基于嵌入式Linux和Qtopia平台维文输入法的实现

手持设备已在国内普及开来,那么在新疆这样特殊的多民族地区,手持设备的本地化以及本地化输入法的开发需求也越来越迫切。主要讨论如何在Qtopia中设计和实现维文智能输入法。首先介绍Qtopia的插件技术;接着详细介绍了维文输入法的主要算法和实现过程;最后,介绍Qtopia安装维文输入法的方法。     

在线监测基站控制软件的中文化研究

多仪表的现场统一控制是基站控制软件的一个重要功能,因此,需要实现一个友好的统一控制的图形界面,并能与系统进行中文信息交互.文章主要针对基站控制软件采用的Qtopia4图形系统,研究了它的中文显示和输入技术.在分析Qtopia4的插件技术的基础上,阐述了输入法的实现原理,并实现了一种中文拼音输入法.     

基于Qtopia平台的阿拉伯文输入法的实现

介绍在Qtopia平台上设计并实现阿拉伯语输入法的方法和步骤,详细阐述了输入法插件的接口、字典文件的构建、算法的设计.该输入法主要通过手机数字键盘进行输入,实现了基本单词输入,同时还具有用户自己造词的功能.     

基于Qtopia的嵌入式智能拼音输入法设计

中文输入法已经成为用户选择嵌入式产品时考虑的一项重要因素.本文介绍了在UP-NETARM2410-S嵌入式开发平台上设计并实现基于Qtopia的智能拼音输入法的方法.详细介绍了输入法窗口的设计、汉字的检索以及输入法的移植过程.该输入法使用软键盘操作,具有联想功能,为嵌入式设备提供了更好的中文输入支持.     

基于Qtopia4的嵌入式阿拉伯文智能学习输入法的实现

随着手持设备的迅猛发展,新疆作为我国面向中西亚国家促进合作、交流的桥头堡,在智能手机等嵌入式产品中支持快速高效的阿拉伯文输入显得尤为重要。讨论如何在Qtopia4中设计和实现阿拉伯文智能学习输入法。详细阐述基于Qtopia4平台的阿拉伯文本地化解决方案、该输入法的词库构建与算法设计。实现单词智能联想和整句输入,具备自我学习功能。最终将该输入法移植到广州友善之臂ARM11开发板Mini6410的Qtopia 4.4.3 Mobile版中。     

基于Qt／Embedded技术的中文输入法设计

本文分析归纳了手持设备中文输入法的现状,阐明了为成本低、周期短的项目开发一种中文输入法的必要性,实现了一种基于Qt／Embedded技术的,具备可移植性、可扩展性的中文输入法。     

Pocket PC中汉字输入法分析与实现

嵌入式操作系统在PDA与智能电话等手持设备领域的应用日益广泛,如何在这些设备中方便、快速输入汉字需要解决,所以将目前PC平台上的优秀输入法移植到PDA与智能电话中是一个具有实际意义的问题.本文以在Pocket PC平台上设计一个Unicode内码输入法为例,介绍Pocket PC的输入法接口与编程实现一个Pocket PC输入法的过程.     

基于Qtopia的RealMedia解码器插件移植与优化

针对目前手持多媒体播放器对RealMedia格式支持不足,在对RealMedia格式,Qtopia中Mediaplayer的解码器插件进行分析的基础上,把RealMedia解码器作为播放器插件在基于i.MX21的手持多媒体播放器上进行了移植,并着重对解码器性能进行了优化,实现了基于硬件的色彩空间转换和图像缩放,显著提升了解码器性能.     

Windows Mobile Standard中文输入法设计实现

Windows Mobile Standard是主流的手机操作系统之一,但其中的汉字输入法少,用户选择余地小。首先比较了Windows Mobile Standard中文输入法与桌面Windows中文输入法的异同,分析了Windows Mobile Standard的输入接口,然后讲解了设计并实现一个Windows Mobile Standard纵横码中文输入法的过程,描述了其中的一些关键问题。纵横码汉字输入法的开发对于各种输入法向手持设备上移植具有借鉴意义。     

一个适用于手持设备的多层汉字输入法模型

随着以PDA和智能手机为代表的手持设备快速发展,汉字输入法选择余地小的缺点已经成为影响其普及的障碍之一。究其原因是手持设备中的操作系统和物理设备类型多,而开发的汉字输入法在不同手持设备中不通用,造成开发效率低。本文介绍了一个适用于手持设备的多层的通用汉字输入法模型,详细描述了模型中每一层的功能和特点,讲解了如何基于该模型实现一个输入法,并概要论述了本模型的优点。     

基于嵌入式Linux和Qtopia平台中文环境的实现

嵌入式Linux系统的应用日益广泛,但是如何实现它对中文环境的支持却仍是开发人员必须面对的一个难题.Qtopia是在嵌入式Linux系统中广泛使用的GUI综合应用平台,它对国际化的完备支持在很大程度上简化了实现中文环境的问题.本文介绍了Linux系统中文环境的实现机制,并详细阐述了基于嵌入式Linux和Qtopia平台的中文解决方案.     

嵌入式Linux和Qtopia下矩阵键盘输入的实现

详细介绍了基于嵌入式Linux和Qtopia的矩阵键盘输入实现方法。通过重载Qt的事件过滤器,结合信号和槽机制,利用两级状态处理及有效输入的界定,来简化输入过程,减少按键次数,提高输入效率。同时利用Qtopia的图形显示,使输入界面清晰,更适用于嵌入式终端设备。     

QTE/Qtopia在linux智能手机中的应用

随着嵌入式系统的发展,嵌入式系统GUI成为一个新的研究热点.QTE/Qtopia是一套十分完善的嵌入式图形系统解决方案,它采用frambuffer作为底层图形引擎.QTE是底层的核心库,提供了图形界面编程接口,Qtopia是专门针对嵌入式产品的可定制和开发的用户界面系统.文中分别介绍了它们的结构和框架,并给出了它们的移植方案,包括交叉编译环境建立,文件修改,编译参数设置.     

基于Qtopia Phone Edition和嵌入式Linux的VoFi Phone模块的设计与实现

介绍了VoFi(VoiceoverIPoverWiFi)Phone模块在嵌入式Linux系统MontaVistaLinuxConsumerElectronicsEdition和QtopiaPhoneEdition软件平台上的设计与实现。在分析了QtopiaPhoneLibrary结构的基础上,给出了在保持其原有架构不变的前提下扩展VoFiPhone模块的设计方案,并按照自顶向下的顺序,介绍了模块各部分的实现。对QtopiaPhoneLibrary架构的分析以及使用低耦合的方式在其上扩展VoFiPhone模块的方法对开发其他基于QtopiaPhoneLibrary的应用也有参考意义。     

基于Qtopia的嵌入式软件开发

Qtopia的出现为使用嵌入式Linux作为操作系统的手持设备提供了开发图形应用程序的便捷手段.介绍了在Linux操作系统中构建Qtopia环境的过程.以"贪吃蛇游戏"为例,描述了使用Qtopia程序库开发嵌入式应用的过程.以Motorola A780手机为目标平台,阐述了构建交叉编译环境和交叉编译应用程序的步骤.     

基于ARM9的Qtopia在utu2440上的移植及其应用开发

该文首先简要分析了Qtopia的实现技术和应用现状,然后详细论述了如何在基于s3c2440架构的开发板上移植Qtopia开发平台的过程,并结合项目需求介绍了Qtopia平台部分功能的完善。此外还介绍了MPlayer的移植过程,以及开发环境的搭建和若干开发实例。     

Stroke++: A new Chinese input method for touch screen mobile phones

Over the past few decades, users have been feeling clumsy inputting Chinese on mobile devices, partly because the layout of the keyboard/keypad is originally designed for inputting Latin alphabets. To improve this user experience, we propose Stroke++, a novel Chinese input method for touch screen mobile devices. More specifically, Stroke++ provides efficient keypad layout, a friendly user interface and a intelligent character/phrase candidate set generation algorithms. Stroke++ splits a Chinese character into multiple radicals. By leveraging hieroglyphic properties of Chinese characters, our method requires users to only input a subset of the radicals to identify the target character, making it much faster and easier to input Chinese on mobile phones. Our user study results show that Stroke++ outperforms most major Chinese input methods on mobile devices, including Stroke, Pinyin and Hand Writing Recognition (HWR), in terms of the input efficiency and usability. Moreover, we also demonstrate that Stroke++ offers a low entry barrier for Chinese-input novices.