基于arm9毕业设计论文

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1、湖南大学硕士学位论文基于ARM9的手写体数字识别技术研究与实现姓名：夏文超申请学位级别：硕士专业：电子科学与技术指导教师：戴瑜兴20081110基fARM9的手写体数宁识别技术研究与实现摘要‘近年来智能技术发展十分迅猛。产品功能越来越强大，出现功能捆绑及集成化的趋势。手写体识别作为一种最简单直接的人机交互手段，在智能设备中有重要作用。新兴的精简指令集ARM系列处理器，相比于传统的复杂指令集处理器，功耗更低计算能力更强大，近年来在嵌入式领域得到广泛的应用。本文围绕ARM9核心的硬件平台，研究在Linux上实现手写体数字的自动识别的方法。(1)通过分析手写体识别技术的发展状况，ARM核心系列

2、芯片的应用情况，说明了在ARM平台上实现手写体数字识别功能的可行性。(2)以2410芯片为核心，阐述了系统的硬件组成及其特点，各个硬件模块的原理及功能。对ARM．Linux内核进行配置及编译，挂载了适用于NANDFLASH的YAFFS文件系统，对液晶及触摸屏进行了配置及调试，最后将Linux系统移植到ARM平台上。(3)结合当今图像识别技术的发展，阐述了模式识别问题中图像预处理的主要方法，分析了图像预处理过程中各个模块的数学原理，利用跨平台编程环境Qt编程实现了图像预处理功能。(4)通过分析经典BP网络的学习算法及其优缺点，针对传统BP算法的缺点进行了参数优化，减少了网络训练失败的几率及

3、训练所使用的时间。利用Matlab强大的数据处理与快速编程能力，使用神经网络工具箱，编程实现BP网络，并使用处理好的图片数据对网络进行了训练。训练完成后，使用字符图片样本对神经网络进行了测试，并给出了测试结果，证明了训练结果的正确性。(5)利用Matlab的联合编程能力，配置好模块参数后，将训练好的神经网络模块导出生成C语言代码，并结合Qt及Linux的特点进行适应性修改。根据课题要求，在Qt环境中配置好触摸屏，使用程序抓取触摸屏动作生成图像文件，最后将神经网络模块嵌入到程序主体当中，下载到ARM平台上运行。本文的设计原理适合于更复杂的文字识别场合，具有借鉴意义。根据需求对网络进行优化，

4、并加入更多分类器减少单个网络的规模，就能实现更为复杂的手写体识别功能。关键词：ARM；神经网络；手写体识别；Linux；Matlab；Qt硕}：学位论史AbstractIntelligenttechnologyhadbeendeveloppingrapidlyinrecentyears．Theproductbecamemorepow爸rful，anditshowedatrendofcapabilityintegrati6n．AsthemostsimpleanddirectiVemethodofman-machineconversation，handw“tingrecognitiontec

5、hniqueplayedaninlportantroleinintelligentdevice．ComparedwithtraditionalCISCprocessor，thenewRISCprocessorARM，cancomputefasterwith10werpowerconsume，soitwaswidelyusedinembeddedapplicationsinrecentyears．ThispaperwouldgiVearesearchabouthowtoimplementthefunctionalityofhandw“tingnumbersrecognition，based

6、onARM9hardwareplatform．(1)ByanalyzingthedeVelopmentofhandwritingrecognitiontechniqueandtheapplicationsofARMserialprocessor，thispaperprovedthefeasibilityofimplementingthehandwritingnumberrecognitionfunctionalityontheplatform．(2)WiththecoreofSamSungS3C24lOprocessor，thispaperexpatiatedonthestructure

7、andspecialtyofthesystem’hardware，andthetheorVandfunctionsofhardwareblocks．BasedontheresearchoftheLinux’structure，thispaperconfiguredandbuilttheARM—Linuxcore，installedtheYAFFSfilesvstemwhichfittheNANDFLASHmanagement，con