我国是世界上遭受风暴潮灾害最频繁、最严重的国家之一。如何对风暴潮灾害进行实时监测与提前预测预警,满足城市、港口和渔场等特定区域的精细化预警预报需求一直是海洋防灾减灾工作的重大课题。因此,开展风暴潮监测预警系统研究十分重要。本文主要工作是研究并设计出一种风暴潮监测预警系统。通过对国内外风暴潮监测与预警技术的研究现状进行分析,明确了系统的总体设计目标;开展了基于数字滤波算法的潮汐与波浪数据提取和基于神经网络算法的风暴潮增水预测的理论方法研究;根据系统功能需求完成了以STM32F4和μC/OS-II操作系统为核心的系统硬件和软件设计,并实现了FIR滤波算法与BP神经网络算法在系统主芯片STM32F4上的移植与运用;最后通过现场实验验证了本设计系统具有良好的实用性和可靠性,在风暴潮相关参数测量与预测上有相当高的准确性与一致性。本文主要研究内容如下:(1)全面了解国内外风暴潮监测与预警技术的研究现状,针对现有技术不足和当前存在问题,提出本论文研究的风暴潮监测预警系统的特色与创新点;(2)根据风暴潮相关技术规范要求明确系统设计目标与总体结构,根据测量技术指标对传感器进行选型,并对系统所采用的相关数据处理方法进行对比分析,包括基于多种数字滤波算法的潮汐与波浪数据提取方法和基于多种神经网络算法的风暴潮增水预测方法;(3)根据设计目标搭建系统硬件结构,详细阐述基于STM32F4的数据采集器硬件设计,对系统其他硬件模块的选型设计进行说明,同时对系统设计的可靠性进行了分析;(4)完成基于μC/OS-II操作系统的系统软件设计,对操作系统实时多任务划分进行详细说明,实现FIR滤波算法与BP神经网络算法在数据采集器STM32F4上移植与运用,同时完成HMI触摸屏界面与系统内数据通信协议的设计;(5)在成山头海域开展现场实验,对风暴潮监测预警系统的各项功能进行测试与验证,通过设备选址安装、调试与连续工作实验测试了系统的实用性与可靠性,通过与当地海洋站观测数据进行比对验证系统获取的数据的准确性和一致性。