FPGA学员1如果你是通信相关方向，可以考虑“软件无线电（SDR）频谱监测与调制识别小系统”。用FPGA+ADC板卡（比如AD9361这种太贵，可以用低速ADC先做仿真）实现数字下变频、滤波、解调等。实际参赛如果条件有限，可以先用MATLAB或Python生成调制信号（ASK、FSK、PSK）存在ROM中，FPGA读取并处理，识别调制类型和参数。上位机用Qt做界面，控制FPGA重新配置参数、显示识别结果和星座图等。这个题目软硬结合深，FPGA做实时信号处理，上位机做控制和分析。难点在数字信号处理算法的FPGA实现。建议先仿真再上板，调制种类从简单的开始。这个方向在通信类比赛中很受欢迎，体现能力强。
我提供一个往届看到过的优秀思路：基于FPGA的电子琴+音乐合成器。FPGA部分实现音频合成（可以用DDS技术生成不同频率的正弦波模拟音阶），同时读取矩阵键盘作为琴键输入。上位机用Python或C#写一个控制界面，可以调整音色（通过改变波形参数）、选择预设曲子（FPGA存储乐谱并自动播放），甚至实现简单的录音回放功能。软硬协同体现在：上位机发送控制参数给FPGA改变合成效果，FPGA将状态信息返回给上位机显示。这个项目趣味性强，现场演示效果好，硬件涉及数字电路设计、DDS、存储器读取，软件涉及串口通信和GUI。难度适中，注意音频DAC的选择和滤波电路设计，不然声音可能不纯净。
从体现软硬协同和创意的角度，可以考虑“FPGA加速的神经网络手写数字识别”。这个听起来高大上，但可以简化：在FPGA上实现一个简单的全连接神经网络（比如MNIST数据集，网络结构较小），用软核（如Nios II）或纯逻辑实现前向传播。训练在PC上用Python完成，将权重固化到FPGA的ROM中。上位机用Python写个绘图界面，用户鼠标手写数字，将图片数据发送给FPGA，FPGA识别后返回结果。亮点是FPGA加速推理、软硬件分工明确（训练在软件，推理在硬件）。虽然完整的神经网络较难，但可以大幅简化网络规模（比如28x28输入，一层隐藏层）。注意权重定点化、激活函数简化等硬件友好设计。这个题目很抓眼球，只要做出来基本功能，评委都会认可。
单人参赛选题确实要慎重，既要完整又要可控。推荐一个方向：智能音乐示波器。用FPGA实现音频ADC采集（或者直接处理数字音频流）、FFT频谱分析，将频谱数据通过UART或USB传给PC。上位机用Qt写个界面，实时显示频谱柱状图、波形，并可以识别简单的音符或节拍。这个项目硬件上涉及信号采集、数字信号处理（FFT在FPGA上可以用现成IP核），软件上做可视化，很好地体现了协同。难度适中，音频频率不高，算法资源占用不大。做的时候注意ADC的精度和采样率要匹配音频范围，FFT的点数根据资源调整。上位机界面美化一下，效果会很直观。
我去年也是一个人参赛，拿了二等奖。建议做“基于FPGA的实时手势识别系统”。硬件部分用FPGA加速图像预处理（灰度化、二值化、边缘检测）和简单的手势特征提取（比如识别伸出的手指数量），用摄像头输入。上位机用Python+OpenCV做个简单的界面，接收FPGA处理后的特征数据，在屏幕上显示识别结果和手势对应的控制指令（比如手势控制PPT翻页）。这个题目软硬结合很明显，图像处理部分用FPGA并行加速效果突出，上位机界面也能做得比较炫。难点在于图像算法的FPGA实现和软硬件通信，但网上资料多，单人能搞定。注意选好摄像头接口（建议用DVP或CSI，别用USB那种需要复杂协议的），上位机通信可以用UART或者以太网，后者更显水平。
