空间手写作为一种新兴的人机交互技术,依靠其灵活性及舒适的用户体验,正逐渐成为手写领域的发展趋势。随着MEMS技术的发展,空间手写的输入设备一般选择的是体积小、精度高、抗外部环境干扰能力强的MEMS加速度传感器。而在目前的研究中,空间手写字符因连笔的存在而影响识别效果的问题越来越突出；另外空间手写由于研究刚刚起步,还没有成熟的字符库,进而造成分类器训练样本数据不足的问题日益显现。本文在分析空间手写字符的特点的基础上,提出了一种基于连笔消除的空间手写识别预处理方法,从而有效的解决了上述问题。该方法首先利用主元分析方法将空间手写字符平面化,然后提取字符拐点和笔画方向特征。为了避免笔画的误消除,先利用支持向量机(SVM)把未知字符分为带连笔字符和非连笔字符两类,再利用连笔的书写特征对连笔字符进行连笔消除。这种预处理办法不但解决了连笔对字符识别造成的影响,而且将空间字符轨迹完全转化为平面字符轨迹,最后可直接用平面字符分类器和现有的平面字符库即可进行字符识别,这可以有效地解决分类器训练样本数据不足的问题。最后本文通过实验验证了基于主元分析方法进行空间字符平面化的有效性,也展示了基于SVM字符分类后的空间手写字符连笔消除的效果。另外,采用了HMM(隐马尔可夫模型)作为分类器对字符进行识别,实验表明,连笔消除后字符的识别率有了显著提高,从而更为直观的验证了该预处理方法的有效性。