湿度作为一个普通的物理量却在我们的生活、工厂生产、农业种植等领域都有极其重要的作用。目前湿敏材料和湿度测量方法在国内外已有大量的研究。本实验室对氧化石墨烯研究发现,氧化石墨烯材料表面存在的羟基、羧基、环氧基官能团具有很强的亲水性以及较大的比表面积,是湿敏材料的理想选择。半导体硅桥具有稳定性高、灵敏度强等特点,可以把氧化石墨烯涂在硅桥上形成感湿薄膜,制作成湿度传感器。但氧化石墨烯和半导体都存在着温度特性,使得涂有氧化石墨烯的硅桥湿度传感器性能容易受温度的影响而产生变化。因此,需要采用各种方法进行温度补偿。Altera公司生产的FPGA芯片已经在资源上高度集成,除了丰富的逻辑资源外还集成了多种专用集成模块,使得设计方便、开发周期短；在速度上也已经有很大的提高；并且FPGA开发成本低,是作为各种设计应用处理器的最佳选择。径向基(RBF)神经网络有较强的学习能力,并且网络结构简单、收敛速度快、可以任意逼近非线性函数。因此,可以利用FPGA实现RBF神经网络来处理湿度传感器温漂问题。本文就以FPGA芯片为核心器件,设计实现RBF神经网络来对湿度传感器温漂进行补偿。在文章中首先对涂有氧化石墨烯的湿度传感器特性进行实验分析后,设计制作了湿度传感器测量电路,在恒温恒湿箱中采集不同恒定温度下传感器的湿度特性(即相对湿度和硅桥输出电压变化的关系)实验数据。在MATLAB中反复对实验数据使用RBF神经网络训练,最终得到2输入、21个神经元、1输出的网络模型。在FPGA上对RBF神经网络的实现是利用SOPC Builder设计硬件架构,通过添加指令,在NIOS环境下利用C语言进行设计,这样就解决了利用Verilog或VHDL设计消耗资源多和软件模拟耗时多的问题。最后通过系统验证结果表明这种方法实现简单,可靠性强,消耗资源少。同时在FPGA上也设计实现了A/D和D/A的IP核及读写程序、串口调试程序、LCD接口及显示程序、温度读取程序等。GO硅桥湿度传感器输出的模拟信号经过滤波—放大—滤波后送入A/D转换芯片,转换成的数字信号和采集来的温度信号同时送入FPGA中使用RBF神经网络对其温度补偿,补偿以后的湿度信号通过两种方式进行处理：1、使用LCD1602进行显示：2、使用了D/A芯片转换成差分模拟信号输出。同时为了手动输入和修改RBF神经网络的参数,也设计了串口电路,这样就减少了对不同传感器的数据处理需要重新对FPGA配置的麻烦。最后通过对系统的验证证明,系统能够达到预期的设计目标。