嵌入式系统的存储器空间和寻址能力是有限的,采用计算机汉字字库存储和识别机理必将限制嵌入式系统的工作性能。因此,研究基于嵌入式系统的汉字存储与识别改进技术尤为重要。本文在深入探讨目前嵌入式系统的汉字识别技术基础上,根据汉字字库技术中汉字字形变化的原理,提出了单字号存储,可多字号识别的设计新思路,实现了基于单一字体的多字号识别技术,大大节省了嵌入式系统的资源。小波分析和人工神经网络相结合是字符识别领域的研究方向。目前大多数学者利用一维小波变换实现了数字识别、西文字母识别、字体识别车牌识别等,取得了很好的效果,但由于印刷体汉字自身的特点决定了目前以提取汉字图像一维小波变换的低频分量识别汉字的局限性。二维小波在一维小波变换的基础上增加了方向性,本文将二维小波应用于印刷体汉字识别过程,利用脊波变换提取汉字图像横、竖、撇、捺方向的特征向量,并结合BP人工神经网络进行汉字识别取得了很好的效果,这在脊波变换的应用以及汉字识别算法上都是一次创新。同时本文利用神经网络的自学习能力,训练宋体单一字号,实现了宋体所有字号字的汉字识别,节省了系统资源,实现了与本文背景设计的行列加权编码技术识别汉字的交接。