STM32开发板手写识别实现与LDA降维解析

"这篇文档是关于使用Factory Talk View ME触摸屏开发软件实现手写识别功能的简介，主要针对ALIENTEK战舰STM32开发板。文中详细介绍了手写识别的基本概念及其在移动设备中的应用，并阐述了手写识别系统的组成部分，包括训练学习和识别过程。训练过程涉及到样本采集、特征提取、LDA线性判别分析进行降维以及模板库的建立。在识别过程中，使用了最小距离分类器。文档还提到了STM32F1系列开发板的相关教程和资源，供读者进一步学习使用。" 本文档主要讨论了手写识别技术在STM32开发板上的应用，特别是在ALIENTEK战舰STM32F103V3开发板上。手写识别技术是一种将手写笔迹转化为可读文本的处理过程，它使得用户可以通过自然的书写方式输入文字，无需键盘或鼠标。随着移动设备的普及，手写识别变得越来越常见。 手写识别系统通常由两个核心步骤组成：训练和识别。在训练阶段，系统需要收集大量不同类别的手写样本，如数字0到9、字母a到z和A到Z。这些样本经过特征提取，通常采用方向特征，然后利用LDA（线性判别分析）进行降维处理，以减少计算量和存储需求。LDA是一种假设样本服从高斯分布的统计方法，通过低维投影最大化样本间差异。特征提取后，将样本平均计算得到模板库，用于后续的识别过程。 在识别阶段，新写入的手写数据同样经过特征提取和降维，接着与模板库中的样本进行比较，采用最小距离分类器来确定最接近的类别，从而识别出对应的字符。 此外，文档还提及了ALIENTEK提供的STM32开发板相关教程和资源，包括STM32F103V3开发板的硬件介绍、原理图详解、IO引脚分配等，为开发者提供了详细的参考资料和学习路径。 总体而言，这篇文档不仅介绍了手写识别技术的基本原理，还为使用ALIENTEK战舰STM32开发板进行实际操作的工程师提供了实用指导，有助于他们在实际项目中实现手写识别功能。