2026年，全国大学生FPGA创新设计大赛，如果选择‘基于FPGA的脑电信号（EEG）实时处理与疲劳驾驶检测系统’，在实现微弱信号放大、滤波、特征提取与分类算法时，如何克服信号噪声干扰并保证系统的低功耗与实时性？
老师同学们好，我们团队准备参加今年的全国大学生FPGA创新设计大赛，选题想结合生物医学和AI，做一个基于脑电信号的疲劳驾驶检测系统。我们计划用FPGA处理从采集头戴设备传来的多通道EEG信号。目前面临的挑战很大：EEG信号非常微弱（微伏级），噪声（工频、肌电等）干扰严重；特征提取（如功率谱密度）和分类（用轻量级机器学习模型）需要实时完成；同时希望系统功耗尽量低，适合车载环境。请问在FPGA上，前端模拟电路（或ADC）之后，数字滤波器的设计有哪些要点？如何用硬件高效实现频域分析和分类器？在资源有限的开发板上，如何统筹信号质量、处理延迟和功耗？求大神们给些设计思路！
数字电路入门生
