2026年，全国大学生FPGA创新设计大赛，如果选择‘基于FPGA的脑电波（EEG）信号实时分析与专注度评估系统’，在实现信号去噪、特征提取与分类时，如何克服生物信号微弱、噪声大以及算法实时性的挑战？
我们团队计划参加2026年的全国大学生FPGA创新设计大赛，选题想结合生物医学与硬件加速，做一个基于FPGA的脑电波实时处理系统。我们了解到EEG信号非常微弱（微伏级），工频干扰、肌电干扰很大。在FPGA上实现实时的滤波（如ICA、小波去噪）、特征提取（如功率谱密度）以及简单的机器学习分类（如SVM用于专注度判断）挑战巨大。想请教一下，在硬件设计上，前端模拟电路（放大、滤波）与FPGA数字处理的接口需要注意什么？在FPGA内部，如何设计高效的滤波器和特征提取流水线，并平衡算法的精度与实时性（比如要求延迟低于100ms）？有没有类似的开源项目或论文可以参考？
电路设计新人
