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字符的识别部分采用了余弦算法，利用余弦定理来判断其与标准字符的相似性。

4 测试结果

4.1 测试结果展示图二、图三（部分字符库字符识别）

4.2 可识别字符库

4.2.1 可识别的英文字母以及识别率（单位 %）（见表1）

4.2.2 可识别的数字以及识别率（单位：%）（见表2）

4.2.3 可识别的汉字以及识别率（单位：%）（见表3）

5 结语

本文提出了基于DSP的字符识别系统的设计，原理与基本算法。通过最后的实验结果，可以表明，系统工作稳定，识别效率高，识别精度高，并有较大的提升空间。伴随着大量的文章，图片分别以PDF以及BMP格式进入互联网，对字符以及图像中的字符识别成为了一大难题，同时也说明了有较大的研究空间和发展价值[8]。

参考文献：

[1]Rafael C.Gonzalez，Richard E.Woods. 数字图像处理第三版.Digital Image Processing，Third Edition.[M].北京：电子工业出版社，2011.6.

[2]Rafael C.Gonzalez，Richard E.Woods，Steven L.Eddins.数字图像处理的MATLAB实现（第2版）[M].北京：清华大学出版社，2013.4.

[3]汪春梅，孙洪波.TMS320C55xx DSP原理及应用[M].北京：电子工业出版社，

[4]赵小强，李大湘，白本督.DSP原理及图像处理应用[M].

[5]孙明.数字图像处理与分析基础――MATLAB和C++实现[M].北京：电子工业出版社，

[6]刘珂含，何培宇，关胜平，田芳芳，吴嵘. 基于TMS320VC5509A的图像采集与识别系统[J].四川大学学报（自然科学版），2008，45（1）.

[7]陈炳权.基于DSP+FPGA的实时图像识别系统硬件与算法设计[J].衡阳师范学院学报 2008，29（3）.

[8]肖明明，黎耀荣.基于DSP的字符识别系统的实现[J].微计算机信息（嵌入式与SOC）， 2009，25（1-2）.

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