纳米铁酸镧与高分子制成复合材料湿敏元件。测量元件的灵敏度、湿滞特性、电容特性、阻抗特性、响应恢复时间特性、温度特性。其中测试电压为1V、测试频率为10Hz-100KHz、测试温度为5℃-30℃。结果表明,元件灵敏度较高,在相对湿度11%-97%范围内,元件的电阻变化了四个数量级,最大湿滞约为4%RH,测试频率在100Hz-10KHz范围内,具有较好的线性度,响应时间为90s,恢复时间为100s。温度漂移问题是湿度传感器应用的主要障碍之一。纳米铁酸镧与高分子复合湿敏元件的温度漂移系数在2. 5-3%RH/℃。本文用BP神经网络方法改善湿敏元件的温度漂移。首先基于Matlab做定性的分析,通过比较采用不同隐层神经元个数、不同传递函数以及不同学习算法的BP神经网络,得出一个可以使精度达到±2%RH的神经网络,网络结构是单隐层、隐层含5个神经元、传递函数是双曲正切函数、学习算法采用加动量项的梯度下降法。接着讨论了硬件实现中有限精度的问题,确定了具体实现时,网络输入、权值、阈值、传递函数的精度。得出网络输入为8位有符号数、权值为16位有符号数、阈值为18位有符号数、传递函数采用CORDIC算法实现、输出是8位有符号数的神经网络。位数的统一,可以进行乘法器、加法器和传递函数的复用,以节约资源。接着应用Matlab做算法级的仿真,得出具体硬件系统实现是正确可行的。通过FPGA硬件实现该BP神经网络。首先采用ModelSim做功能验证和时序验证、Leonard 2002a做综合、QuartusⅡ做布局布线,然后在Altera公司的ACEX1k EP1k50208-3FPGA验证板上进行验证,其工作频率设置为12MHz。得出一个离线的人工神经网络硬件系统,其精度可以达到±3%RH。此系统可以有效的解决温度漂移对测量带来的影响。