电路板玩家我去年毕设做的也是Zynq-7000的农业监控，跟你情况很像。我的核心建议是：传感器数据采集和预处理（比如滤波、校准）用PL做，AI推理和通信协议用PS跑Linux。原因很简单，PL处理数据流和定时采集效率高且功耗低，而PS跑成熟软件栈（比如Python的scikit-learn做异常检测、用C写4G模块的AT指令解析）开发快。具体到你的设计：温湿度这些低速传感器，可以用PL的AXI GPIO或自定义IP通过EMIO接入，在PL里做初步滤波后，通过AXI-Lite或AXI-Stream送到PS的内存。AI模型如果只是简单的阈值判断或决策树，完全没必要用PL加速，PS跑Python足矣；如果想用CNN之类的，可以考虑用HLS在PL做卷积加速，但Zynq-7000的DSP资源不多，要精打细算。功耗方面，PL不用时一定要用时钟门控或断电，PS可以调整CPU频率。总线通信注意AXI接口的数据宽度匹配，Streaming接口比Memory Mapped效率高。评估收益的话，先用纯PS实现，看哪些函数最耗时间，再考虑硬件加速。
老哥，你这毕设选题不错，Zynq玩好了挺出彩。我直接给你个可落地的架构思路。
第一步，硬件规划。传感器接口：温湿度、光照这种低速I2C/SPI的，驱动放PS的Linux里，用内核驱动或用户态libsensors搞定。土壤湿度如果是模拟量，需要ADC，这部分用PL实现一个定制ADC控制器（或者用Xilinx的XADC），因为ADC采样时序要求精确，PL做更靠谱。
第二步，算法划分。数据融合里的时间同步、加权平均这种简单运算，PS跑就行。但如果你要做实时滤波（比如去除传感器噪声），用HLS写个FIR滤波器IP放到PL，数据流通过AXI Stream从ADC直接进滤波器，再进PS，这样效率高。边缘AI推理：如果模型是决策树、SVM之类的，PS跑没问题。如果是CNN，哪怕层数少，也建议用Vitis AI工具链把模型编译成PL可用的IP核，推理速度能提升一个数量级，而且PS负载低了，整体功耗更优。
第三步，通信。4G模块用USB或UART接PS，在Linux里用移远等厂商提供的拨号脚本，这个别碰PL。
功耗平衡技巧：用Linux的cpufreq设置CPU频率为ondemand，闲时降频。PL的时钟模块动态管理，不用时关闭。数据采集周期可以设长一点，比如30秒一次，降低平均功耗。
最后，评估软硬件划分收益时，重点看两个指标：任务执行时间（用硬件加速后是否满足实时性）和系统平均电流（用电流表实测）。记得在论文里对比纯软件方案和软硬协同方案的这两项数据，立马高大上。
从毕设实现难度和效果平衡角度聊几句。你大四做这个，时间有限，建议别把硬件加速搞得太复杂，重点放在整体系统集成和功能演示上。
我的划分方案：传感器驱动和原始数据采集放在PL的Verilog或HLS里，因为GPIO和时序控制用硬件做更稳定。数据融合和异常检测全部用PS的Python写（比如用scikit-learn做简单分类），这样改算法方便，调试也简单。4G通信用PS的Linux跑个Python脚本调用AT指令就行。
为什么这么分？首先，Zynq的PS部分是双核A9，跑Linux处理这些传感器数据绰绰有余，除非你每秒要处理上万次采样。其次，用Python快速原型开发，毕设进度有保障。最后，功耗方面，PL尽量少用，因为一旦上电功耗比PS高。你可以在系统空闲时让Linux进休眠模式，由PL定时唤醒PS，这样省电。
如果真想体验硬件加速，可以挑一个环节试试，比如用HLS写个移动平均滤波IP，和纯软件对比一下速度功耗。这样论文里有亮点，又不至于卡在调试上。AXI通信的话，用Vivado的IP封装向导自动生成接口，比自己写省心。
先抓痛点：你是要在资源有限的Zynq上做边缘网关，还得考虑太阳能供电的低功耗。所以软硬件划分的核心原则是：把重复性高、计算密集、实时性要求强的部分丢到PL（硬件加速），把复杂控制、协议栈、非实时任务放到PS的Linux。
具体建议：传感器数据采集（尤其是高速ADC或脉冲计数）用PL实现，可以精确计时且低功耗。数据融合里的滤波算法（如卡尔曼滤波）如果计算量大，可以用HLS写成IP核挂到PL。异常检测如果用简单的阈值比较，PS就够了；但如果跑个小神经网络（比如TinyML），强烈建议用HLS或Vitis AI把推理部分加速到PL，这样PS负载低，整体功耗会下降很多。4G通信协议栈全放PS的Linux，用现成的PPP或AT指令库就行，别折腾到PL。
评估收益：先用纯PS实现整个流程，在Linux下用perf或top看CPU占用率和执行时间。把瓶颈函数（比如某个滤波或矩阵运算）单独拎出来，估算一下如果硬件加速能快多少、功耗能降多少。Zynq-7000的PL资源不多，记得重点加速最耗时的部分。
注意事项：AXI总线通信是性能关键，建议用AXI Stream做高速数据流（比如传感器数据进PL处理），用AXI Lite做配置寄存器。PS和PL之间的数据搬运尽量用DMA，别让CPU来回拷贝。功耗方面，PL不用时可以关时钟，PS可以调频调压。
