果要求更高的屏幕灰度等级可以达到16bit。若使用传统的PWM方法来产生如此高灰度等级的灰度控制信号,会存在当高比特数据为0时LED灯长时间处于熄灭状态,带来数据刷新率变低的缺陷,可能会给人眼带来闪烁感,从而影响LED屏幕显示的效果。SPWM正是为了弥补这种缺陷而产生的,然而当10bit的高位数据全部为0时,SPWM和传统的PWM方法产生的灰度等级控制信号几乎是完全一样的,并没有发挥出SPWM的优势。
为了解决在使用SPWM技术显示低灰画面时,每个打散组内的PWM脉宽可能过小,驱动芯片的模拟通道无法正常打开关闭造成的低灰色块、低灰麻点等问题,在SPWM算法的基础上又发展出了低灰高刷SPWM算法。原理是增加打散组内的最大PWM脉冲宽度,使低灰时通道可以正常打开关闭。但由此带来的问题是,低灰时通道打开次数变少,LED显示刷新率大大降低。其次,分组的合理性直接影响刷新率,良好均匀打散方法极大影响算法的可行性。
因此需要一种新的LED驱动芯片算法,既能解决低灰色块、低灰麻点、低灰显示刷新率等问题,又能保证算法简单易行,资源占用少。
发明内容
本发明的目的在于提供一种恒流LED驱动芯片复合型SPWM算法,以解决传统的PWM刷新率较低、灰度等级不高、低灰麻点、分组不合理、均匀打散实现困难的问题。
为解决上述技术问题,本发明提供了一种恒流LED驱动芯片复合型SPWM算法,包括:
步骤一,设定显示灰度数据的位数N,刷新级数G,优化等级K;其中N为正整数,K、G为小于N的非负数;
步骤二,当灰度数据不小于512时,将灰度数据划分为H位高阶数据和L位低阶数据,N=H+L,H,L为正整数;根据刷新级数G和优化等级K,将H位高阶数据平均分配到2L个子周期中,将L位低阶数据均匀分配到2L个子周期中;
步骤三,当灰度数据小于512时,依据实际灰度数据分为高灰度组和低灰度组,即可视数据和不可视数据,以实际灰度数据为组,将不可视数据依据灰度数据分组;根据灰度数据和优化等级K,将整个显示周期,共计2N个时钟周期,打散成灰度数据个子周期,根据优化等级K,将可视数据和不可视数据平均分配到各个子周期中。
可选的,所述步骤一中,根据二进制灰度数据的位数N,将一帧的显示时间分为2N个GCLK周期,根据灰度数据的值,PWM通道打开相应个GCLK周期。
可选的,所述步骤二中,将2N个GCLK周期平均分配到2L组中,每组包括2H个GCLK周期和一位低阶数据,N、H、L为正整数,N=H+L。
可选的,所述步骤三中,以实际灰度数据为组,将2N个GCLK周期平均分配到各组当中,每组包括一位的可视数据和均匀分为的不可视数据。
可选的,所述步骤二和步骤三中,当灰度数据不小于512时,根据刷新级数G和优化等级K,不同的刷新级数G对应不同的分组,不同的优化等级K每组至少包括1/2/4/8个GCLK;当灰度数据小于512时,根据灰度数据和优化等级K,不同的优化等级K对应不同的刷新率以及每组至少包括1/2/4/8个GCLK。
在本发明提供的恒流LED驱动芯片复合型SPWM算法中,在OSPWM算法的基础上,综合考虑了低灰显示、刷新率、均匀打散等情况,在不改变整体显示效果,依据灰度数据对显示画面的刷新率、低灰显示优化统一考虑,实现了自适应分组打散,优化低灰显示,使画面更加柔和、细腻、清晰。
本发明的有益效果在于:
(1)有效解决LED显示屏低灰麻点、低灰色块等问题;
(2)提升LED显示屏在显示低灰画面时的显示刷新率,提升视觉流畅度;
(3)实现灰度数据的自适应分组以及均匀打散的简单易行。
附图说明
图1是恒流LED驱动芯片的SPWM算法示意图;
图2是恒流LED驱动芯片的低灰色阶优化算法示意图;
图3(a)和图3(b)是本发明提供的恒流LED驱动芯片低灰色阶均匀打散示意图;
图4是本发明提供的恒流LED驱动芯片低灰优化SPWM算法示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明提出的一种恒流LED驱动芯片复合型SPWM算法作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书,本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是,附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例,仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
实施例一
本发明提供了一种恒流LED驱动芯片复合型SPWM算法,图1是恒流LED驱动芯片的SPWM算法示意图。PWM调光技术通过改变PWM脉冲的占空比来调节LED灯的亮度。SPWM算法中,一帧的显示时间被打散为若干组,在保持显示灰度值不变的情况下,将原本的PWM脉冲宽度均匀分配到打散的若干组中,即在保持占空比不变的同时增加了通道打开次数,从而提升了显示刷新率。
传统SPWM算法的弊端之一是低灰时易出现色块和麻点等问题,原因是PWM脉冲被打散后,单次的通道打开时间缩短,芯片的模拟通道来不及正确地打开关闭。为了解决这个问题,发展出了一些针对低灰显示问题的优化算法。如图2所示,是一种低灰色阶优化算法。该算法增加了每个打散组内的最大GCLK宽度,以使模拟通道有充足时间正常打开关闭。但是,此类的低灰色阶优化算法是以牺牲低灰时的显示刷新率为代价来改善色彩表现,低灰时的显示效果依然受到影响。
图3(a)、图3(b)和图4是本发明设计的一种恒流LED驱动芯片低灰色阶均匀打散示意图。根据本发明的算法,当灰度数据不小于512时,根据刷新级数G和优化等级K,不同的刷新级数G对应不同的分组数,不同的优化等级K每组至少包括1/2/4/8个GCLK;当灰度数据小于512时,根据灰度数据和优化等级K,不同的优化等级K对应不同的刷新率以及每组至少包括1/2/4/8个GCLK。
本法明的恒流LED驱动芯片复合型SPWM算法对低灰时每个打散组可包含的最大GCLK周期数做了优化,并且可根据实际情况对分组和打散方式灵活调整;同时,相对于传统的低灰色阶优化算法,本发明的恒流LED驱动芯片复合型SPWM算法可以在灰度值更小时就保持刷新率,从而改善了低灰显示效果。针对不同类型的灰度数据,采用不同的打散方式,将灰度数据均匀地分布在整个灰度控制信号中,提高了数据刷新率和视觉更新率,使LED显示屏显示的效果更好。
上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述,并非对本发明范围的任何限定,本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰,均属于权利要求书的保护范围。
Claims (5)
1.一种恒流LED驱动芯片复合型SPWM算法,其特征在于,包括:
步骤一,设定显示灰度数据的位数N,刷新级数G,优化等级K;其中N为正整数,K、G为小于N的非负数;
步骤二,当灰度数据不小于512时,将灰度数据划分为H位高阶数据和L位低阶数据,N=H+L,H,L为正整数;根据刷新级数G和优化等级K,将H位高阶数据平均分配到2L个子周期中,将L位低阶数据均匀分配到2L个子周期中;
步骤三,当灰度数据小于512时,依据实际灰度数据分为高灰度组和低灰度组,即可视数据和不可视数据,以实际灰度数据为组,将不可视数据依据灰度数据分组;根据灰度数据和优化等级K,将整个显示周期,共计2N个时钟周期,打散成灰度数据个子周期,根据优化等级K,将可视数据和不可视数据平均分配到各个子周期中。
2.如权利要求1所述的恒流LED驱动芯片复合型SPWM算法,其特征在于,所述步骤一中,根据二进制灰度数据的位数N,将一帧的显示时间分为2N个GCLK周期,根据灰度数据的值,PWM通道打开相应个GCLK周期。
3.如权利要求2所述的恒流LED驱动芯片复合型SPWM算法,其特征在于,所述步骤二中,将2N个GCLK周期平均分配到2L组中,每组包括2H个GCLK周期和一位低阶数据,N、H、L为正整数,N=H+L。
4.如权利要求3所述的恒流LED驱动芯片复合型SPWM算法,其特征在于,所述步骤三中,以实际灰度数据为组,将2N个GCLK周期平均分配到各组当中,每组包括一位的可视数据和均匀分为的不可视数据。
5.如权利要求4所述的恒流LED驱动芯片复合型SPWM算法,其特征在于,所述步骤二和步骤三中,当灰度数据不小于512时,根据刷新级数G和优化等级K,不同的刷新级数G对应不同的分组,不同的优化等级K每组至少包括1/2/4/8个GCLK;当灰度数据小于512时,根据灰度数据和优化等级K,不同的优化等级K对应不同的刷新率以及每组至少包括1/2/4/8个GCLK。
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