为了满足当代社会用户的对于信息提取的方便和快捷性的需要,越来越多的信息发布会面向移动设备端,基于触摸屏界面的用户设备在很多方面满足了用户的需求。最重要的是,移动设备的整个可见表面现在可以用于显示网页浏览和阅读,而且操作简单,一般而言,移动端的用户阅读文本比电脑端用户容易得多。但是在移动端,其他的一些功能操作受到了影响,其中的一个就是文本选择功能。在触摸屏上,文本字体变小,只能通过手指触摸改变插入光标位置,由于手指相较于文字较大,导致单单是插入光标的精确定位这个操作都会变得困难。特别是需要选择大量文本时,由于手指的持续指向会使用户很容易产生疲惫感。所以,结合压力自适应技术,以及加上压力与光标相结合的手势,本文提出了一款适合大文本选择的方法。首先,提出了一种针对不同用户、基于3D-touch与手势选择的长文本选择方法。由于不同用户对于手指按压力道的差异性,将屏幕分成三个区域。在初始化的时候要求用户对三个区域的轻按与重按操作,然后根据按压数据进行压力初始化;通过双击本任意位置从阅读模式进入到文本选择模式(背景变暗);单击选择某个字,长按进入到长文本选择,结尾光标处标亮,较为醒目;3D-Touch将压力分成:轻点、轻按、重按,不同的压力有不同的选择速度;长文本选择按压期间,如将按压手指水平向左或者向右滑动能够撤销选择并重新进入到阅读模式,松开手指后结尾光标闪烁,移动光标进行更加精细的微调;再次松开手指会出现菜单,对所选文本进行后续操作。其次,提出了基于LMS算法的压力感应自适应方法和基于最小二乘法的压力感应自适应方法。LMS算法(最小均方误差算法)和最小二乘法都是基于纠错学习规则的学习算法。学习算法的自适应过程是一个不断逼近目标的过程。通过自适应学习,使临界压力值能更逼近用户日常操作的真实临界压力值,从而使特定用户获得更好的操作体验。最后,本文的数据数据实验分为三部分,第一个实验是给出选择文本任务,由志愿者选择并记录选择时间,客观测试哪个文本选择方法效率更高;第二个实验是进行问卷调查,将本文设计的文本选择系统与手机自带的文本选择系统对比,由志愿者来主观评判哪个系统更好用;第三个实验是通过数据实验对比两种压力自适应算法的优缺点。