CN116300294B - 一种模拟人体抖动的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种模拟人体抖动的方法和装置，应用于数据处理领域，可以基于输入的抖动信息生成模拟人体抖动的目标抖动波形。其中，抖动信息包含电子设备被多种姿势下手持时的信息，这样基于抖动信息生成的目标抖动波形可以表示用户在不同姿势下的手部抖动情况，那么更接近实际抖动波形，因此可以达到基于目标抖动波形测试手机防抖性能的测试结果准确度更好的目的。

Description

一种模拟人体抖动的方法和装置

技术领域

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种模拟人体抖动的方法和装置。

背景技术

近年，手机摄影正逐步取代中低端数码相机成为人们生活中不可缺少的一部分。在手持拍摄中，经常因为人体手部的抖动而导致成像模糊，这对影像的清晰度带来较大影响。目前大多数手机具备一定的影像防抖的能力，随着科技的日益进步，影像防抖技术日趋成熟。影像防抖技术的发展离不开对人体手部抖动的研究，比如根据对人体手部抖动的研究所获得的模拟的抖动波形能够对影像防抖技术的防抖效果进行评价，若在模拟的抖动波形下手机成像效果好，则说明手机的防抖效果好，反之，若在模拟的抖动波形下手机成像效果差，则说明手机的防抖效果差。

虽然目前已提出基于不同抖动波形来模拟抖动波形，但目前模拟人体抖动的技术所模拟的抖动波形与实际抖动波形的差异较大，导致基于模拟的抖动波形测试手机防抖性能的测试结果准确度较低，无法满足测试需求。

发明内容

基于此，本申请实施例提供一种模拟人体抖动的方法和装置，可以基于输入的抖动信息生成模拟抖动波形的目标抖动波形。其中，抖动信息包含电子设备被多种姿势下手持时的信息，这样基于抖动信息生成的目标抖动波形可以表示用户在不同姿势下的手部抖动情况，那么更接近实际抖动波形。因此可以达到基于目标抖动波形测试手机防抖性能的测试结果准确度更好的目的。

第一方面，本申请提供一种模拟人体抖动的方法，该方法中，先获取电子设备被多个不同姿势手持时，受人体抖动产生的抖动信息。然后根据抖动信息生成电子设备被每个姿势手持时对应的第一抖动波形。之后，通过第一抖动波形的波形特征值获取模拟特征值。并根据模拟特征值生成目标抖动波形，目标抖动波形用于模拟被测设备被多个不同姿势手持时受到的人体抖动。

本申请中，电子设备被用户手持，因此当人体抖动时，电子设备会跟随人体一起抖动，故采集电子设备的抖动信息即可表示人体抖动的信息。其中，特征值是根据不同姿势下手持时得到的多个第一抖动波形的波形特征预测得到的。因此特征值与波形特征一样，都表示了人体多个姿势手持电子设备时会产生的抖动波形的特征。也就是说，单个第一抖动波形的波形特征表示的是单一姿势下产生的抖动波形的特征，而基于多个第一抖动波形的波形特征所预测得到的特征值表示的是多个姿势下产生的抖动波形的特征。那么相比于单一的抖动特征，采用该特征值生成的目标抖动波形便可模拟出被测设备被多个不同姿势手持时受到的人体抖动。因此只对一条目标抖动波形进行分析便相当于对多条第一抖动波形进行分析，且相比于第一抖动波形，模拟的目标抖动波形更接近实际抖动的第一抖动波形，由此可见本申请不仅可以扩充测试被测设备的抖动波形的样本，还能使样本更真实和全面。那么基于目标抖动波形测试手机防抖性能的测试结果准确度更好。

在第一方面的另一种可能的设计方式中，在根据模拟特征值生成目标抖动波形之后，该方法还包括：将目标抖动波形输入抖动模拟装置，以使得抖动模拟装置上的被测设备按照目标抖动波形进行振动。然后获取被测设备拍摄的图像的清晰度，其中，图像的清晰度用于确定被测设备的防抖性能。

该设计方式下，将目标抖动波形输入抖动模拟装置中从而对人体抖动进行模拟，那么将被测设备放置在抖动模拟装置上便可模拟人手持被测设备时被测设备产生的抖动。由于不同被测设备都是通过同一目标抖动波形来进行防抖性能的测试，因此除了被测设备本身，其他变量都控制为相同变量，那么直接通过比较被测设备抖动时拍摄图像的清晰度便可确定被测设备的防抖性能。换言之，模拟得到的目标抖动波形可以重复对不同被测设备的防抖性能进行测试，从而保证了测试过程中抖动因素的一致性。那么测试得到的防抖性能的结果就不会受到抖动因素如用户手持姿势的干扰，如此测试结果就会更准确。

在第一方面的另一种可能的设计方式中，获取电子设备被多个不同姿势手持时，受人体抖动产生的抖动信息，包括：获取电子设备被多个类型用户分别以不同姿势手持时，受人体抖动产生的抖动信息。

该设计方式下，抖动信息还包括不同类型用户手持电子设备产生的数据。人体抖动除了受到握持电子设备的姿势影响外，还受到不同类型用户握持的影响。因此将不同类型用户手持电子设备产生的数据也作为抖动信息可以使得抖动数据的样本更加丰富和全面。那么模拟得到的目标抖动波形便更接近不同类型用户的人体抖动，故提高了模拟的目标抖动波形的全面性和真实性。

在第一方面的另一种可能的设计方式中，每个类型用户的每种姿势所对应的抖动信息包括多个轴向的角速度信号。上述获取电子设备被多个类型用户分别以不同姿势手持时，受人体抖动产生的抖动信息，包括：获取电子设备被多个类型用户分别以不同姿势手持时，在多个轴向的角速度信号，其中，每个轴向的角速度信号用于生成一条第一抖动波形。

该设计方式下，可以采用陀螺仪采集多个轴向的角速度信号。具体的，当电子设备受人体抖动影响在陀螺仪的坐标系中直线移动，假设坐标系做旋转，那么在旋转过程中电子设备会受到一个垂直的力和垂直方向的加速度。因此基于加速度信号便可确定电子设备在多个轴向的旋转的位移(即抖动位移)。

在第一方面的另一种可能的设计方式中，在获取电子设备被多个不同姿势手持时，受人体抖动产生的抖动信息之前，该方法还包括：电子设备进入抖动信息采集模式，显示姿态提示信息，其中，姿态提示信息用于提示用户按照多个不同姿势手持所述电子设备。

该设计方式下，电子设备提示用户按照指定的姿势来手持电子设备，这样可避免采集大量无效或重复的抖动信息，这样可以减少抖动数据的数量，提高处理效率。

在第一方面的另一种可能的设计方式中，波形特征值和模拟特征值符合同一概率分布。上述通过第一抖动波形的波形特征值获取模拟特征值，包括：从每个第一抖动波形中获取对应的波形特征值，然后生成波形特征值的特征概率分布曲线，并在特征概率分布曲线上采样获取模拟特征值。

该设计方式下，将波形特征值拟合得到的特征概率分布曲线来采样获取模拟特征值，模拟特征值与波形特征值一样符合多个类型的用户的多个姿势下手持电子设备产生的抖动曲线的特征取值。因此，生成的目标抖动曲线能够融合各个类型用户的多个姿势下手持电子设备的抖动情况，因此与实际抖动波形更接近。那么以目标抖动波形来测试被测设备的防抖性能，所得到的测试结果更真实以及全面。

在第一方面的另一种可能的设计方式中，波形特征值包括频率特征值、振幅特征值和噪声特征值。上述从每个第一抖动波形中获取对应的波形特征值，包括：获取第一抖动波形中的每个抖动波段对应的振幅值和频率值。通过每个抖动波段对应的振幅值和频率值获得第一抖动波形的频率特征值和振幅特征值。然后以频率特征值和振幅特征值生成第一抖动波形去噪得到的第二抖动波形。之后，根据预设采样频率分别在第一抖动波形和第二抖动波形上采样，获得多组采样点，并通过每组采样点的采样点差值获得第一抖动波形的噪声特征值。

该设计方式下，波形特征值包括频率特征值、振幅特征值和噪声特征值，这样可以更真实和形象的还原电子设备受人体抖动而产生抖动的情况。通过波形特征值模拟出的目标抖动曲线也同样可以直观反映电子设备的抖动情况。因此相比于对抖动数据分析，该设计方式可以通过频率特征值、振幅特征值和噪声特征值模拟出目标抖动曲线，而对目标抖动曲线进行分析可以清楚且高效地分析获得抖动结果。

在第一方面的另一种可能的设计方式中，上述生成波形特征值的特征概率分布曲线，包括：以波形特征值中的特征方差和特征均值，得到波形特征值对应的特征概率分布曲线，其中，特征概率分布曲线包括：

表达式中，μ表示波形特征值的特征均值，σ²表示波形特征值的特征方差。

该设计方式下，特征概率分布曲线包括正态分布曲线，其中，正态分布曲线由平均值所在处开始分别向左右两侧逐渐均匀下降。曲线上的任意点表示波形特征值的可选取值。该正态分布曲线用于获取更符合真实人体抖动的模拟特征值。此外，特征概率分布曲线还包括柯西分布、F分布等，本申请对特征概率分布曲线的具体选择不做特殊限制。

在第一方面的另一种可能的设计方式中，每个第一抖动波形的波形特征值对应一条特征概率分布曲线，概率特征分布曲线包括一组分布曲线，每个分布曲线用于确定一个波形特征值在一个轴向的特征值分布，其中，轴向包括x轴，y轴，z轴，波形特征值包括频率特征值、振幅特征值和噪声特征值，模拟特征值包括第一频率特征值、第一振幅特征值、第一噪声特征值、第二频率特征值、第二振幅特征值、第二噪声特征值、第三频率特征值、第三振幅特征值和第三噪声特征值。基于此，上述通过第一抖动波形的波形特征值获取模拟特征值，根据模拟特征值生成目标抖动波形，包括：在第一分布曲线上获取第一频率特征值，在第二分布曲线上获取第一振幅特征值，在第三分布曲线上获取第一噪声特征值，其中，第一分布曲线、第二分布曲线、第三分布曲线分别是频率特征值、振幅特征值、噪声特征值在x轴上的分布曲线。然后基于第一频率特征值、第一振幅特征值和第一噪声特征值模拟电子设备在x轴上的第一目标抖动波形。并在第四分布曲线上获取第二频率特征值，在第五分布曲线上获取第二振幅特征值，在第六分布曲线上获取第二噪声特征值，其中，第四分布曲线、第五分布曲线、第六分布曲线是频率特征值分布、振幅特征值、噪声特征值在y轴上的分布曲线。之后，基于第二频率特征值、第二振幅特征值和第二噪声特征值模拟电子设备y轴上的第二目标抖动波形。并在第七分布曲线上获取第三频率特征值，在第八分布曲线上获取第三振幅特征值，在第九分布曲线上获取第三噪声特征值，其中，第七分布曲线、第八分布曲线、第九分布曲线是频率特征值分布、振幅特征值、噪声特征值在z轴上的分布曲线。并基于第三频率特征值、第三振幅特征值和第三噪声特征值模拟电子设备z轴上的第三目标抖动波形。目标抖动波形包括第一目标抖动波形、第二目标抖动波形和第三目标抖动波形。

该设计方式下，目标抖动波形包括模拟人体在x轴、y轴和z轴方向抖动的波形，人体在每一轴向的抖动波形包括从频率、振幅和噪声的特征概率分布曲线上任意采样得到的模拟特征值拟合而成的曲线。因此每一轴向的目标抖动波形可以更真实的模拟在每个轴向的抖动位移，通过对多个轴向的抖动位移进行模拟所得到的目标抖动波形与实际抖动波形更接近，因此对人体抖动的模拟更为准确。

在第一方面的另一种可能的设计方式中，姿势包括身体姿势、握持姿势的其中一种或多种。其中，身体姿势包括站姿、坐姿、躺姿的任一种，握持姿势包括用户手部姿势和电子设备屏幕姿态的组合。其中，用户手部姿势包括双手握持姿势、单手握持姿势的任一种，电子设备屏幕姿态包括横屏姿态、竖屏姿态或抬起姿态下的任一种。

该设计方式下，握持姿势包括电子设备在横屏姿态下被用户双手握持、电子设备在横屏姿态下被用户单手握持、电子设备在竖屏姿态下被用户用双手握持、电子设备在竖屏姿态下被用户单手握持、电子设备在抬起姿态下被用户双手握持、电子设备在抬起姿态下被用户单手握持的至少一种。其中，横屏姿态指电子设备的屏幕横向显示且电子设备与重力方向的夹角在[0，20]度或[70,90)度，竖屏姿态指电子设备的屏幕竖向显示且电子设备与重力方向的夹角在[0，20]度或[70,90)度，抬起姿态指电子设备与重力方向的夹角在(20，70)度。不同握持姿势下人体的抖动幅度及频率不同，因此采用多种姿势下的抖动输入作为模拟人体抖动的输入数据，能够使得输入数据更加全面及真实，那么模拟人体抖动的波形便会更加符合人体真实抖动的波形。

在第一方面的另一种可能的设计方式中，抖动信息由电子设备的运动传感器采集。

该设计方式下，采用电子设备内置的运动传感器来采集抖动数据。比如，运动传感器包括三维陀螺仪。采用内置的运动传感器可以实时采集电子设备的抖动数据，例如可以在电子设备被日常使用过程中通过运动传感器实时采集抖动数据，以提高获取抖动数据的效率。

在第一方面的另一种可能的设计方式中，不同类型的用户包括：不同职业的用户、不同年龄阶段的用户、不同性别的用户的至少一种。

该设计方式下，以不同类型的用户群体的抖动信息作为输入数据，可以得到对应不同类型的用户群体的第一抖动波形，那么以第一抖动波形来模拟目标抖动波形能够使目标抖动波形符合多个类型的用户群体的抖动分布，因此提高了目标抖动波形的普遍适用性。那么以目标抖动波形来测试被测设备的防抖性能，所得到的测试结果更全面也更具普遍性。

第二方面，本申请实施例提供一种模拟人体抖动装置，包括通信模块、存储器和一个或多个处理器，通信模块、存储器与处理器耦合。其中，存储器用于存储计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令。当计算机指令被处理器执行时，使得模拟人体抖动装置执行如上述第一方面及其任一种可能的设计方式所述的方法。

第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括计算机指令，当所述计算机指令在服务器上运行时，使得服务器执行如第一方面及其任一种可能的设计方式所述的方法。

第四方面，本申请提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面及其任一种可能的设计方式所述的方法。

可以理解地，上述提供的第二方面所述的模拟人体抖动装置，第三方面所述的计算机存储介质，第四方面所述的计算机程序产品所能达到的有益效果，可参考第一方面及其任一种可能的设计方式中的有益效果，此处不再赘述。

附图说明

图1为本申请实施例提供的常规模拟人体抖动的技术的原理示意图；

图2为本申请实施例提供的一种模拟人体抖动装置的示意图；

图3为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构的示意图；

图4为本申请实施例提供的一种陀螺仪传感器的坐标系的示意图；

图5为本申请实施例提供的一种电子设备的软件结构的示意图；

图6为本申请实施例提供的一种模拟人体抖动的方法的交互图；

图7为本申请实施例提供的不同姿势手持手机的示意图；

图8为本申请实施例提供的不同年龄阶段的用户握持手机的示意图；

图9为本申请实施例提供的一种实际抖动波形的示意图；

图10为本申请实施例提供的一种波形模拟实例的示意图；

图11为本申请实施例提供的被测设备拍摄的一种图像的实例示意图；

图12为本申请实施例提供的被测设备拍摄的另一种图像的实例示意图；

图13为本申请一个具体示例中的模拟人体抖动的方法的流程图。

具体实施方式

以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在介绍本申请实施例提供的模拟人体抖动的方法之前，先在此介绍常规模拟人体抖动的技术。

图1为本申请实施例提供的常规模拟人体抖动的技术的原理示意图。如图1所示，电子设备中内置陀螺仪，通过陀螺仪获取电子设备围绕地理坐标系的三个轴(即，x轴，y轴和z轴)的角速度信号。根据三个轴的角速度信号可以处理得到三个轴对应的实际抖动波形(又称第一抖动波形)。其中，x轴的实际抖动波形表示电子设备在x轴的抖动位移随时间变化关系；y轴的实际抖动波形表示电子设备在y轴的抖动位移随时间变化关系；z轴的实际抖动波形表示电子设备在z轴的抖动位移随时间变化关系。得到实际抖动波形后，电子设备便可基于电子设备在x轴，y轴和z轴的抖动位移对影像中的图像帧进行抖动补偿处理，以尽可能避免手部抖动对影像的清晰度造成的影响。

为了测试电子设备的防抖性能，常规的防抖性能测试方式大多将被测设备置于特定抖动场景，例如放置在振动台上。振动台能够使被测设备以模拟的抖动波形来抖动，从而模拟被测设备被手持时的抖动状态。然后被测设备在抖动状态下拍摄图像。根据拍摄得到的图像的清晰度确定被测设备的防抖性能。而在测试的整个过程中，模拟的抖动波形是否与真实的抖动波形相接近，会直接影响对被测设备的防抖性能的测试结果。比如，模拟的抖动波形无法反映真实的抖动波形，那么被测设备按模拟的抖动波形进行抖动时拍摄的图像清晰，并不能说明被测设备在实际被手持时的抖动波形下拍摄的图像也同样能够清晰，因此无法保证测试结果的真实有效性。又比如，模拟的抖动波形仅仅是一种特殊使用场景下的单一波形，那么被测设备按模拟的抖动波形进行抖动所拍摄的图像清晰，也无法保证被测设备能在其他使用场景下也同样具有拍摄图像清晰的效果，即无法保证测试结果的全面性。

综上，常规模拟人体抖动的技术所模拟的抖动波形与实际抖动波形的差异较大，因此以所模拟的抖动波形来测试电子设备防抖性能的话，测试结果的偶然性和不确定性大，难以保证模拟的抖动波形具备普遍适用性。

为了提高模拟抖动波形的目标抖动波形与真实的抖动波形的接近度，本申请实施例提供的模拟人体抖动的方法中，先获取多个用户在不同姿势下手持电子设备时，由运动传感器采集的电子设备的抖动信息，然后从抖动信息中提取波形特征值，拟合提取的波形特征值得到波形特征值对应的特征概率分布曲线。由于抖动信息对应了多个用户在不同姿势下的手持抖动情况，因此提取的波形特征值以及在特征概率分布曲线上任意点所表示的模拟特征值能够反映电子设备被不同群体用户或者被不同姿势手持所形成的抖动波形。因此，从特征概率分布曲线上获取任意一个或多个模拟特征值，以每个模拟特征值拟合得到用于模拟实际抖动波形的目标抖动波形。这样，本申请实施例可以从采集的多个抖动信息中生成模拟的多个目标抖动波形，以扩充测试被测设备的抖动波形的样本，从而提高测试结果的全面性。另外，模拟特征值是以从波形特征值的概率分布的特征概率分布曲线中获取的，能够表示不同群体用户或不同姿势手持电子设备对应的抖动特征，因此提高了测试结果的全面性和普遍适用性。

本申请实施例提供的模拟人体抖动的方法可以应用在不同的设备中，在此先介绍该方法的应用场景。

在一种应用场景中，模拟人体抖动的方法可以应用在模拟人体抖动装置中。图2为本申请实施例提供的一种模拟人体抖动装置。如图2所示，模拟人体抖动装置可以包括服务器和一个或多个电子设备。电子设备向服务器发送抖动信息，由服务器对抖动信息进行处理，输出抖动波形。在服务器中统一处理数据可以达到增加数据安全性以及处理数据过程中的稳定性的目的。在一些实施例中，模拟人体抖动装置还包括振动台。服务器将抖动波形输入振动台中，振动台按照抖动波形来抖动，将被测设备置于振动台上抖动，以测试被测设备的防抖性能。

在另一种应用场景下，模拟人体抖动的方法可以应用在电子设备中。即，由电子设备获取抖动信息，并由电子设备代替上述的服务器来对抖动信息进行处理，输出抖动波形。相比于在服务器侧处理抖动信息来说，在电子设备侧直接处理抖动信息减少了网络传输的数据量，因此减少了网络资源消耗。且将服务器侧的计算负担分配到每个电子设备侧，还节约了服务器资源。

需要说明的是，在一般情况下，在电子设备侧采集的抖动信息包含了不同姿势下的抖动数据。由于不同电子设备被不同用户群体使用，在服务器侧，每个电子设备将抖动信息发送给服务器，服务器接收到的抖动信息不仅包含不同姿势下的抖动数据，还包括了不同用户群体的抖动数据。因此将模拟人体抖动的方法应用在模拟人体抖动装置中可以进一步提高采集的抖动信息的全面性。那么，下面以应用在模拟人体抖动装置中为例，详细说明本申请实施例提供的方法。

首先，在本申请实施例中，模拟人体抖动装置中的电子设备可以为便携式计算机(如手机)、平板电脑、笔记本电脑、个人计算机(personal computer，PC)、可穿戴电子设备(如智能手表)、增强现实(augmented reality，AR)\虚拟现实(virtual reality，VR)设备、车载电脑等设备，以下实施例对该电子设备的具体形式不做特殊限制。

电子设备可以内置有运动传感器如陀螺仪来采集抖动数据；也可以外接采集抖动数据的采集装置，从采集装置中获取抖动数据。另外，电子设备可以在打开拍照或录制视频的应用程序时启动运动传感器来采集抖动数据；也可以是开机后便启动运动传感器来采集抖动数据，并将拍照或录制视频过程中的抖动数据作为发送给服务器的数据，也就是说，在不做特殊说明的情况下，本申请实施例所说的抖动数据应理解为运动传感器在拍照或录制视频过程中采集到的数据。

图3为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。如图3所示，以电子设备300是手机为例，手机可以包括处理器310，外部存储器接口320，内部存储器321，通用串行总线(universal serial bus，USB)接口330，充电管理模块340，电源管理模块341，电池342，天线1，天线2，移动通信模块350，无线通信模块360，音频模块370，扬声器370A，受话器370B，麦克风370C，耳机接口370D，传感器模块380，陀螺仪传感器380A，加速度传感器380B，按键390，马达391，指示器392，摄像头393，显示屏394，以及用户标识模块(subscriber identificationmodule，SIM)卡接口395等。

处理器310可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器310可以包括应用处理器(applicationprocessor，AP)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processing unit，GPU)，图像信号处理器(image signalprocessor，ISP)，控制器，存储器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，基带处理器，和/或神经网络处理器(Neural-network Processing Unit，NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以是集成在同一个处理器中。

控制器可以是指挥手机的各个部件按照指令协调工作的决策者，是手机的神经中枢和指挥中心。控制器根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。

处理器310中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器310中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器310刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器310需要再次使用该指令或数据，可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器310的等待时间，因而提高了系统的效率。

陀螺仪传感器380A，又称三轴陀螺仪(简称陀螺仪)，可用于采集手机围绕陀螺仪传感器380A中三个轴的角速度信号。其中，陀螺仪传感器380A中三个轴可以是地理坐标系的三个轴(即x轴，y轴和z轴)。本申请实施例中，以地理坐标系作为对照，当手机中的坐标系与地理坐标系的夹角发生变化时，陀螺仪传感器380A采集到夹角变化产生的角速度信号。根据角速度信号可以处理得到手机的坐标系与地理坐标系的夹角的角度，从而确定手机抖动导致手机坐标系的三个轴相对于地理坐标系的三个轴所偏移的角度。

更具体的，图4为本申请实施例提供的一种陀螺仪传感器的坐标系的示意图。如图4所示，地理坐标系的原点位于手机的质心，x轴沿当地纬线并指向东(E)，y轴沿当地子午线指向北(N)，x轴和y轴构成当地水平面，z轴垂直于当地水平面。因此可以理解的是，陀螺仪传感器380A的坐标系为：以手机的质心为原点，以当地纬线指向东为x轴，以当地子午线指向北纬y轴，以当地地理垂线指向上(即地理垂线的反方向)为z轴。手机被手持时，手机中陀螺仪传感器380A的地理坐标系固定不变，而手机抖动引起手机中的坐标系变化，因此以手机中的坐标系与地理坐标系的角度变化产生的角速度信号来确定手机的抖动信息。

加速度传感器380B可采集手机围绕地理坐标系的三个轴的加速度信号，关于地理坐标系可参见前述的介绍。基于加速度信号可以确定手机姿态，例如确定手机是横屏状态被握持，或者在竖屏状态下被握持，或者在抬起状态(即与当地水平面的夹角约为45度)下被握持。手机姿态不同，反映用户手持手机的姿势不同。因此根据加速度传感器380B采集的加速度信号，可以确定手机被手持的姿势。本申请实施例中，用户手持手机并以横屏拍摄视频，陀螺仪传感器380A可将一段时间内采集手机的角速度信号处理为第一抖动数据，并上传到服务器中。而在另一段时间内，若手机基于加速度传感器380B采集的加速度信号确定手持的姿势发生变化，则陀螺仪传感器380A可将另一段时间内采集的角速度信号处理为第二抖动数据，并上传给服务器。这样服务器便获取到两种姿势下用户手持手机时生成的抖动信息，抖动信息更丰富和全面。

移动通信模块350可以提供应用在手机上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。移动通信模块350可以包括至少一个滤波器，开关，功率放大器，低噪声放大器(lownoise amplifier，LNA)等。移动通信模块350可以由天线1接收电磁波，并对接收的电磁波进行滤波，放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块350还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块350的至少部分功能模块可以被设置于处理器310中。在一些实施例中，移动通信模块350的至少部分功能模块可以与处理器310的至少部分模块被设置在同一个器件中。

无线通信模块360可以提供应用在手机上的包括无线局域网(wireless localarea networks，WLAN)(如无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)网络)，蓝牙(bluetooth，BT)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)，调频(frequencymodulation，FM)，近距离无线通信技术(near field communication，NFC)，红外技术(infrared，IR)等无线通信的解决方案。无线通信模块360可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块360经由天线2接收电磁波，将电磁波信号调频以及滤波处理，将处理后的信号发送到处理器310。无线通信模块360还可以从处理器310接收待发送的信号，对其进行调频，放大，经天线2转为电磁波辐射出去。本申请实施例中，手机通过无线通信模块360与服务器进行通信，向服务器发送抖动信息。

手机通过GPU，显示屏394，以及应用处理器等实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器，连接显示屏394和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算，用于图形渲染。处理器310可包括一个或多个GPU，其执行程序指令以生成或改变显示信息。

显示屏394用于显示图像，视频等。本申请实施例中，显示屏394显示手机拍摄的影像，例如，影像包括照片、视频等。

需要说明的是，前述的被测设备是被用来测试防抖性能的电子设备300，因此被测设备的硬件结构可参考上述对电子设备300的说明，当然，如前所述，本申请实施例示意的结构并不构成对电子设备如被测设备的限定，实际可包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

电子设备300的软件系统可以采用分层架构，事件驱动架构，微核架构，微服务架构，或云架构。本发明实施例以分层架构的Android系统为例，示例性说明电子设备300的软件结构。

图5为本发明实施例的电子设备300的软件结构框图。分层架构将软件分成若干个层，每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中，将Android系统分为四层，从上至下分别为应用程序层，应用程序框架层，安卓运行时(Android runtime)和系统库，以及内核层。

应用程序层可以包括一系列应用程序包。

如图5所示，应用程序包可以包括相机，日历，地图，视频，音乐，短信息，图库，通话，导航，蓝牙，WLAN等应用程序。

应用程序框架层为应用程序层的应用程序提供应用编程接口(applicationprogramming interface，API)和编程框架。应用程序框架层包括一些预先定义的函数。

如图5所示，应用程序框架层可以包括窗口管理器，内容提供器，视图系统，电话管理器，资源管理器，通知管理器等。

窗口管理器用于管理窗口程序。窗口管理器可以获取显示屏大小，判断是否有状态栏，锁定屏幕，截取屏幕等。

内容提供器用来存放和获取数据，并使这些数据可以被应用程序访问。所述数据可以包括视频，图像，音频，拨打和接听的电话，浏览历史和书签，电话簿等。

视图系统包括可视控件，例如显示文字的控件，显示图片的控件等。视图系统可用于构建应用程序。显示界面可以由一个或多个视图组成的。例如，包括短信通知图标的显示界面，可以包括显示文字的视图以及显示图片的视图。

电话管理器用于提供电子设备300的通信功能。例如通话状态的管理(包括接通，挂断等)。

资源管理器为应用程序提供各种资源，比如本地化字符串，图标，图片，布局文件，视频文件等等。

通知管理器使应用程序可以在状态栏中显示通知信息，可以用于传达告知类型的消息，可以短暂停留后自动消失，无需用户交互。比如通知管理器被用于告知下载完成，消息提醒等。通知管理器还可以是以图表或者滚动条文本形式出现在系统顶部状态栏的通知，例如后台运行的应用程序的通知，还可以是以对话窗口形式出现在屏幕上的通知。例如在状态栏提示文本信息，发出提示音，电子设备振动，指示灯闪烁等。

Androidruntime包括核心库和虚拟机。Android runtime负责安卓系统的调度和管理。

核心库包含两部分：一部分是java语言需要调用的功能函数，另一部分是安卓的核心库。

应用程序层和应用程序框架层运行在虚拟机中。虚拟机将应用程序层和应用程序框架层的java文件执行为二进制文件。虚拟机用于执行对象生命周期的管理，堆栈管理，线程管理，安全和异常的管理，以及垃圾回收等功能。

系统库可以包括多个功能模块。例如：表面管理器(surface manager)，三维图形处理库(例如：OpenGL ES)，2维图形引擎(例如：SGL)，媒体库(Media Libraries)等。

表面管理器用于对显示子系统进行管理，并且为多个应用程序提供了2D和3D图层的融合。

三维图形处理库用于实现三维图形绘图，图像渲染，合成，和图层处理等。

2维图形引擎是2维绘图的绘图引擎。

媒体库支持多种常用的音频，视频格式回放和录制，以及静态图像文件等。媒体库可以支持多种音视频编码格式，例如:MPEG4，H.264，MP3，AAC，AMR，JPG，PNG等。

内核层是硬件和软件之间的层。内核层至少包含摄像头驱动，音频驱动，传感器驱动等。

本申请实施例中，摄像头驱动用于启动摄像头响应用户打开相机的操作。传感器驱动用于采集角速度信号，并基于角速度信号处理得到抖动信息。

下面结合录制场景，示例性说明电子设备300软件以及硬件的工作流程。

电子设备300开机时，陀螺仪传感器380A便持续采集电子设备300的抖动信息。

应用程序层中相机应用的图标可以显示于电子设备300的显示屏394上。显示屏394上设有触摸传感器，当触摸传感器检测到对相机应用的图标的触控操作，电子设备300启动相机应用。然后相机应用调用摄像头驱动来启动摄像头响应录制操作。电子设备300将录制过程中的抖动信息发送给服务器，其中，抖动信息被服务器用来生成模拟的抖动波形。服务器将抖动波形输入振动台中，振动台便可模拟电子设备300被用户手持时的人体抖动而进行振动。之后将被测设备放置在振动台中，启动被测设备的相机应用，由相机应用调用摄像头驱动来启动摄像头响应录制操作。录制一段时间后，获取录制的视频，根据视频的清晰度确定被测设备的防抖性能。

下文将结合附图和录制场景对本申请实施例提供的模拟人体抖动的方法进行详细介绍。应理解，本申请实施例提供的模拟人体抖动的方法并不局限于测试被测设备的防抖性能。例如，本申请实施例提供的方法还用于在可能发生抖动的场景下模拟抖动。例如，将手机固定在交通工具中，采集不同类型的交通工具的抖动所产生的抖动信息，并根据抖动信息模拟手机在交通工具上的抖动曲线。由于抖动曲线可以反复在振动台中使用，因此采用模拟的抖动曲线可以更为客观的分析比较出交通工具对手机抖动的影响。

图6为本申请实施例提供的一种模拟人体抖动的方法的交互图。如图6所示，本申请实施例提供一种模拟人体抖动的方法，可以应用在模拟人体抖动装置中。服务器包括数据采集系统、数据分析系统、模拟抖动曲线生成系统和模拟抖动系统。其中，数据采集系统包括获取模块，获取模块用于执行S601。数据分析系统包括信号处理模块、特征获取模块及拟合模块，其中信号处理模块用于执行S602，特征获取模块用于执行S603，拟合模块用于执行S604。模拟抖动曲线生成系统包括波形模拟模块，波形模拟模块用于执行S605。模拟抖动系统包括振动台，振动台用于使被测设备按模拟的抖动波形振动。

以下介绍模拟人体抖动的方法的各个步骤。

S601、手机向服务器的获取模块发送多个用户在不同姿势下手持手机时，由手机的运动传感器采集的手机的抖动信息。

该步骤可以理解为：手机向获取模块发送抖动信息，其中抖动信息包括手机被不同用户的不同姿势下手持所产生的数据。也就是说，抖动信息包括多条数据，例如，当用户数量为m，姿势数量为n，则抖动信息最多有m*n条数据。

示例性的，手机可以在进入抖动信息采集模式后，提示预设的姿势(或称姿态提示信息)。用户按照提示的姿势手持手机。当手持手机的姿势符合提示的姿势，手机采集并向获取模块发送抖动信息。若手机提示的姿势不同且手机被多个用户手持，则获取的抖动信息便可包括多个用户的多个不同姿势。

在一些实施例中，如用户日常使用场景下，手机数量为多个，每个手机向获取模块发送手机的持有者采用至少一种姿势下手持手机产生的抖动信息。那么多个手机便可向获取模块发送多个手机的持有者的至少一种姿势对应的抖动信息。因此获取模块得到的抖动信息包含了多个用户以及多个姿势。例如，在手机日常使用过程中，当手机检测到用户启动相机，则运动传感器开始采集抖动信息，若采集时长超过预设值，如采集时长超过10s，则手机向服务器发送在相机启动过程中运动传感器采集到的抖动信息。该实施例可以在用户日常使用手机的过程中就采集到抖动信息，这样可以提高数据获取效率。应理解，每个用户使用手机的姿势可能不同，因此若采集抖动信息的手机的数量足够多，则采集到的抖动信息便可包括手机被多个不同姿势手持时，受人体抖动产生的抖动信息。

在另一些实施例中，如测试场景下，手机数量为一个，预先选取若干用户作为测试用户，测试用户包括多个用户群体，例如包括不同职业的用户，或者包括不同年龄阶段的用户，或者包括不同性别的用户。然后预设手持姿势，让测试用户以预设的姿势手持手机保持若干秒，以便于运动传感器采集抖动信息。当抖动信息采集结束，手机向服务器发送抖动信息。该实施例可以理解为，可以通过实验来采集抖动信息，使得抖动信息中有效数据的数据量更大。因此该实施例提高了采集的有效数据的占比，从而避免无效数据占用过多服务器资源。

图7为本申请实施例提供的不同姿势手持手机的示意图。如图7所示，用户手持手机的姿势包括：站姿701、坐姿702、躺姿703等，另外用户手持手机的姿势还包括不同的握持手机的方式，如在手机处于横屏状态下握持手机704，或者在手机处于竖屏状态下握持手机705，或者在手机处于抬起状态下握持手机706，或者单手握持手机707，或者双手握持手机708等。

不同握持姿势下抖动的剧烈程度不同，例如，继续参照图7中的抖动波形图，用户站立时握持手机的抖动频率最高，且抖动幅度最大；其次是用户以躺姿手持手机，抖动频率和抖动幅度居中；而用户坐着握持手机的抖动频率最低；且抖动幅度最小。

不同手机姿态下握持手机造成的抖动的剧烈程度也不同，例如，同样是坐着握持手机，相比于用户在手机处于竖屏状态下握持手机，用户在手机处于横屏状态下握持手机的抖动频率更高，抖动幅度也更大。而相比于手机被双手握持，手机被单手握持的抖动频率更高，抖动幅度更大。

由此可见，手机被不同姿势握持会得到不同的抖动波形。

图8为本申请实施例提供的不同年龄阶段的用户握持手机的示意图。如图8所示，在同一握持姿势下，60岁-75岁年龄阶段的测试用户803握持手机的抖动幅度最大，抖动幅度居中的是12岁-20岁年龄阶段的测试用户801，抖动幅度最小的是20岁-30岁年龄阶段的测试用户802。其中，60岁-75岁年龄阶段的测试用户803的抖动幅度最大，抖动频率也最高，其次是12岁-20岁年龄阶段的测试用户801，而20岁-30岁年龄阶段的测试用户802的抖动幅度最小，抖动频率也最低。

由此可见，手机被不同用户群体握持也会得到不同的抖动波形。

基于此，本步骤中，手机采集的抖动信息不仅包括手机被不同用户手持时的抖动数据，还包括手机被不同姿势下手持时的抖动数据，故抖动数据更加丰富和全面。

在一些实施例中，抖动信息包括预设时间段的角速度信号，角速度信号可以通过陀螺仪采集得到。其中，预设时间段的时长大于T，通过设置预设时间段可以过滤一些非拍摄场景下采集到的抖动数据，以提高抖动数据中有效数据的占比。比如，T为3s(秒)，表示手机向获取模块发送的是大于3s的多组数据，每组数据对应一个用户采用一种握持姿势手持手机所产生的大于3s的一段角速度信号。

在一些实施例中，抖动信息还包括角速度信号的信号标识，其中，信号标识用于区分每一段角速度信号，以便于后续能够基于每一段角速度信号生成对应角速度信号的抖动波形。

需要说明的是，当该方法应用于被测设备的影像防抖性能的场景时，抖动信息对应的是拍摄过程中的手机的角速度信号。

示例性的，在用户日常使用场景下，运动传感器采集手机的抖动信息的步骤可以应用于如下应用场景(1)和应用场景(2)中：

应用场景(1)：手机开机后就启动运动传感器检测角速度信号。当检测到开启相机的操作，或者检测到开始拍摄的操作，手机将拍摄过程的一段时间内的加速度信号作为抖动信息发送给服务器的获取模块。

该应用场景可理解为：运动传感器在手机开机后便持续地采集角速度信号。手机在非拍摄过程中采集到的角速度信号不发送给服务器，而拍摄过程中采集到的角速度信号发送给服务器，这样可以减少服务器侧存储数据的数量，减少无效数据占用服务器资源导致资源浪费的问题。

应用场景(2)：手机开机后，运动传感器不采集角速度信号，在拍摄过程中运动传感器启动，并持续采集拍摄过程中的角速度信号，并将一段时间内的加速度信号作为抖动信息发送给服务器的获取模块。

该应用场景可理解为，手机可以在检测到拍摄操作后才启动运动传感器采集加速度信号，从而避免采集大量无效的加速度信号，造成存储资源浪费。如前述实施例所示的选取若干用户作为测试用户来获取抖动信息的实现方式中，可以采用应用场景(2)获取拍摄过程中的抖动信息，这样可以提高实验过程中收集有效的加速度信号的效率。

另外，在测试场景下，运动传感器采集手机的抖动信息的步骤可以应用于如下应用场景(3)中：

应用场景下(3)：服务器预设用户群体和姿势。服务器提示第一组用户群体和姿势，以指示满足要求的用户以特定姿势手持手机进行拍摄，然后手机启动运动传感器检测拍摄过程中的角速度信号。当采集完毕，服务器显示下一组用户群体和姿势。如此，当运动传感器检测到被所有预设用户群体分别在每个预设姿态下手持拍摄时的角速度信号后，手机将角速度信号作为抖动信息发送给服务器的获取模块。

在获取抖动信息之后，服务器对抖动信息进行处理，即流程进入S602。

S602、服务器的信号处理模块基于抖动信息生成手机的实际抖动波形。

其中，信号处理模块对抖动信息中的角速度信号进行处理的具体方法，可以参考相关技术中的角速度信号处理方法，例如，先通过单片机读取手机发送的陀螺仪数据(即角速度信号)，然后将陀螺仪数据上传至服务器，采用软件基于陀螺仪数据来绘制波形，以得到实际抖动波形。

需要说明的是，该步骤中，实际抖动波形是相对于理想抖动波形(又称第二抖动波形)而言的。具体的，理想抖动波形是指理想情况下输出的抖动波形，理想情况下输出的抖动波形没有噪声，因此波形相对平滑。相反的，实际采集的抖动信息包含噪声信号，因此绘制的波形包含噪声，导致波形是不平滑的。以下结合附图对实际抖动波形的形状进一步说明。

图9为本申请实施例提供的一种实际抖动波形的示意图。如图9的(a)所示，理想抖动波形的每一个周期对应的抖动波段都是平滑的。如图9的(b)所示，实际抖动波形中包含噪声，因此在同一个周期对应的抖动波段中还包括了多个噪声引起的波段，从而造成实际抖动波形的每个抖动波段是不平滑的。

由此可见，理想抖动波形中不包含噪声，因此从理想抖动波形中无法获取噪声特征值。所以本实施例绘制实际抖动波形而非理想抖动波形的目的在于获取噪声特征值，以便于更真实地模拟出实际采集下手机抖动产生的抖动波形。

S603、服务器的特征获取模块从实际抖动波形中获取抖动信息的波形特征值。

由前述可知，从实际抖动波形中可以获取噪声特征值，除此之外，实际抖动波形中还可以获取振幅特征值，频率特征值等。即波形特征值包括频率特征值、振幅特征值、噪声特征值等。

继续参考图9的(b)，横轴表示时间t，以ms(毫秒)表示，纵轴表示位移s，以rad(弧度)表示，以每一个抖动波段作为一个第一采样频率。在实际抖动波形图中，每个抖动波段中的波峰和波谷在横轴的距离可以得到对应该抖动波段的频率特征值。获取振幅特征值的方式与此方式类似，每个抖动波段中的波峰和波谷在纵轴的距离可以得到对应该抖动波段的振幅特征值。

在一些实施例中，获取噪声特征值的方式如下：服务器可通过设置第二采样频率(相当于前述的预设采样频率)，如2ms，然后以2ms采样频率分别在理想抖动波形和实际抖动波形中采样，从而获取多组采样点。其中，每组采样点包括理想抖动波形上的一个点，以及与理想抖动波形同一采样时刻所采集的在实际抖动波形上的一个点。之后分别计算每组采样点中的实际抖动波形上的点与理想抖动波形上的点的抖动差值，得到实际抖动波形的噪声特征值。

在另一些实施例中，噪声特征值包括高斯噪声，其中，高斯噪声表示服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。该实施例直接以高斯噪声作为抖动数据的噪声，提高了获取噪声特征值的效率。

在获得波形特征值后，服务器对波形特征值进行拟合处理，即流程进入S604。

S604、服务器的拟合模块拟合波形模拟特征值得到波形特征值在实际抖动波形上分布的特征概率分布曲线。

为了生成更多模拟的目标抖动波形，以扩充测试被测设备的抖动波形的样本，将上述获得的频率特征值、振幅特征值和噪声特征值分别拟合得到对应的特征概率分布曲线，从而在特征概率分布曲线上获取任意模拟特征值。为生成特征概率分布曲线，上述频率特征值进一步包括频率平均值、频率方差；振幅特征值包括振幅平均值、振幅方差；噪声特征值包括噪声平均值、噪声方差。

在一些实施例中，特征概率分布曲线包括特征正态分布曲线，如式(1)所示，假设X(振幅、频率、噪声)服从一个数学期望μ、方差σ²的正态分布，则其概率密度函数如式(2)所示。

X～N(μ，σ²) (1)

根据振幅的概率密度函数可以得到振幅特征值的正态分布曲线，在振幅特征值的正态分布曲线上的任意点表示振幅可能的输出值(即振幅的模拟特征值)。该输出值和振幅特征值一样符合多个用户和多个姿势下手持手机产生的抖动波形的振幅取值。同理，根据频率的概率密度函数可以得到频率特征值的正态分布曲线；根据噪声的概率密度函数可以得到噪声特征值的正态分布曲线。

如此，每个用户的一种姿势对应一个实际抖动波形，分析得到一组波形特征值。将N组波形特征值(N≤m*n，其中m表示用户数量，n表示姿势数量)输入拟合模块，得到M个特征正态分布曲线(M＝p*q，其中p表示坐标轴数量，q表示特征数量)。示例性的，假设用户数量m为20，姿势数量n为9，则N≤m*n＝180，即波形特征值的组数小于等于180。在此基础上，每组波形特征值包括频率特征值、振幅特征值以及噪声特征值，即实际输入拟合模块的数据量小于等于180*3＝540。然后输出频率特征值、振幅特征值以及噪声特征值分别在x轴，y轴，z轴的正态分布曲线，得到M＝3*3＝9，即拟合得到9个特征正态分布曲线。

之后，服务器从拟合的每个特征正态分布曲线中任意选取坐标值，并根据坐标值绘制新的抖动波形，即流程进入S605。

S605、服务器的波形模拟模块在特征正态分布曲线上获取任意模拟特征值，以模拟特征值拟合得到用于模拟实际抖动波形的目标抖动波形。

如前所述，特征正态分布曲线的数量M＝p*q，即每个抖动特征在每个坐标轴上的特征分布都拟合得到一个特征正态分布曲线。所以该步骤中在每个特征正态分布曲线中获取任意模拟特征值，从而获取每个坐标轴上模拟的抖动特征。比如，从频率特征值在x轴的正态分布曲线中获取x1，从频率特征值在y轴的正态分布曲线中获取y1，从频率特征值在z轴的正态分布曲线中获取z1，从而得到频率特征值分别在x轴，y轴，z轴的所模拟获得的模拟特征值：x1，y1和z1。基于相同构思，再获取振幅特征值分别在x轴，y轴和z轴所模拟获得的模拟特征值。以频率特征值的模拟特征值作为抖动频率，以振幅特征值的模拟特征值作为振幅，绘制出目标抖动波形的一个理想抖动波段，再获取噪声特征值分别在x轴、y轴和z轴所模拟获得的模拟特征值，以噪声的模拟特征值给理想抖动波段施加噪声扰动，从而得到更接近实际抖动波段的目标抖动波段。重复上述取值的步骤，生成多个目标抖动波段，将目标抖动波段组合在一起，即可得到目标抖动波形。

下面结合附图进步说明本步骤的波形模拟过程。

图10为本申请实施例提供的一种波形模拟实例的示意图。其中，图10的(a)示出了频率特征值在x轴，y轴，z轴的正态分布曲线(下文简称曲线)：A1，A2和A3。图10的(b)示出了振幅特征值在x轴，y轴，z轴的曲线：B1，B2和B3。图10的(c)示出了噪声特征值在x轴，y轴，z轴的曲线：C1，C2和C3。

步骤S1：在曲线A1，曲线B1，曲线C1中分别任意选取一个模拟特征值，得到频率特征值在x轴的第一频率特征值k1，振幅特征值在x轴的第一振幅特征值k2以及噪声特征值在x轴的第一噪声特征值k3。然后以k1为频率，以k2为振幅，以k3作为扰动，拟合得到对应于图10的(d)所示的在第一时间段的目标抖动波段u1。

步骤S2：在曲线A2，曲线B2，曲线C2中分别任意选取一个模拟特征值，得到频率特征值在y轴的第二频率特征值k4，振幅特征值在y轴的第二振幅特征值k5以及噪声特征值在y轴的第二噪声特征值k6。然后以k4为频率，以k5为振幅，以k6作为扰动，拟合得到对应于图10的(d)所示的在第一时间段的目标抖动波段u2。

步骤S3：在曲线A3，曲线B3，曲线C3中分别任意选取一个模拟特征值，得到频率特征值在z轴的第三频率特征值k7，振幅特征值在z轴的第三振幅特征值k8以及噪声特征值在z轴的第三噪声特征值k9。然后以k7为频率，以k8为振幅，以k9作为扰动，拟合得到对应于图10的(d)所示的在第一时间段的目标抖动波段u3。

步骤S4：重复上述S1-S3，得到在第二时间段的目标抖动波段u4、目标抖动波段u5和目标抖动波段u6等。其中，目标抖动波段u1和目标抖动波段u4相组合，得到模拟人体在x轴抖动的目标抖动波形；目标抖动波段u2和目标抖动波段u5相组合，得到模拟人体在y轴抖动的目标抖动波形；目标抖动波段u3和目标抖动波段u6相组合，得到模拟人体在z轴抖动的目标抖动波形。

那么，以目标抖动波形测试被测设备时，由于目标抖动波形包含多段模拟的目标抖动波段，故能提高测试结果的真实有效性。

在S605之后，该方法还包括：S5、将目标抖动波形输入抖动模拟装置如振动台中，使振动台根据输入波形在x轴，y轴和z轴振动，并对振动台上的被测设备拍摄的图像清晰度进行研究，从而确定被测设备的防抖性能。

具体地，在测试前开启被测设备的相机应用，开始录制视频。然后将被测设备放置在振动台上。并将目标抖动曲线加载到控制振动台抖动的预设程序中。开启振动台，使被测设备按预设程序振动。录制一段时间后(如录制时长大于预设时间段T)，停止录制，获取录制的视频。可以对视频的清晰度进行研究，确定被测设备的防抖性能，比如，视频的清晰高，说明被测设备的防抖性能好；视频的清晰度低，说明被测设备的防抖性能差。

下面结合图11以及图12进一步说明本实施例提供的方法的效果。

图11为本申请实施例提供的被测设备拍摄的一种图像的实例示意图。其中，图11的(a)示出了被测设备A在目标抖动波形的振动下拍摄的图像A；图11的(b)示出了被测设备B在目标抖动波形的振动下拍摄的图像B。两者相对比可看出，图像A模糊，图像B更清晰。由此可测试得到被测设备A的防抖性能差，被测设备B的防抖性能好。

图12为本申请实施例提供的被测设备拍摄的另一种图像的实例示意图。其中，图12的(a)示出了被测设备A在实际抖动波形的振动下拍摄的图像A'；图12的(b)示出了被测设备B在实际抖动波形的振动下拍摄的图像B'。两者相对比可看出，图像A'和图像B'的清晰度一致。此时测试结果为被测设备A和被测设备B的防抖性能一致。

实际上被测设备B的防抖性能要优于被测设备A的防抖性能，但由于实际抖动波形较单一，比如只是在站立姿势下获取的抖动波形，而恰好被测设备A和被测设备B在站立姿势下拍摄视频都能取得较好的防抖效果。因此采用实际抖动波形无法测试出被测设备A在其他姿势如坐姿、躺姿下的防抖效果。那么就会造成对防抖性能的误判，影响测试结果的准确度。而采用目标抖动波形测试被测设备A和被测设备B的防抖性能时，由于目标抖动波形包含不同用户及不同姿势手持手机产生的抖动信息，因此能够模拟被测设备A和被测设备B被不同用户或不同姿势手持时的人体抖动，不易造成误判，测试结果的准确度更高。

由此可见，本申请实施例提供的模拟人体抖动的方法中，能够根据电子设备被不同用户群体或者不同姿势手持时的多个抖动信息来模拟目标抖动波形，由于抖动信息对应了多个用户在不同姿势下的手持抖动情况，因此模拟的目标抖动波形能够反映电子设备被不同群体用户或者被不同姿势手持所形成的抖动情况。因此，目标抖动波形与实际抖动波形更接近，那么以目标抖动波形来测试被测设备的防抖性能，所得到的测试结果更真实以及全面。

至此，为方便对前文各个实施例的理解，下面以一个完整的流程示例来说明本申请方案及其效果。图13为本申请一个具体示例中的模拟人体抖动的方法的流程图。

参照图13，本申请实施例提供的模拟人体抖动的方法可以包括：

S1301、启动陀螺仪，其中，陀螺仪用于获取手机的抖动信息。该步骤中，启动陀螺仪的时机可参见前述的应用场景(1)、应用场景(2)或应用场景(3)的介绍。需要说明的是，陀螺仪可以内置在手机中来采集抖动数据；也可以与手机外接采集抖动数据，本申请实施例对陀螺仪的采集方式不做特殊限制。

S1302、获取若干测试用户不同手持手机的姿势下的抖动信息。该步骤相当于前述的S601。

S1303、判断是否完成所有姿势的数据采集。若是，则执行S1304，若否，则执行S1302。

S1304、导出陀螺仪采集的抖动数据，并将抖动数据输入数据分析系统。例如，可采用单片机读取抖动数据，并将抖动数据上传至数据分析系统，关于该步骤的说明，可参见前述S602的介绍，在此不做赘述。

S1305、数据分析系统对抖动数据进行处理，输出抖动特征，基于抖动特征拟合得到特征正态分布曲线。其中，如前所述，数据分析系统获取抖动数据中的抖动特征，并对抖动特征进行拟合，从而得到抖动特征对应的特征正态分布曲线。该步骤相当于前述的S603-S604。

S1306、在特征正态分布曲线上获取任意模拟特征值，生成多个目标抖动波段，从而得到目标抖动波形。其中，特征正态分布曲线上的任意点可以作为目标抖动波段的模拟特征值，因此在特征正态分布曲线上采样可以得到多个目标抖动波段。之后通过各个目标抖动波段相组合，得到目标抖动波形。模拟的目标抖动波形接近实际抖动波形，不仅可以扩充测试被测设备的抖动波形的样本，还能使样本更真实和全面。该步骤相当于前述的S605。

S1307、将目标抖动波形输入模拟抖动系统中，从而模拟被测设备被手持时的抖动状态。该步骤可参见前述的S5的说明，在此不做赘述。

综上所述，采用本申请实施例的方法，可以生成更接近实际抖动波形的目标抖动波形，从而解决目前模拟人体抖动的技术生成的抖动波形与实际抖动波形的差异较大的问题。

本申请另一些实施例提供了一种电子设备，该电子设备可以包括：上述显示屏(如触摸屏)、存储器和一个或多个处理器。该显示屏、存储器和处理器耦合。该存储器用于存储计算机程序代码，该计算机程序代码包括计算机指令。当处理器执行计算机指令时，电子设备可执行上述方法实施例中手机执行的各个功能或者步骤。该电子设备的结构可以参考图3所示的电子设备300的结构。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括计算机指令，当所述计算机指令在上述电子设备上运行时，使得该电子设备执行上述方法实施例中手机执行的各个功能或者步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述方法实施例中手机执行的各个功能或者步骤。

通过以上实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上内容，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (14)

1.一种模拟人体抖动的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取电子设备被多个不同姿势手持时，受人体抖动产生的抖动信息；

根据所述抖动信息生成所述电子设备被每个姿势手持时对应的第一抖动波形，所述第一抖动波形包括一组波形特征值，所述一组波形特征值包括：x轴的频率特征值、y轴的频率特征值和z轴的频率特征值，x轴的振幅特征值、y轴的振幅特征值和z轴的振幅率特征值，x轴的噪声特征值、y轴的噪声特征值和z轴的噪声特征值；

获取多个第一抖动波形对应的多组波形特征值，所述多个第一抖动波形与多组波形特征值一一对应；

根据多组波形特征值中x轴的频率特征值、x轴的振幅特征值、x轴的噪声特征值，生成x轴的第一目标抖动波形；根据多组波形特征值中y轴的频率特征值、y轴的振幅特征值、y轴的噪声特征值，生成y轴的第二目标抖动波形；根据多组波形特征值中z轴的频率特征值、z轴的振幅特征值、z轴的噪声特征值，生成z轴的第三目标抖动波形；

采用目标抖动波形测试被测试设备，所述目标抖动波形用于模拟被测设备被多个不同姿势手持时受到的人体抖动，所述目标抖动波形包括所述x轴的第一目标抖动波形、所述y轴的第二目标抖动波形、所述z轴的第三目标抖动波形。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用目标抖动波形测试被测试设备包括：

将所述目标抖动波形输入抖动模拟装置，以使得所述抖动模拟装置上的所述被测设备按照所述目标抖动波形进行振动；

获取所述被测设备拍摄的图像的清晰度，其中，所述图像的清晰度用于确定所述被测设备的防抖性能。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取电子设备被多个不同姿势手持时，受人体抖动产生的抖动信息，包括：

获取所述电子设备被多个类型用户分别以不同姿势手持时，受人体抖动产生的抖动信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，每个类型用户的每种姿势所对应的所述抖动信息包括多个轴向的角速度信号；

所述获取所述电子设备被多个类型用户分别以不同姿势手持时，受人体抖动产生的抖动信息，包括：

获取所述电子设备被多个类型用户分别以不同姿势手持时，在多个轴向的角速度信号，其中，每个轴向的角速度信号用于生成一条所述第一抖动波形。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取电子设备被多个不同姿势手持时，受人体抖动产生的抖动信息之前，所述方法还包括：

所述电子设备进入抖动信息采集模式，显示姿态提示信息，其中，所述姿态提示信息用于提示用户按照多个不同姿势手持所述电子设备。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

针对所述多个第一抖动波形中的每个第一抖动波形，从每个所述第一抖动波形中获取对应的一组波形特征值；

生成所述多组波形特征值对应的多条特征概率分布曲线；其中，所述多组波形特征值中的一种波形特征值对应一条特征概率分布曲线；

在所述多条特征概率分布曲线上采样生成所述x轴的第一目标抖动波形、所述y轴的第二目标抖动波形和所述z轴的第三目标抖动波形。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一抖动波形包括x轴的第一抖动波形、y轴的第一抖动波形、z轴的第一抖动波形；

所述从每个所述第一抖动波形中获取对应的一组波形特征值，包括：

获取所述x轴的第一抖动波形中的每个抖动波段对应的振幅值和频率值；通过每个所述抖动波段对应的振幅值和频率值获得所述x轴的频率特征值和所述x轴的振幅特征值；以所述x轴的频率特征值和所述x轴的振幅特征值生成所述x轴的第一抖动波形去噪得到的x轴的第二抖动波形；根据预设采样频率分别在所述x轴的第一抖动波形和所述x轴的第二抖动波形上采样，获得多组采样点；通过每组采样点的采样点差值获得所述x轴的噪声特征值；

获取所述y轴的第一抖动波形中的每个抖动波段对应的振幅值和频率值；通过每个所述抖动波段对应的振幅值和频率值获得所述y轴的频率特征值和所述y轴的振幅特征值；以所述y轴的频率特征值和所述y轴的振幅特征值生成所述y轴的第一抖动波形去噪得到的y轴的第二抖动波形；根据预设采样频率分别在所述y轴的第一抖动波形和所述y轴的第二抖动波形上采样，获得多组采样点；通过每组采样点的采样点差值获得所述y轴的噪声特征值；

获取所述z轴的第一抖动波形中的每个抖动波段对应的振幅值和频率值；通过每个所述抖动波段对应的振幅值和频率值获得所述z轴的频率特征值和所述z轴的振幅特征值；以所述z轴的频率特征值和所述z轴的振幅特征值生成所述z轴的第一抖动波形去噪得到的z轴的第二抖动波形；根据预设采样频率分别在所述z轴的第一抖动波形和所述z轴的第二抖动波形上采样，获得多组采样点；通过每组采样点的采样点差值获得所述z轴的噪声特征值。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述生成所述多组波形特征值对应的多条特征概率分布曲线，包括：

针对所述多组波形特征值中的任意一种波形特征值，以所述波形特征值中的特征方差和特征均值，得到所述波形特征值对应的特征概率分布曲线，其中，所述特征概率分布曲线包括：

表达式中，μ表示所述波形特征值的特征均值，σ²表示所述波形特征值的特征方差。

9.根据权利要求1-5、7、8中任一项所述的方法，其特征在于，每个所述波形特征值对应一条特征概率分布曲线，所述特征概率分布曲线包括分布曲线，每个所述分布曲线用于确定一个所述波形特征值在一个轴向的特征值分布，其中，所述轴向包括x轴，y轴，z轴；

所述根据多组波形特征值中x轴的频率特征值、x轴的振幅特征值、x轴的噪声特征值，生成x轴第一目标抖动波形；根据多组波形特征值中y轴的频率特征值、y轴的振幅特征值、y轴的噪声特征值，生成y轴第二目标抖动波形；根据多组波形特征值中z轴的频率特征值、z轴的振幅特征值、z轴的噪声特征值，生成z轴第三目标抖动波形；包括：

在第一分布曲线上获取第一频率特征值，在第二分布曲线上获取第一振幅特征值，在第三分布曲线上获取第一噪声特征值，其中，所述第一分布曲线、所述第二分布曲线、所述第三分布曲线分别是所述x轴的频率特征值、所述x轴的振幅特征值、所述x轴的噪声特征值在x轴上的分布曲线；

基于所述第一频率特征值、所述第一振幅特征值和所述第一噪声特征值模拟所述电子设备在x轴上的第一目标抖动波形；

在第四分布曲线上获取第二频率特征值，在第五分布曲线上获取第二振幅特征值，在第六分布曲线上获取第二噪声特征值，其中，所述第四分布曲线、所述第五分布曲线、所述第六分布曲线是所述y轴的频率特征值、所述y轴的振幅特征值、所述y轴的噪声特征值在y轴上的分布曲线；

基于所述第二频率特征值、所述第二振幅特征值和所述第二噪声特征值模拟所述电子设备y轴上的第二目标抖动波形；

在第七分布曲线上获取第三频率特征值，在第八分布曲线上获取第三振幅特征值，在第九分布曲线上获取第三噪声特征值，其中，所述第七分布曲线、所述第八分布曲线、所述第九分布曲线是所述z轴的频率特征值、所述z轴的振幅特征值、所述z轴的噪声特征值在z轴上的分布曲线；

基于所述第三频率特征值、所述第三振幅特征值和所述第三噪声特征值模拟所述电子设备z轴上的第三目标抖动波形。

10.根据权利要求1-5、7、8中任一项所述的方法，其特征在于，所述姿势包括身体姿势、握持姿势的其中一种或多种；其中，所述身体姿势包括站姿、坐姿、躺姿的任一种，所述握持姿势包括用户手部姿势和电子设备屏幕姿态的组合；其中，所述用户手部姿势包括双手握持姿势、单手握持姿势的任一种，所述电子设备屏幕姿态包括横屏姿态、竖屏姿态或抬起姿态下的任一种。

11.根据权利要求1-5、7、8中任一项所述的方法，其特征在于，所述抖动信息由所述电子设备的运动传感器采集。

12.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个类型用户包括：不同职业的用户、不同年龄阶段的用户、不同性别的用户的至少一种。

13.一种模拟人体抖动装置，其特征在于，包括：通信模块、存储器和一个或多个处理器；所述通信模块、所述存储器与所述处理器耦合；其中，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令；当所述计算机指令被所述处理器执行时，使得所述模拟人体抖动装置执行如权利要求1-12中任一项所述的方法。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-12中任一项所述的方法。