2026年，全国大学生FPGA创新设计大赛，选择‘基于FPGA的脑电信号（EEG）实时分析与疲劳驾驶预警’这类生物医学交叉题目，如何设计高效的信号预处理（去噪、特征提取）硬件流水线？
我们团队想参加明年的FPGA大赛，选题偏向生物医学信号处理。计划用FPGA实时处理多通道脑电信号，提取特征并判断驾驶员是否疲劳。目前最大的挑战是：脑电信号非常微弱且噪声大，在FPGA上实现实时的滤波（如带通滤波、ICA去噪）算法对资源消耗很大。同时，特征提取（如功率谱密度、熵计算）也需要高效的硬件实现。想请教有相关经验的前辈，在有限的赛程内，如何规划算法模块的硬件架构，平衡算法的准确性和实时性？有没有开源的EEG处理IP核可以参考？
EE专业新生
