2026年，作为自动化专业大四学生，毕设选题‘基于FPGA的电机预测性维护系统’，通过振动传感器信号进行故障特征提取与分类。在资源有限的FPGA上，该如何选择并硬件化有效的特征提取算法（如小波包变换、峭度）和轻量级分类器？
我的毕业设计想用FPGA做一个电机预测性维护的硬件原型。思路是采集振动信号，提取特征，然后判断电机健康状态。实验室只有一块Artix-7 FPGA，资源比较紧张。现在很纠结：1. 特征提取算法：时域特征（如均方根、峭度）计算简单，但区分度可能不够；频域特征（如FFT后计算谱峭度）更有效，但需要FFT和后续处理，资源消耗大。小波包变换据说很适合非平稳信号，但硬件实现复杂。该如何权衡选择？2. 分类器：是直接用简单的阈值判断，还是实现一个超轻量级的神经网络（如二值化神经网络）或支持向量机（SVM）的硬件推理单元？有没有在低资源FPGA上实现分类器的开源参考设计？3. 整个系统的实时性要求高，如何设计数据流和流水线，确保从采集到输出结果的时间延迟可控？希望有相关经验的朋友给点建议。
Verilog入门者
