本文主要光电矩阵编码器的关键技术进行研究：首先,对光电轴角编码器的整体结构进行分析并对轴系、码盘、照明系统等部分的设计进行详述,通过对8矩阵码盘设计的推导,进而从理论上完成了对16矩阵码盘的设计。其次,对其信号采集及处理系统进行了设计。最后,对光电编码器的在测量过程中针对信号质量和软件细分等方面出现的误差进行分析,并提出了相应的改进方式。选择DSP作为整个系统的主控芯片,灵活的运用高性能的模拟数据转换器来采集光电信号。在CPLD内完成整个系统的译码。介绍了基于整个系统离散傅立叶变换在编码器细分误差计算与补偿方面的应用。为了提高光电编码器的精度,结合光电编码器误差非线性、模型不确定的特点,本文采用BP神经网络对误差进行补偿,该方法只要能提供足够多的样本模式对供网络进行学习训练,它便能完成由n维输入空间到m维输出空间的非线性映射,训练后的网络具有良好的泛化能力。经过补偿后,光电编码器的精度得到了明显的改善。