2026年，全国大学生FPGA创新设计大赛，选择‘基于FPGA的实时脑电信号(EEG)处理与疲劳驾驶检测系统’，在实现信号滤波（去除工频等噪声）、特征提取（如功率谱密度）和分类时，如何确保系统在低功耗FPGA上的实时性与准确性平衡？
我们团队想参加明年的FPGA大赛，选题结合生物医学和汽车电子。计划用一块Zynq-7000系列的低功耗FPGA，从干电极脑电帽采集信号。难点在于：1）脑电信号非常微弱，噪声大，在FPGA上实现高效的实时滤波（如自适应滤波）算法挑战大；2）特征提取和简单分类（如SVM或小网络）要在保证检测准确率的同时，满足实时性（比如每秒钟给出一次疲劳度判断）。想请教有生物信号处理或嵌入式AI经验的前辈，在算法选择、硬件实现（用HLS还是RTL）和软硬件划分上有什么建议？
FPGA实践者
