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）分析与疲劳驾驶预警系统’作为题目，在实现信号去噪、特征提取和分类算法时，如何平衡算法的准确性与FPGA的实时性、低功耗要求？
我们团队准备参加2026年的全国大学生FPGA创新设计大赛，选题方向是数字健康与生物信号处理。初步想法是做一套基于FPGA的脑电信号实时处理系统，用于疲劳驾驶预警。我们知道EEG信号非常微弱且噪声大，需要先进行滤波、放大等预处理，然后提取时频域特征，最后用机器学习模型分类。最大的挑战在于，如何在资源有限的FPGA上，实现复杂的信号处理算法（比如小波变换）和轻量级分类器（如SVM或微型神经网络），同时保证系统的低延迟和低功耗以满足车载环境要求？希望有相关经验的老师或学长能给出一些架构设计和算法硬件化的思路。
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