2026年，全国大学生集成电路创新创业大赛，如果选择‘基于FPGA的生理信号（ECG/PPG）实时监测与心律失常预警系统’，在实现信号滤波、特征提取和轻量级分类时，如何针对FPGA优化算法以满足可穿戴设备的低功耗要求？
我们团队计划参加2026年的集创赛，选题是做一个可穿戴的生理信号监测系统，核心是FPGA。需要实时处理心电（ECG）或光电容积脉搏波（PPG）信号，进行滤波去除噪声，提取心率、心率变异性等特征，并用一个轻量级模型（比如决策树或小网络）做简单的心律失常预警。最大的挑战是如何在FPGA上实现这些算法，同时把功耗降到最低，模拟可穿戴设备的场景。我们该从哪些方面进行优化？是优先用硬核DSP，还是用查找表实现乘法？在算法层面有哪些可以简化的地方？希望有医疗电子或低功耗设计经验的老师给些建议。
硅基探索者
