CN103150114B - 一种用于触屏的便捷输入方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于触屏的便捷输入方法，采用检测触屏动作移动方向识别输入符号，通过符号分块布局优化组合符号，通过模糊检测触屏动作移动方向，在用户学习适应之后，可大大提高在小尺寸触屏上的符号输入速度和准确度，具有广阔的应用前景。

Description

一种用于触屏的便捷输入方法

技术领域

本发明涉及一种用于触屏的便捷输入方法，尤其涉及一种通过模糊检测触屏动作移动方向识别输入符号，候选集符号分块布局人机交互便捷输入方法，属于用户和计算机交互装置技术领域。

背景技术

输入装置和输入法是人机友好界面的重要组成部分，传统的输入装置分：符号型和坐标型。键盘、拨码盘、打孔纸带等属于符号型输入装置，数据被编码为字符、数字等符号输入计算机；鼠标、示踪球、触摸板、手写板等属于坐标型输入装置，通过跟踪感应点绝对坐标或相对坐标，辅以视觉交互，将用户的视觉焦点位置输入计算机。

触摸显示屏(简称触屏)将触摸板和显示屏按1比1尺寸叠加在一起，使得用户可以在触屏上直接定位视觉焦点位置。现有定位装置包括：手写笔、人类手指等。

触屏输入计算机的是感应点坐标，现有技术通过在显示屏上绘制符号，并划分符号区域的方式，将感应点坐标所对应的符号输入计算机。因此，触屏输入装置属于坐标/符号混合型。

目前，触屏技术被广泛应用于智能手机、平板电脑等设备。以人类手指作为定位装置的触屏一般适用于对感应点定位要求较低的场合，如智能手机等；而以手写笔作为定位装置的触屏则适用于较专业、对感应点定位要求较高的场合，如绘图板等。

由于英文字符、中文字符、数字等候选集符号数量多，在尺寸较小的触屏上排列拥挤，且每个符号区域面积较小，给以人类手指作为定位装置的应用带来诸多不便，相邻区域符号误输入率较高，影响输入速度和效率。

现有很多技术用于解决触屏尺寸小而候选符号多的技术问题，总结起来主要分两类：多屏符号布局和符号关联布局。

多屏符号布局技术就是将候选集符号拆分为多个子集合，每一屏只显示一个子集合，通过多屏切换机制，由用户选择不同的子集合，以减少每一屏候选符号数量，增加每一个候选符号区域的面积，减少误输入率；

符号关联布局技术就是将候选集符号根据一定关联规则，在用户输入一个符号后，根据用户使用习惯、读音、词频、词组、互联网统计规律等关联规则，动态布局候选符号，减少候选符号区域操作次数，增加命中率。

发明内容

本发明通过检测触屏动作移动方向识别输入符号，所应用的触屏是将触摸板和显示屏按1比1尺寸叠加在一起，用户可以在触屏上直接定位视觉焦点位置；

本发明利用触屏显示和定位功能，一个触屏功能分区分块划分为：符号输入焦点框、多个候选符号组合、多个触屏动作移动方向识别区域；

其中每一个触屏动作移动方向识别区域包括：触屏动作检测区域、候选集符号；

用户在触屏动作检测区域内滑动手指、手写笔或其他感应定位设备，触发触屏的输入事件，触屏记录触屏动作轨迹，通过模糊识别算法处理之后，确定左上、上、右上、左、原位、右、左下、下、右下、顺时针旋转、逆时针旋转方向，每一个方向对应触屏动作移动方向识别区域内候选集符号中相应方位上的符号；

触屏动作检测区域不仅限于独立的触屏区域，也可以占到整个触屏动作移动方向识别区域，和候选集符号显示位置重叠；

每一个触屏动作移动方向识别区域各自独立，如果触屏输入事件中，触屏动作起始点和触屏动作终止点位于不同的触屏动作移动方向识别区域，则以触屏动作起始点为准；

为了减少输入次数，增加输入命中率，采用多个候选符号组合，用户通过直接点击候选符号组合选择符号组合，最后输入符号显示在符号输入焦点框中，完成输入；

本发明候选集符号不仅限于字符符号，也可以是功能符号，例如：控制指令，快捷输入对照表；

本发明根据候选集符号组合概率确定候选符号之间的邻近距离，符号组合输入多个符号组合库；

本发明也可选择候选集符号显示和输入分开布局方案，触屏上为候选集显示区，通过点击选中触屏动作移动方向识别区域，配合方向按键区按键，提高方向识别准确度；

本发明模糊检测触屏动作移动方向流程包括以下步骤：

步骤一：每隔预设时间间隔Δt采样触屏位置；

步骤二：由于触屏动作感应的都是一个小区域，因此对每一个采样时刻的感应区域求质心点，作为该时刻的触屏位置。时间间隔Δt的前后时刻触屏位置组成一个触屏动作的一个分段，以9个标签表示触屏动作分段的方向；

步骤三：触屏动作分段标签化，时间间隔Δt的前后时刻触屏位置组成一个触屏动作的一个分段，以9个标签表示触屏动作分段的方向，分别为：D、DL、L、UL、C、U、UR、R、DR，为了计算方便，每种标签定义一个数字与之对应，分别为：1、2、3、4、5、6、7、8、9，且分别表示：下方向、左下方向、左方向、左上方向、原位、上方向、右上方向、右方向、右下方向；

触屏动作分段距离Δs小于阈值T_s，标签化为C，认为未移动，停留在原位置；否则，当Δt≥T_s，水平线上下各偏移20度以内分别标签化为L、R，分别代表左、右方向；垂直线左右各偏移20度以内分别标签化为U、D，分别代表上、下方向；其余剩余4个50度范围分别标签化为UL、DL、DR、UR，分别代表左上、左下、右下、右上方向；

预设时间间隔Δt和阈值T_s决定了触屏动作检测的灵敏度，Δt越小，T_s越小，则检测越敏感；反之，则检测越迟钝。

步骤四：分段标签统计，得到分段标签统计直方图，采用以下公式：

$H\left(d\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{count}(f\left(i\right),d)$

其中d∈{1，2，3，4，5，6，7，8，9}，为9种标签的数字，f(i)是第i段分段标签，count(·)为计数函数，如果f(i)＝d，count(f(i)，d)＝1，否则count(f(i)，d)＝0，n为触屏动作分段标签序列的标签总数，最后H(d)函数就是d号标签的总数；

步骤五：计算标签离散度函数，采用以下公式：

$\mathrm{\δ}=\underset{d=1}{\overset{9}{\mathrm{\Σ}}}|H\left(d\right)\·d-\mathrm{\μ}|,$ 其中 $\mathrm{\μ}=\frac{1}{9}\·\underset{d=1}{\overset{9}{\mathrm{\Σ}}}[H\left(d\right)\·d]$

步骤六：模糊化处理，采用以下隶属度函数：

$\mathrm{\μ}\left(\mathrm{\δ}\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& \mathrm{\δ}\≤{\mathrm{\δ}}_0\\ 1-e^{-\left({\mathrm{\δ}-\mathrm{\δ}}_0\right)}& \mathrm{\δ}>{\mathrm{\δ}}_0\end{array}\right.$

其中δ₀为最小标签离散度，由于触屏动作存在抖动、拖曳、伪迹，分段标签就可能存在最小标签离散度；

步骤七：模式判断，分成两个模糊子集，其中μ₀为模糊化阈值：

步骤八：求标签均值，采用公式：

$\mathrm{\μ}=\frac{1}{9}\·\underset{d=1}{\overset{9}{\mathrm{\Σ}}}[H\left(d\right)\·d]$

步骤九：E属于旋转模式，如果μ＜5，则输出逆时针旋转，否则μ≥5，则输出顺时针旋转；

步骤十：E属于方向模式，如果7＜μ≤8，则输出右上方向；如果8＜μ≤9，则输出右方向；如果9＜μ≤10，则输出右下方向；如果0＜μ≤1，则输出下方向；如果5＜μ≤6，则输出原位；如果1＜μ≤2，则输出左下方向；如果2＜μ≤3，则输出左方向；如果4＜μ≤5，则输出左上方向；如果6＜μ≤7，则输出上方向。

综上所述，本发明显著的技术效果在于：采用检测触屏动作移动方向识别输入符号，通过符号分块布局优化组合符号，通过模糊检测触屏动作移动方向，在用户学习适应之后，可大大提高在小尺寸触屏上的符号输入速度和准确度，具有广阔的应用前景。

附图说明

图1是本发明一种用于触屏的便捷输入方法的检测触屏动作移动方向识别输入符号示意图；

图2是本发明一种用于触屏的便捷输入方法的候选集符号分块布局实施例一示意图；

图3是本发明一种用于触屏的便捷输入方法的候选集符号分块布局实施例二示意图；

图4是本发明一种用于触屏的便捷输入方法的候选集符号分块布局实施例三示意图；

图5是本发明一种用于触屏的便捷输入方法的候选集符号分块布局实施例四示意图；

图6是本发明一种用于触屏的便捷输入方法的候选集符号分块布局实施例五示意图；

图7是本发明一种用于触屏的便捷输入方法的候选集符号分块布局实施例六示意图；

图8是本发明一种用于触屏的便捷输入方法的候选集符号分块布局实施例七示意图；

图9是本发明一种用于触屏的便捷输入方法的候选集符号分块布局实施例八示意图；

图10是本发明一种用于触屏的便捷输入方法的触屏动作分段标签化示意图；

图11是本发明一种用于触屏的便捷输入方法的触屏动作分段标签统计过程示意图；

图12是本发明一种用于触屏的便捷输入方法的模糊检测触屏动作移动方向隶属函数示意图；

图13是本发明一种用于触屏的便捷输入方法的模糊检测触屏动作移动方向的流程图。

具体实施方式

参考附图，下面对本发明进行详细描述。

如图1所示，本发明通过检测触屏动作移动方向识别输入符号，所应用的触屏是将触摸板和显示屏按1比1尺寸叠加在一起，用户可以在触屏上直接定位视觉焦点位置。

本发明利用触屏显示和定位功能，一个典型的触屏功能分区包括：符号输入焦点框(100)、候选符号组合1(101)、候选符号组合2(102)、触屏动作移动方向识别区域1(103)、触屏动作移动方向识别区域2(104)、触屏动作移动方向识别区域3(105)、触屏动作移动方向识别区域4(106)。

其中每一个触屏动作移动方向识别区域包括：触屏动作检测区域(107)、候选集符号(108)。

用户在触屏动作检测区域(107)内滑动手指、手写笔或其他感应定位设备，触发触屏的输入事件，触屏记录触屏动作起始点(109)和触屏动作终止点(110)，通过模糊识别算法处理之后，确定左上、上、右上、左、右、左下、下、右下八个方向，每一个方向对应触屏动作移动方向识别区域内候选集符号(108)中相应方位上的符号。

触屏动作检测区域(107)可以占到整个触屏动作移动方向识别区域，和候选集符号(108)显示位置重叠，通过检测触屏动作起始点(109)和触屏动作终止点(110)的坐标差值确定移动方向。例如：用户从触屏动作起始点(109)滑到触屏动作终止点(110)，移动方向为右下，在触屏动作移动方向识别区域1(103)中该方向对应的符号为“H”，因此输入符号为“H”。

每一个触屏动作移动方向识别区域各自独立，如果触屏输入事件中，触屏动作起始点(109)和触屏动作终止点(110)位于不同的触屏动作移动方向识别区域，则以触屏动作起始点(109)为准。

为了减少输入次数，增加输入命中率，采用多个候选符号组合：候选符号组合1(101)、候选符号组合2(102)等等，用户在此直接通过点击候选符号组合选择符号组合，最后输入符号显示在符号输入焦点框(100)中，完成输入。可见，本发明优点在于：通过检测触屏动作移动方向，增加了触屏动作检测区域(107)的面积，提高了识别率。

如图2所示，本发明候选集符号分块布局实施例一：24个希腊大写字母，每个触屏动作移动方向识别区域只容纳8个候选符号，因此分成3个触屏动作移动方向识别区域。可见，触屏动作移动方向识别区域的数量是候选集符号总数除以8。

如图3所示，本发明候选集符号分块布局实施例二：候选集符号为控制指令，被控制设备(300)诸如遥控车模、船模、航模、智能电视等，控制指令包括：执行小控制量(301)、控制向强(302)、执行大控制量(303)、控制向左(304)、控制向右(305)、执行中控制量(306)、控制向下(307)、控制停止(308)，分别对应左上、上、右上、左、右、左下、下、右下八个方向。

如图4所示，本发明候选集符号分块布局实施例三：候选集符号为快捷输入对照表，Fn1(401)、Fn2(402)、Fn3(403)、Fn4(404)、Fn5(405)、Fn6(406)、Fn7(407)、Fn8(408)分别对应左上、上、右上、左、右、左下、下、右下八个方向。对于常用较长的输入，用快捷方式可以加快输入速度，例如：Fn1(401)对应“甲磺酸培氟沙星”、Fn2(402)对应“羟氨苄青霉素”、Fn3(403)对应“盐酸阿奇霉素”、Fn4(404)对应“甲氧苯丙甲胺”、Fn5(405)对应“伊班膦酸钠”、Fn6(406)对应“苯丙氨酸氮芥”、Fn7(407)对应“罗库溴铵”、Fn8(408)对应“糠酸莫米松”。

如图5所示，本发明候选集符号分块布局实施例四：根据候选集符号组合概率确定候选符号之间的邻近距离，例如：符号t(501)、符号r(502)、符号h(503)、符号s(504)、符号p(505)、符号d(506)、符号e(507)、符号a(508)分别对应左上、上、右上、左、右、左下、下、右下八个方向。根据符号组合的组合概率分布图(509)确定候选符号的邻近距离。

符号组合输入多个符号组合库，例如：符号组合库1(510)、符号组合库2(511)。然后列出候选符号组合，例如：候选符号组合1(512)、候选符号组合2(513)。

例如：符号组合th，输入符号组合库1(510)，列出候选符号组合1(512)中的英文小写“th”；输入符号组合库2(511)，列出候选符号组合2(513)中的中文简体汉字“谈话”、“通话”、“童话”等。

如图6所示，本发明候选集符号分块布局实施例五：候选集符号数量为9，检测左上(601)、上(602)、右上(603)、左(604)、原位(605)、右(606)、左下(607)、下(608)、右下(609)九个方向，分别对应“A”、“B”、“C”、“D”、“E”、“F”、“G”、“H”、“I”九个符号。

如图7所示，本发明候选集符号分块布局实施例六：触屏动作检测区域(701)覆盖整个触屏动作移动方向识别区域(700)，触屏动作检测在整个候选集符号显示区域上进行，增加了检测区域面积。

如图8所示，本发明候选集符号分块布局实施例七：候选集符号数量为11，检测左上(801)、上(802)、右上(803)、左(804)、原位(805)、右(806)、左下(807)、下(808)、右下(809)、顺时针旋转(810)、逆时针旋转(811)十一个方向，分别对应“A”、“B”、“C”、“D”、“F”、“H”、“I”、“J”、“K”、“E”、“G”十一个符号。

如图9所示，本发明候选集符号分块布局实施例八：候选集符号显示和输入分开布局，触屏上为候选集显示区(901)，通过点击选中触屏动作移动方向识别区域，配合方向按键区(902)按键，提高方向识别准确度。

如图10所示，本发明检测触屏动作移动方向采用定期检测触屏动作分段的方向，每隔预设时间间隔Δt，采样触屏位置，由于触屏动作感应的都是一个小区域，因此对每一个采样时刻的感应区域求质心点，作为该时刻的触屏位置。时间间隔Δt的前后时刻触屏位置组成一个触屏动作的一个分段，以9个标签表示触屏动作分段的方向。

触屏动作分段距离Δs小于阈值T_s，标签化为C(1000)，认为未移动，停留在原位置；否则，当Δt≥T_s，水平线上下各偏移20度以内分别标签化为L(1003)、R(1007)，分别代表左、右方向；垂直线左右各偏移20度以内分别标签化为U(1001)、D(1005)，分别代表上、下方向；其余剩余4个50度范围分别标签化为UL(1002)、DL(1004)、DR(1006)、UR(1008)，分别代表左上、左下、右下、右上方向。

预设时间间隔Δt和阈值T_s决定了触屏动作检测的灵敏度，Δt越小，T_s越小，则检测越敏感；反之，则检测越迟钝。

如图11所示，子图(a)是左上方向触屏动作分段标签统计过程，左上方向动作移动轨迹(1101)，从t₀位置移动到t₁位置；采用图10所示的标签化规则，标签化为左上方向分段标签序列(1102)，依次为：L、L、L、UL、UL、UL、UL、UL；进行分段标签统计，有3个L标签，5个UL标签，得到左上方向分段标签统计直方图(1103)；

子图(b)是顺时针旋转触屏动作分段标签统计过程，顺时针旋转动作移动轨迹(1104)，从t₀位置移动到t₁位置；采用图10所示的标签化规则，标签化为顺时针旋转分段标签序列(1105)，依次为：U、UR、R、UR、R、DR、DR、DR、DR、DL、DL、D、L；进行分段标签统计，有1个D标签，2个DL标签，1个L标签，1个U标签，2个UR标签，2个R标签，4个DR标签，得到顺时针旋转分段标签统计直方图(1106)。

分别计D标签、DL标签、L标签、UL标签、C标签、U标签、UR标签、R标签、DR标签为1-9九个数字。

如图12所示，隶属度函数(1200)在最小标签离散度(1202)开始的指数曲线，而模糊阈值(1201)将标签离散度δ分成两个模糊子集。

如图13所示，模糊检测触屏动作移动方向流程包括以下步骤：

步骤一：每隔时间间隔采样触屏位置(1301)，每隔预设时间间隔Δt，采样触屏位置；

步骤二：感应区域质心作为触屏位置(1302)；

步骤三：触屏动作分段标签化(1303)，时间间隔Δt的前后时刻触屏位置组成一个触屏动作的一个分段，以9个标签表示触屏动作分段的方向，分别为：D、DL、L、UL、C、U、UR、R、DR，为了计算方便，每种标签定义一个数字与之对应，分别为：1、2、3、4、5、6、7、8、9，且分别表示：下方向、左下方向、左方向、左上方向、原位、上方向、右上方向、右方向、右下方向；

步骤四：分段标签统计(1304)，得到分段标签统计直方图，采用以下公式：

$H\left(d\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{count}(f\left(i\right),d)$

其中d∈{1，2，3，4，5，6，7，8，9}，为9种标签的数字，f(i)是第i段分段标签，count(·)为计数函数，如果f(i)＝d，count(f(i)，d)＝1，否则count(f(i)，d)＝0，n为触屏动作分段标签序列的标签总数，最后H(d)函数就是d号标签的总数；

步骤五：计算标签离散度函数(1305)，采用以下公式：

$\mathrm{\δ}=\underset{d=1}{\overset{9}{\mathrm{\Σ}}}|H\left(d\right)\·d-\mathrm{\μ}|,$ 其中 $\mathrm{\μ}=\frac{1}{9}\·\underset{d=1}{\overset{9}{\mathrm{\Σ}}}[H\left(d\right)\·d]$

步骤六：模糊化处理(1306)，采用以下隶属度函数：

$\mathrm{\μ}\left(\mathrm{\δ}\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& \mathrm{\δ}\≤{\mathrm{\δ}}_0\\ 1-e^{-\left({\mathrm{\δ}-\mathrm{\δ}}_0\right)}& \mathrm{\δ}>{\mathrm{\δ}}_0\end{array}\right.$

其中δ₀为最小标签离散度，由于触屏动作存在抖动、拖曳、伪迹，分段标签就可能存在最小标签离散度；

步骤七：模式判断(1307)，分成两个模糊子集，其中μ₀为模糊化阈值：

步骤八：求标签均值(1310)，采用公式：

$\mathrm{\μ}=\frac{1}{9}\·\underset{d=1}{\overset{9}{\mathrm{\Σ}}}[H\left(d\right)\·d]$

步骤九：E属于旋转模式(1309)，如果μ＜5，则输出逆时针旋转(1311)，否则μ≥5，则输出顺时针旋转(1312)；

步骤十：E属于方向模式(1308)，如果7＜μ≤8，则输出右上方向(1313)；如果8＜μ≤9，则输出右方向(1314)；如果9＜μ≤10，则输出右下方向(1315)；如果0＜μ≤1，则输出下方向(1316)；如果5＜μ≤6，则输出原位(1317)；如果1＜μ≤2，则输出左下方向(1318)；如果2＜μ≤3，则输出左方向(1319)；如果4＜μ≤5，则输出左上方向(1320)；如果6＜μ≤7，则输出上方向(1321)。

Claims (1)

1.一种用于触屏的便捷输入方法，通过检测触屏动作移动方向识别输入符号，其特征在于：

所应用的触屏是将触摸板和显示屏按1比1尺寸叠加在一起，用户可以在触屏上直接定位视觉焦点位置；

触屏功能分区包括：符号输入焦点框(100)、候选符号组合1(101)、候选符号组合2(102)、触屏动作移动方向识别区域1(103)、触屏动作移动方向识别区域2(104)、触屏动作移动方向识别区域3(105)、触屏动作移动方向识别区域4(106)；

其中每一个触屏动作移动方向识别区域包括：触屏动作检测区域(107)、候选集符号(108)；用户在触屏动作检测区域(107)内滑动手指、手写笔或其他感应定位设备，触发触屏的输入事件，触屏记录触屏动作起始点(109)和触屏动作终止点(110)，通过模糊检测触屏动作移动方向的识别算法处理之后，确定左上、上、右上、左、右、左下、下、右下八个方向，每一个方向对应触屏动作移动方向识别区域内候选集符号(108)中相应方位上的符号；

所述模糊检测触屏动作移动方向流程，具体包括以下步骤：

步骤一：每隔时间间隔采样触屏位置(1301)，每隔预设时间间隔Δt，采样触屏位置；

步骤二：感应区域质心作为触屏位置(1302)；

步骤三：触屏动作分段标签化(1303)，时间间隔Δt的前后时刻触屏位置组成一个触屏动作的一个分段，以9个标签表示触屏动作分段的方向，分别为：D、DL、L、UL、C、U、UR、R、DR；为了计算方便，每种标签定义一个数字与之对应，分别为：1、2、3、4、5、6、7、8、9，且分别表示：下方向、左下方向、左方向、左上方向、原位、上方向、右上方向、右方向、右下方向；

触屏动作分段距离Δs小于阈值T_s，标签化为C(1000)，认为未移动，停留在原位置；否则，当Δs≥T_s，水平线上下各偏移20度以内分别标签化为L(1003)、R(1007)，分别代表左、右方向；垂直线左右各偏移20度以内分别标签化为U(1001)、D(1005)，分别代表上、下方向；其余剩余4个50度范围分别标签化为UL(1002)、DL(1004)、DR(1006)、UR(1008)，分别代表左上、左下、右下、右上方向；

步骤四：分段标签统计(1304)，得到分段标签统计直方图，采用以下公式：

$H\left(d\right)=\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}count\left(f\right(i),d)$

其中d∈{1，2，3，4，5，6，7，8，9}，为9种标签的数字，f(i)是第i段分段标签，count(f(i)，d)为计数函数，如果f(i)＝d，则count(f(i)，d)＝1，否则count(f(i)，d)＝0，n为触屏动作分段标签序列的标签总数，最后H(d)函数就是d号标签的总数；

步骤五：计算标签离散度函数(1305)，采用以下公式：

$\mathrm{\δ}=\underset{d=1}{\overset{9}{\Σ}}|H\left(d\right)\·d-\mathrm{\μ}|,$ 其中 $\mathrm{\μ}=\frac{1}{9}\·\underset{d=1}{\overset{9}{\Σ}}\[H\left(d\right)\·d\]$

步骤六：模糊化处理(1306)，采用以下隶属度函数：

$\mathrm{\μ}\left(\mathrm{\δ}\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& \mathrm{\δ}\≤{\mathrm{\δ}}_0\\ 1-e^{-(\mathrm{\δ}-{\mathrm{\δ}}_0)}& \mathrm{\δ}>{\mathrm{\δ}}_0\end{array}\right.$

其中δ₀为最小标签离散度，为一常数，用于抵消由于触屏动作存在抖动、拖曳、伪迹而产生的标签离散度误差；

步骤七：模式判断(1307)，分成两个模糊子集，其中μ₀为模糊化阈值：

步骤八：求标签均值(1310)，采用公式：

$\mathrm{\μ}=\frac{1}{9}\·\underset{d=1}{\overset{9}{\Σ}}\[H\left(d\right)\·d\]$

步骤九：E属于旋转模式(1309)，如果μ＜5，则输出逆时针旋转(1311)，否则μ≥5，则输出顺时针旋转(1312)；

步骤十：E属于方向模式(1308)，如果7＜μ≤8，则输出右上方向(1313)；如果8＜μ≤9，则输出右方向(1314)；如果9＜μ≤10，则输出右下方向(1315)；如果0＜μ≤1，则输出下方向(1316)；如果5＜μ≤6，则输出原位(1317)；如果1＜μ≤2，则输出左下方向(1318)；如果2＜μ≤3，则输出左方向(1319)；如果4＜μ≤5，则输出左上方向(1320)；如果6＜μ≤7，则输出上方向(1321)。