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本发明公开了一种融合稀疏学习和二分法的情绪状态特征选择优化方法，包括获取特征集，并作归一化处理，所述特征集根据预处理生理信号特性，进行特征提取，初步筛选出表征效果好的单特征组建；利用稀疏学习算法，通过最小范数最小二乘方法求解稀疏学习系数以此判别每类信号下特征与目标类别间的相关性，并按每类特征的贡献度进行排序，结合二分法搜索出每类信号下不同的最优特征子集；把不同类生理信号下各自的最优特征子集进行融合，得到最优的情绪状态表征。本发明提出融合稀疏学习和二分法的方法，使每类信号下都具有各自不同的最优特征子集，有利于更客观的表征每类生理信号；融合不同生理信号下各自的最优特征子集，使得情绪的表征更加全面。

本发明涉及集成电路技术领域，且公开了一种采用双向逐次逼近比较型SAR二分法电路的DLDO电路，该电路包括以双向逐次逼近比较型(SAR)为核心的二分法粗调电路、细调电路、窗口比较器、单限比较器和负载电路。其中，该二分法电路部分还包括了大尺寸二进制PMOS阵列，细调电路中包括了细调逻辑和小尺寸PMOS阵列。其中单限比较器将输出电压VOUT与参考电压VREF进行比较，得到方向FD信号，用来控制双向二分法粗调电路和细调电路的调整方向，使输入电压VOUT趋近于参考电压VREF。本发明具有瞬态响应速度快，上下冲电压小，电路结构简单，全集成化等优点，电路实现了快速将输出电压稳定在参考值附近的能力，减小了上下冲电压，并且确保了输出电压VOUT的带载能力。

本发明公开了一种基于二分法和路径融合的全局避障路径规划方法，涉及机器人路径规划技术领域。本发明的规划方法具体包括以下步骤：S1：初始化起始点start和目标点goal，根据已知空间环境建立二维空间模型；S2：建立碰撞检测模型，在start至goal的直线段上生成采样点，判断start至goal是否存在直接路径；S3：若存在直接路径，则将start和goal作为路径节点加入路径，并将该路径作为最佳路径，路径规划结束；S4：若不存在直接路径，则基于二分法，计算得到start至goal的所有可能路径。本发明可以为机器人规划出最短路径且能显著提高规划搜索效率，具有较高的实际应用价值。