FPGA学员1简单直接版：
数据集：PhysioNet官网，找MIT-BIH Arrhythmia Database，下就完了。
算法：Pan-Tompkins算法做QRS检测（网上很多FPGA实现参考）。检测到R峰后，算相邻RR间期，根据心率（如>100次/分判心动过速，<60次/分判心动过缓）和RR间期不规则度（如早搏判断）做简单规则分类。这就实现了基本心律失常检测，完全能在低端FPGA（如Artix-7）上实时跑。
步骤：1. 数据预处理（滤波）；2. 硬件实现Pan-Tompkins（包括带通滤波、微分、平方等模块）；3. 实现RR间期计算和规则判断模块。
别搞复杂，先做出能工作的原型，这是毕设成功的关键。
重点说下数据集：除了著名的MIT-BIH，还可以考虑China Physiological Signal Challenge 2018（CPSC2018）的数据，它数据量更大，但标注可能没那么精细。对于毕设，MIT-BIH完全足够。拿到数据后要预处理，包括去噪（工频干扰、基线漂移）、归一化等。
算法模型选型，考虑FPGA的并行流水线特性，可以关注一些开源硬件友好的项目。比如，GitHub上有些用Verilog实现的QRS检测器（OpenECG项目有参考），你可以直接借鉴或修改。对于分类部分，如果只检测少数几种心律失常（如正常、PVC、APB），用查找表（LUT）实现一个轻量级决策树或规则引擎是可行的，比跑一个完整的机器学习模型更省资源。
提醒：医疗设备对可靠性要求高，你的算法需要有较高的敏感性和特异性。在软件阶段就要用数据集充分测试评估（计算混淆矩阵）。FPGA实现时，考虑加入一些自检或容错机制，比如信号质量指数（SQI）判断，数据不可靠时不输出分类结果。
从快速上手角度，数据直接去PhysioNet找，MIT-BIH和INCART（采样率高）都不错。算法别想太复杂，FPGA上部署神经网络（哪怕是小网络）对初学者挑战很大。
一个很实际的思路：用C/C++实现一个轻量检测算法（比如基于规则的：检测到短RR间期+异常波形形态则判为室早），然后用高层次综合（HLS）工具生成FPGA硬件。这样比手写RTL快得多，适合毕设周期。
步骤：1. 下载数据，用软件验证算法逻辑；2. 将算法代码用HLS可综合的风格重写（注意避免动态内存分配等）；3. 在Vivado HLS或Intel HLS里做综合、优化循环和流水线；4. 导出IP集成到系统里。
注意事项：HLS虽然方便，但可能生成不如手写优化的硬件，资源利用率要注意。另外，确保你的FPGA板子有足够的内存（BRAM）来缓存一段心电信号。
同学你好，我也是做医疗FPGA的，分享点实际经验。数据集强烈推荐PhysioNet上的MIT-BIH Arrhythmia Database，它几乎是ECG研究的标配，包含48条半小时记录，采样频率360Hz，每一条都有心跳级别的注释（正常、室性早搏等）。下载后用WFDB工具包（Python有wfdb库）读数据很方便。
算法模型方面，考虑到FPGA的并行优势和资源限制，可以看看轻量级CNN或基于RR间期的LSTM。但说实话，对于毕设来说，用传统方法更稳妥，比如Pan-Tompkins检测R峰，然后计算心率变异性（HRV）特征，再用一个简单的阈值判断或轻量级分类器（如逻辑回归）就能实现基本的心律失常（如室早）检测。这样在FPGA上只需要实现滤波、差分平方积分等运算模块，逻辑资源占用少。
关键点：一定要做算法简化，比如将浮点运算转为定点，减少乘法器使用。可以先在软件上模拟定点效果。另外，注意实时性要求，确保你的流水线设计能满足采样率下的处理延迟。
数据集的话，MIT-BIH心律失常数据库是经典选择，PhysioNet官网上就能免费下载，格式是.dat和.hea，有完整的标注。另外，PTB Diagnostic ECG Database也常用，包含健康与多种心脏疾病数据。这两个都够你用了。
算法上，如果追求轻量和实时，别一上来就搞深度学习。传统信号处理结合简单分类器在FPGA上更易实现。比如，先用心电特征提取（QRS波检测用Pan-Tompkins算法就很成熟），然后提取RR间期、波形形态等特征，再用SVM或决策树做分类。这些算法在FPGA上实现资源消耗小，实时性好。
建议步骤：1. 用MATLAB或Python在PC上处理MIT-BIH数据，验证特征提取和分类流程；2. 将算法转为定点运算，考虑FPGA资源；3. 用HLS或Verilog/VHDL实现核心模块（如滤波、特征计算）。注意医疗数据涉及伦理，开源数据集一般已匿名化，直接用于研究没问题。
