心脏病是全球最常见的死亡原因。因此，检测和分类心电图 (ECG) 信号对于延长预期寿命至关重要。在本研究中，我们旨在在现场可编程门阵列 (FPGA) 中实现人工智能信号识别系统，该系统可以在需要电池的边缘设备中识别生物信号模式，例如 ECG。尽管分类准确度有所提高，但深度学习模型需要大量的计算资源和功率，这使得深度神经网络的映射速度变慢，并且在可穿戴设备上的实现具有挑战性。为了克服这些限制，已经应用了脉冲神经网络 (SNN)。SNN 是受生物启发的事件驱动神经网络，使用离散脉冲计算和传输信息，这需要更少的操作和更简单的硬件资源。因此，与其他人工神经网络算法相比，它们更节能。