ARM9平台上的手写体数字识别技术研究与实现

本篇硕士学位论文主要探讨的是基于ARM9的手写体数字识别技术的研究与实现，由湖南大学的夏文超同学撰写，专业方向为电子科学与技术，导师为戴瑜兴。ARM9作为一个精简指令集（RISC）处理器，因其低功耗和高效能，在嵌入式领域得到了广泛应用。作者的研究旨在探索如何在Linux操作系统环境下，利用ARM9硬件平台来开发手写体数字识别功能。 论文首先概述了智能技术的快速发展，强调了手写体识别在人机交互中的关键作用，特别是ARM系列处理器在其中的优势。它详细介绍了ARM9处理器的应用背景和其在嵌入式系统中的潜力，论证了在ARM9平台上实现手写体识别的可行性。 接下来，论文深入剖析了以2410芯片为核心的硬件系统，包括硬件组成、各模块的工作原理和功能。作者配置和编译了ARM9的Linux内核，并成功挂载了适合NAND FLASH的YAFFS文件系统，同时对液晶显示和触摸屏进行了配置与调试，完成了Linux系统的移植工作。 在图像识别技术部分，作者讨论了预处理技术在模式识别中的重要性，分析了预处理模块的数学原理，并利用Qt编程环境实现了这一功能。针对BP网络的学习算法，作者对其进行了改进，通过参数优化降低了网络训练失败的风险和时间消耗，使用Matlab的神经网络工具箱实现了训练过程。 训练完成后的神经网络模块，作者将其导出为C语言代码，并针对Qt和Linux环境进行了适应性修改。论文的核心部分是将训练好的神经网络模块整合到Qt应用中，通过捕捉触摸屏输入生成图像文件，并最终嵌入到ARM9平台的程序中运行。这种设计方法对于复杂文字识别具有潜在的扩展性和实用性。 总结来说，这篇论文不仅涵盖了ARM9硬件平台的选择、Linux系统集成、图像预处理和神经网络训练等关键技术，还展示了如何将这些技术应用于实际的手写体数字识别项目，为类似领域的研究提供了有价值的参考。通过进一步优化和扩展，该技术有潜力拓展到更复杂的文字识别场景。