18、深入探索手势交互:从理论到实践

深入探索手势交互:从理论到实践

1. 手势与操作的区别

在用户界面的范畴内,理解手势和操作的区别十分关键。敲击物理键盘上的按键通常不被视为有重要意义的手势。比如,敲击 “T” 键永远代表敲击 “T”,敲击 “Y” 键也永远代表敲击 “Y”。若不小心想敲 “T” 却敲了 “Y”,这只是个失误,并非误解,就像读错单词一样。

然而,这种解释并不完美。它没有考虑键盘快捷键的情况,因为快捷键可能会因运行的应用程序不同而被误解。同时,也未说明为何敲击物理键盘是操作,而敲击虚拟键盘是手势。不过,鉴于这是一个宽泛的定义,这些小问题或许是可以原谅的。

手势在用户界面中有以下特点:
- 表达简单命令
- 本质上具有任意性
- 基于约定俗成
- 可能被误解

操作则是指任何非手势的动作。

2. 自然用户界面(NUI)

讨论手势就不得不提及自然用户界面。NUI 是一个统称,涵盖了多种技术,如语音识别、多点触控以及像 Kinect 这样的动态界面。它与图形用户界面(如 Windows 和 Mac 常见的键盘和鼠标界面)不同,而图形用户界面又区别于之前的命令行界面。

早期 NUI 的支持者认为,界面可以基于人类的固有行为设计,变得对用户直观易懂。目标是让用户无需像操作基于图标和菜单的图形用户界面应用程序那样,经历陡峭的学习曲线,理想情况下,用户走到任何应用程序前都能直接使用。近年来,随着支持触摸的智能手机和平板电脑的普及,这种理念似乎正在实现,我们能看到孩子们走向任何屏幕,都期望它能对触摸做出响应。

不过,NUI 的“自然性”在触摸界面的手势方面存在一些问题。有些手势

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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