2026年，全国大学生FPGA创新设计大赛，选题‘基于FPGA的实时脑电（EEG）信号处理与疲劳驾驶预警系统’，在实现多通道信号采集、滤波、特征提取和分类时，如何利用FPGA的并行性满足医疗级实时性与低功耗要求？
我们团队想参加2026年的FPGA创新设计大赛，选题是结合生物医学信号的疲劳驾驶预警。计划用FPGA处理多通道脑电信号。难点在于：1. 脑电信号非常微弱，需要高精度ADC和前端模拟调理，这部分如何与FPGA接口？2. 特征提取（如功率谱密度）和机器学习分类（如SVM）算法在FPGA上实现，如何设计并行计算架构来保证实时性（延迟<100ms）？3. 系统最终要用于车载环境，对功耗有要求，如何利用FPGA的时钟门控、动态功耗管理来优化？希望有做过类似项目的前辈指点一下整体架构设计和关键模块的实现思路。
嵌入式开发小白
