2026年，全国大学生FPGA创新设计大赛备赛，选择‘基于FPGA的实时脑电信号（EEG）特征提取与情绪识别系统’，在实现多通道信号采集、滤波、时频域特征提取和分类时，如何利用FPGA处理生物信号的微弱性和高实时性要求？
我们团队准备参加2026年的全国大学生FPGA创新设计大赛，选题是脑电信号情绪识别。计划用FPGA开发板连接多通道脑电采集模块，实时处理信号。难点在于：1. 脑电信号非常微弱（微伏级），噪声大，如何在FPGA里实现有效的滤波（比如陷波滤除工频干扰）？2. 特征提取（如功率谱密度、微分熵）计算量较大，如何设计并行流水线结构来满足实时性（比如延迟小于200ms）？3. 分类算法（如SVM、轻量级神经网络）是放在FPGA里用硬件实现，还是通过串口发送给上位机处理？希望有做过生物信号处理或类似赛题的前辈能提供一些设计思路和资源优化技巧。
逻辑设计新人
