基于子动作特征矩阵与DTW算法的手臂动作识别方法

为了建立助残手控制与手臂运动之间的联系,结合惯性测量单元,提出了一种基于子动作特征矩阵和动态时间规整(DTW)算法的手臂动作识别方法.首先建立手臂连杆运动模型,使用正向运动学理论解算出手臂末端的空间位置;接着分析了手臂末端角速度、空间位置变化,发现连续的手臂动作可根据动作的活跃程度拆解为若干子动作,并构造子动作特征矩阵;最后采用基于子动作特征矩阵的DTW算法,对6种生活中常见的手臂动作进行分类识别.实验结果表明,与传统基于时间序列的DTW动作识别方法相比,基于子动作特征矩阵的方法识别准确率由96.9％提高至99.4％,识别耗时减少到0.1 s之内,更具实用价值.     

基于对换门库的可逆逻辑电路综合算法

为了将可逆函数以较小的代价自动构造为对应的可逆逻辑电路,提出了一种基于对换门库的综合算法.首先,将可逆函数的输出作为快速排序算法的输入数据,在排序算法中按顺序保留所交换的元素对,并输出该元素对序列；其次,利用置换群规则对该序列进行优化处理,获得相似度最高的对换序列；然后,逆序排列该对换序列,并基于对换门库生成可逆函数的初始电路；最后,应用电路门优化规则,对初始电路进行优化,得到最终的可逆逻辑电路.相比于其他算法,所提算法明显提高了可逆逻辑综合效率,其思想的简洁性使得算法更易于理解和实现.