针对便携式动平衡仪的设计，数据采集模块是整个系统的核心所在，其精度直接决定了最终动平衡校正的准确性；而主控芯片则主导了系统的运算效率、能耗表现以及人机交互的流畅性。以下是对这两个关键部分的详细分析与优化建议。

一、数据采集模块的功能解析

动平衡技术的基本原理在于准确测量转子的振动幅值（反映不平衡量的大小）和振动相位（指示不平衡位置）。因此，数据采集模块必须具备高精度、高同步性的信号获取能力，具体包括以下几个核心功能：

1. 振动信号调理

传感器适配：便携设备普遍采用加速度传感器，尤其是IEPE/ICP类型。为确保传感器正常工作，采集模块需提供稳定的2mA–4mA恒流源激励。

积分处理：尽管原始信号为加速度，但行业标准通常以速度（mm/s）或位移（μm）作为评估指标。因此，必须通过硬件积分电路或高质量的软件算法实现信号转换。

程控放大（PGA）：由于现场振动强度差异大，输入信号动态范围宽。使用可编程增益放大器可有效避免小信号被噪声淹没、大信号发生削波失真。

抗混叠滤波：在模数转换前，需通过低通滤波器滤除高于奈奎斯特频率的噪声成分，防止频谱混叠，这对后续FFT分析至关重要。

2. 转速与相位信号采集

键相信号处理：接收来自光电或激光传感器输出的TTL电平脉冲，用于标记每圈旋转的起始点。

信号整形与电气隔离：将不规则的脉冲信号整形成标准方波，并通过光耦等手段进行电气隔离，避免电机侧干扰损坏主控系统。

高精度时间捕捉：这是实现精确相位计算的关键。系统必须能以微秒级甚至更高精度记录键相脉冲到来的时间，以此建立相位零点基准，进而计算振动波形相对于该基准的滞后角度。

3. 模数转换（ADC）——性能核心

多通道同步采样：
此项为最关键要求。
典型动平衡应用需采集双通道振动信号（对应两个校正平面）及一路转速信号。其中两路振动信号必须严格同步采样，任何时间偏差都会导致相位误差，直接影响平衡效果。

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高分辨率ADC：
推荐选用16-bit 或 24-bit的高精度ADC芯片，以提升信噪比和动态范围，确保微弱振动也能被可靠检测。

足够高的采样率：
常规机械转速对应的振动频率多集中在10Hz至1kHz区间。虽然理论采样率只需略高于两倍上限频率，但为了更真实还原波形并提高FFT分辨率，建议支持50kSps 至 100kSps的采样速率。

二、主控芯片选型策略

考虑到“便携式”设备对运算能力、功耗控制和外设集成度的综合需求，主控芯片的选择需兼顾性能与实用性。

1. 关键选型指标

• 浮点运算单元（FPU）：必需配置。FFT、滤波、相位解算等算法涉及大量浮点运算，无FPU将严重影响实时性。
• DSP指令集支持：优先选择具备单周期乘加（MAC）能力的处理器，显著加速频谱分析和数字滤波过程。
• 主频要求：建议不低于150MHz，以保证复杂算法下仍可实现频谱图的流畅刷新。
• 接口资源：应具备高速SPI（连接ADC）、FSMC或LTDC（驱动显示屏）、USB（数据导出）等必要外设接口。

2. 推荐方案对比

方案A：高性能MCU（首选方案——兼顾性能与开发效率）
目前市场上超过90%的中高端便携式动平衡仪均采用此类架构。
推荐型号：STM32F4系列（如STM32F407/429）或更先进的STM32H7系列。
优势说明：

• Cortex-M4/M7内核：原生支持FPU与DSP指令集，轻松完成1024点甚至4096点FFT运算。
• 开发生态成熟：拥有丰富的官方库、第三方组件和RTOS支持，大幅缩短开发周期。
• 功耗管理优异：支持多种低功耗模式和动态调频，适合电池供电场景。
• 显示驱动能力强：可通过FSMC/LTDC直接驱动RGB液晶屏，无需额外显卡芯片。

方案B：MCU + FPGA组合（高端应用场景）
适用于需要四通道以上同步采集或面对极高转速（如数十万RPM）的精密场合。
系统架构：由FPGA负责多通道并行数据采集、高速预处理与滤波，MCU承担用户界面与通信任务。
优点：FPGA可实现纳秒级时间同步与超精准相位测量。
缺点：开发复杂度高、成本昂贵、整体功耗较大。

方案C：专用DSP芯片（传统工业方案）
推荐型号：TI的C2000系列，例如TMS320F28335。
优势：专为电机控制与实时信号处理设计，ADC性能强，数学运算能力出色。
局限：图形界面开发困难，通用外设支持较弱，不适合复杂UI需求的产品。

三、综合设计建议

对于面向风机、电机、水泵等常见旋转机械的常规便携式动平衡仪产品，推荐如下成熟稳定的技术组合：

• 主控芯片：选用STM32F407或STM32F429。性价比高，具备充足运算能力，支持流畅图形界面运行。
• ADC芯片：推荐AD7606（16-bit，8通道同步采样）或ADS1274（24-bit高精度）。
  特别说明：AD7606是一款极为经典的采集芯片，内部集成抗混叠滤波器，支持±5V/±10V输入范围，且所有通道真正同步采样，极大简化模拟前端设计，非常适合动平衡应用。
• 电源设计：采用锂电池供电，为保障信号质量，模拟部分应使用低噪声LDO独立供电，并严格分离数字地与模拟地，降低干扰。

Data Ready

这套架构已被广泛应用于各类工业手持仪表中，具备技术成熟、稳定性高、易于量产等优势，是当前便携式动平衡设备中最优的工程实践路径之一。 最后强调：数据采集模块可视为设备的“眼睛与耳朵”，其职责是将物理世界中的振动与旋转运动信息，精准转化为主控芯片能够理解和处理的数字信号，从而为后续的分析与决策提供可靠依据。

一、模块核心功能概述

物理量感知与驱动：为传感器提供稳定的工作电源，例如输出 2mA ~ 4mA 的恒流源以激活压电式加速度传感器。同时负责接收来自传感器的微弱模拟信号，作为后续处理的基础。

信号调理（Signal Conditioning）：承担对原始信号进行“清洗”和“整形”的关键任务。具体包括滤除干扰噪声、防止高频信号混叠，并将幅度极小的振动信号放大至模数转换器（ADC）可识别的电压范围，确保数据精度。

时域同步转换：实现从连续模拟电压到离散数字信号的精准转换。由于动平衡仪的核心要求是相位准确，因此该模块必须保证振动信号与转速信号在时间轴上严格对齐，采用同步采样机制避免相位偏差。

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二、内部处理流程详解

数据采集模块通常划分为两个独立通道：振动通道与转速/键相通道，各自完成特定信号的处理任务。

1. 振动通道处理（用于检测不平衡量）

• IEPE激励：若接入标准压电加速度传感器，需提供 2mA ~ 4mA 的恒流源供电，否则传感器无法正常工作。
• 隔直与滤波：
  • 高通滤波（隔直）：去除传感器输出中约 10V–12V 的直流偏置电压，仅保留反映振动状态的交流成分。
  • 低通滤波（抗混叠）：滤除高于采样频率一半的高频噪声，防止其在频谱分析中折叠至低频区形成虚假信号。
• 程控放大（PGA）：
  • 工作内容：根据输入振动强度自动调节增益倍数。
  • 目的：对于微弱振动（如精密电机），可放大百倍以捕捉细节；对于强振动（如破碎机），则降低增益防止电路饱和。
• 硬件积分（可选）：部分高端设计通过运放电路，在硬件层面将加速度信号直接积分成速度或位移信号，减轻主控CPU的运算负担。

2. 转速/键相通道处理（确定旋转基准零点）

• 光电隔离：对外部输入的转速脉冲进行电气隔离，防止电机侧高压窜入损坏内部电路。
• 施密特整形：将传感器输出的正弦波或带有毛刺的波形整形成边缘陡峭的方波（TTL电平），便于精确捕获触发时刻。
• 基准锁定：识别每圈旋转的起始“零点”，作为后续相位计算的时间参考基准。

3. 模数转换（ADC执行阶段）

• 同步采样：控制ADC芯片在同一微秒内同时采集多路信号（如X/Y方向振动及转速），确保双面或多平面动平衡分析时无相位误差。

Data Ready

三、输入与输出定义（I/O 接口说明）

1. 输入信号（来自外部环境）

• 模拟振动信号（Analog Vibration）：
  • 类型：叠加在直流偏置上的交流电压信号。
  • 来源：加速度计、速度传感器等。
  • 特征：幅值范围为毫伏级至伏特级，频率区间一般为 10Hz – 5kHz，符合动平衡常用频段。
• 转速/键相信号（Tacho/Keyphasor）：
  • 类型：脉冲信号。
  • 来源：光电传感器、激光测速仪、霍尔元件等。
  • 特征：通常每旋转一周产生一个脉冲，其频率与转速成正比。
• 控制指令（Control Signals）：
  • 来源：主控MCU下发。
  • 内容：包含采样启停命令、PGA增益设置、通道选择等配置信息。

2. 输出信号（发送至主控MCU）

• 数字化波形数据（Raw Digital Data）：
  • 接口形式：常用 SPI、并行接口 或 I2S 进行高速传输。
  • 内容：一系列数字样本（如：

    Tacho Trigger

    ），代表不同时刻振动信号的量化幅度。
• 触发/中断信号（Interrupts/Triggers）：
  • 内容：通知MCU当前事件状态，例如“ADC转换完成，请读取数据”、“检测到转速脉冲到来”等。
• 状态反馈（Status Feedback）：
  • 内容：实时上报传感器连接状态（是否断线）、信号是否超限（溢出报警）等异常信息。

四、系统架构解析：MCU + FPGA 双核协同模式

整个数据采集系统的任务流程可概括为：

为传感器供电 → 滤除噪声干扰 → 调整信号幅度 → 基于转速脉冲实现同步采样 → 输出数字化数据供MCU使用。

这是一种高度专业化且性能强劲的硬件架构方案，广泛应用于高端设备中，如瑞典SKF、德国申克等品牌的便携式分析仪器。

在此“双脑”结构中：

• FPGA 是“数据工厂”：专注于高速、并行、实时性强的数据流水线处理。
• MCU 是“指挥中心”：负责整体逻辑控制、人机交互、数据分析与决策输出。

1. FPGA 的职责（高性能计算单元）

• ADC 控制与时序驱动：生成高精度时钟信号，确保多个通道（如振动X、Y轴与转速）实现严格意义上的同步采样。
• 数字信号预处理：
  • 数字滤波（FIR/IIR）：利用硬件逻辑实现快速滤波，显著优于软件方式，且不占用MCU资源。
  • 降采样（Down-sampling）：当ADC原始采样率较高（如200kHz），而实际分析仅需5kHz带宽时，由FPGA执行抽取操作，减少数据传输压力。
• 键相（转速）解析：通过超高精度计时机制，精准测量相邻脉冲间的时间间隔，从而获得精确的转速与相位基准。

Tacho Trigger

五、总结

数据采集模块在整个动平衡系统中扮演着前端感知与数据准备的关键角色。其设计重点在于信号完整性、时间同步性以及抗干扰能力。采用 MCU 与 FPGA 协同工作的架构，既能满足实时性需求，又能兼顾系统灵活性，是工业级高端仪器的标准解决方案。

一、系统架构分工：FPGA 与 MCU 的协同工作

FPGA 的核心任务：高速采集与实时预处理（The Muscle）

FPGA 主要负责对传感器信号进行高精度、低延迟的硬件级处理，具体包括：

• 转速脉冲边沿检测：捕捉键相信号的上升沿，并以此为基准对当前振动数据标记精确的时间参考点。
• 整周期截断处理：为了满足动平衡分析中“整周期采样”的需求，FPGA 根据实时转速动态调整数据截取长度，有效避免频谱泄露问题。
• FFT 加速运算（推荐配置）：在 FPGA 内部调用 FFT IP 核心模块，将原始时域波形快速转换为频域信息（包含幅值和相位），MCU 可直接读取结果，大幅减轻主控负担。

Read(Address)

MCU 的核心职责：逻辑控制与人机交互（The Brain）

作为系统的控制中枢，MCU 承担以下关键功能：

• 用户界面渲染：驱动 LCD 显示屏，绘制波形图、频谱图以及用于动平衡指导的极坐标矢量图。
• 动平衡算法解算：采用影响系数法求解线性方程组。当接收到 FPGA 提供的“当前振动为 5mm/s，相位 30°”等信息后，结合历史试重数据，计算出所需配重的质量与角度（例如：在 120°方向添加 5g 配重）。
• 系统资源管理：实现电源调控、SD 卡文件存储、USB 数据通信及按键响应等功能。
• FPGA 配置与初始化：上电阶段向 FPGA 下载固件（Bitstream），并通过总线设置其工作参数，如采样率、触发模式等。

二、从原始信号到最终显示的全流程解析

以一台旋转电机的监测为例，整个数据流经过三个主要阶段：

第一阶段：信号采集与初步处理（FPGA 域）

• 物理输入：振动传感器输出模拟电压信号。
• ADC 转换：FPGA 控制模数转换器以 100kSps 的速率进行采样，持续获取数字信号流。
• 硬件滤波：利用 FPGA 内建逻辑对数据实施低通滤波，抑制高频噪声。
• 键相锁定：检测到转速脉冲时，FPGA 将该时刻定义为本周期的“零点”，确保后续分析的时间基准准确。
• 数据分流处理：
  • 流 A（用于图形显示）：将原始时域数据存入内部 FIFO 缓冲区，供后续波形展示使用。
  • 流 B（用于动平衡计算）：执行 FFT 运算，提取振动信号中基频（1X）对应的幅值和相位信息。

第二阶段：跨芯片通信与数据传输（总线域）

• 中断通知机制：FPGA 完成一圈数据处理后，通过拉低 GPIO 引脚（IRQ）触发中断，告知 MCU 数据已就绪。
• 高效数据读取：MCU 利用 FSMC/EXMC 等并行总线接口，像访问外部内存一样快速读取来自 FPGA 的处理结果，包括波形样本、幅值、相位和转速值。

第三阶段：高级运算与可视化呈现（MCU 域）

• 不平衡量解算：MCU 获取频域参数后，代入动平衡数学模型完成配重方案计算。
• 图形化渲染：将波形数据映射至屏幕坐标系，绘制正弦曲线；同时将矢量信息呈现在极坐标图中，直观反映不平衡状态。
• 结果显示输出：最终在显示屏上呈现清晰信息，如：“转速 3000RPM，振动 5.2mm/s，相位 45°”。

三、关键接口设计：实现稳定高效的协作

数据接口设计（Data Bus）

• 推荐方案：采用 FSMC/EXMC 并行总线结构。
• 工作原理：MCU 将 FPGA 视为一片外扩的 SRAM 存储单元，实现高速直接访问。
• 突出优势：传输速率可达数十 MB/s，远高于 SPI 等串行方式；MCU 仅需简单的内存读写指令即可完成数据获取。
• 硬件连接：包括数据线 D0–D15、地址线 A0–Ax、读写控制线 NOE/NWE 和片选信号 NE。

控制与状态交互接口

• SPI 接口：适用于初始配置或少量命令传输，尤其在未使用并口进行配置的情况下。
• GPIO 引脚：用于实现握手协议，例如 FPGA_BUSY 指示忙状态，DATA_READY_IRQ 发送数据就绪中断。

四、核心设计要点与优化策略

1. 跨时钟域处理（Clock Domain Crossing, CDC）

• 潜在风险：ADC 采样时钟、FPGA 系统时钟与 MCU 总线时钟通常异步运行，易引发亚稳态，导致数据错误。
• 解决方案：在 FPGA 设计中引入双口 RAM 或异步 FIFO 作为缓冲中介——ADC 向 FIFO 写入数据，MCU 从中读取，实现安全跨时钟域传输。

2. 数据同步与相位对齐保障

• 主要挑战：动平衡精度高度依赖相位准确性。若振动信号与转速脉冲间出现采样点错位，可能导致数度相位偏差，严重影响校正效果。
• 应对措施：必须在 FPGA 层面实现振动与键相信号的硬件级严格对齐。建议在数据帧中嵌入时间戳或添加帧头帧尾标识，确保时序一致性。

3. 功耗管理策略

• 现实问题：FPGA 静态功耗较高，典型待机电流可达几十毫安，不利于便携式设备续航。
• 优化手段：
  • 选用低功耗系列 FPGA，如 Lattice iCE40/ECP5、Xilinx Spartan-7 或 Intel Cyclone 10 LP。
  • 设计休眠机制：当系统空闲时，由 MCU 控制 FPGA 进入低功耗模式或切断供电。

4. 成本与开发复杂度考量

• PCB 设计难度：MCU+FPGA 架构通常需要更复杂的布线设计，往往要求 4 层甚至 6 层电路板，增加制造成本。
• 开发门槛：项目需配备熟悉 Verilog/VHDL 的 FPGA 工程师与精通 C 语言及嵌入式系统的 MCU 开发人员。联合调试过程依赖逻辑分析仪等工具，周期较长且技术要求高。

五、总结与应用建议

何时应选择 FPGA 方案？

• 需要支持多通道同步采集（如 4 通道及以上）的应用场景。
• 面对超高转速设备的振动分析需求，要求极高的采样率与实时处理能力。

当转速较高（例如超过10万转/分钟）时，MCU的中断响应可能无法及时处理数据。若需进行高分辨率的实时频谱分析（如采用16384线FFT），普通MCU的计算能力也往往难以胜任。

然而，对于常规的双面动平衡应用（转速低于1万转/分钟），STM32H7 或 STM32F7 这类单芯片方案已具备足够的性能。其内置的DSP指令集和高速ADC模块能够完全满足系统需求，同时显著降低开发成本。只有在追求极致处理速度与响应实时性的场景下，才建议考虑MCU+FPGA的组合架构。

一、单芯片解决方案：STM32H7（全能型集成设计）

STM32H7系列基于Cortex-M7内核，主频可达480MHz至550MHz，是当前高性能MCU中的佼佼者，专为替代传统“MCU+低端DSP”架构而设计。

1. STM32H7的核心任务分配

在此方案中，H7芯片承担全部功能模块：

数据采集控制（DAQ主控）：
若使用片上ADC，通过定时器触发转换，并利用DMA实现自动数据搬运；
若采用外部ADC（如AD7606），则生成PWM同步信号，通过SPI或FSMC接口读取采样结果。

信号处理（核心运算）：
借助Cortex-M7支持的DSP指令集和浮点运算单元（FPU），完成包括FFT变换、窗函数加权、数字滤波及积分运算（将加速度信号转换为速度或位移）等密集型计算任务。

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动平衡解算（算法执行）：
实现影响系数法，精确求解所需校正的质量大小与角度位置。

图形显示输出（界面绘制）：
利用Chrom-ART（即DMA2D）图形加速引擎，驱动LTDC接口的RGB显示屏，呈现振动波形、频谱图及虚拟仪表盘；
可运行TouchGFX或LVGL等GUI框架，实现流畅的人机交互体验。

2. 关键实施策略

双核协同工作（适用于H747/H745型号）：
将Cortex-M4核用于实时数据采集与预处理，M7核专注UI渲染与复杂算法运算，实现任务隔离，提升系统稳定性。

DMA为核心机制：
所有采集数据必须通过DMA直接传输至RAM（推荐使用DTCM紧耦合内存），严禁CPU轮询读取ADC，否则会导致界面卡顿甚至系统崩溃。

GUI框架选型建议：
推荐使用TouchGFX，因其针对STM32平台深度优化，可充分发挥硬件加速能力，在分辨率不超过1024x600的前提下，轻松实现60FPS的手机级流畅度。

二、混合架构方案：MCU + FPGA（突破实时通信瓶颈）

当引入FPGA以分担高频数据采集压力时，系统的性能瓶颈将转移至MCU与FPGA之间的数据通路。要实现真正的“实时性”，必须确保两者间的数据传输高效且无阻塞。

1. 通信接口选择：优先采用并行总线（FMC/FSMC）

避免使用SPI——其带宽有限，难以支撑大规模波形数据的实时刷新需求。
推荐使用FMC（Flexible Memory Controller），即STM32的外部存储控制器。

工作机制：
将FPGA映射为STM32地址空间中的一段SRAM区域。
MCU只需读取特定内存地址，即可获取FPGA内部FIFO中的采集数据。

性能表现：
支持16位或32位数据总线，理论传输速率可超过100MB/s，充分满足高速数据吞吐要求。

2. 实现实时性的关键技术：“乒乓缓冲”机制（Ping-Pong Buffering）

为防止数据丢失并保障连续处理，通常在FPGA与MCU之间建立双缓冲结构：

FPGA端配置：
内部划分两个独立RAM块：Buffer A 和 Buffer B。

阶段一：写入Buffer A：
FPGA持续将ADC采样值写入Buffer A。

切换与通知：
当Buffer A满后，FPGA立即切换至向Buffer B写入数据，同时拉低一个GPIO引脚，向MCU发出中断请求。

MCU响应操作：
MCU接收到中断后，启动DMA控制器，通过FMC总线将Buffer A中的完整数据块高速搬移到自身内存中。

循环往复：
当Buffer B填满时，FPGA再次切回Buffer A，并重复上述流程。

Data Ready

3. 设计要点总结

MCU端务必使用DMA进行数据搬运，CPU仅在DMA传输完成中断中参与后续处理（如执行FFT或更新显示），从而释放大量资源用于UI响应与用户交互，保证整体系统实时性。

三、高级集成方案：SoC + FPGA（面向复杂图形交互）

若应用场景涉及复杂的图形交互功能，则意味着系统需要支持以下特性：

• 高分辨率显示屏（如1080P或7英寸以上）
• 动态图表展示（如3D瀑布图、轨迹动画）
• 操作系统支持（文件管理、PDF报告生成、网络上传）
• 类智能手机的操作体验（手势滑动、多点缩放）

在此类需求下，STM32H7受限于内存容量与显存带宽，可能难以胜任。
此时，采用SoC（System on Chip）作为主控更为合适。

1. 系统架构说明

SoC主控单元：
运行Linux或Android操作系统，提供强大的多任务处理能力和丰富的外设支持。

FPGA协处理器：
专职完成高精度、高频率的数据采集与前端预处理，确保原始信号不丢失。

协同工作模式：
FPGA负责底层实时采集，通过高速接口（如PCIe、DDR共享内存或千兆以太网）将数据传送给SoC；
SoC则负责上层应用逻辑、图形渲染、数据存储与网络通信，构建完整的智能终端系统。

Tacho Trigger

推荐芯片：

• Rockchip RK3568
• NXP i.MX 6/8 系列
• STM32MP1 系列

系统分工说明

SoC 主控部分：承担 Qt 或 Android 界面开发、数据库管理、USB 存储控制、网络通信以及报告生成功能。

FPGA（协处理器）：负责硬实时数据采集任务，包括 ADC 驱动、信号滤波处理，甚至可在 FPGA 内完成 FFT 运算。

可行性分析

该架构具备高度可行性，已被广泛应用于高端测试仪器中，例如售价超过十万元的精密分析设备，其核心设计思路与此一致。

优缺点对比

优点

• 强大的用户界面能力：支持使用 Qt 或 Android 构建视觉效果出色的图形界面，开发效率高，交互体验流畅。
• 大容量存储支持：可集成 GB 级别的 eMMC 存储模块，便于通过数据库方式管理大量历史数据。
• 充足的计算资源：主流 SoC 多采用主频高于 1GHz 的多核 A53/A55 架构，数据处理能力强，响应迅速。

缺点

• 缺乏硬实时性：Linux 属于非实时操作系统，无法保证严格的时序控制。切记不可直接通过 Linux 的 GPIO 接口读取 ADC 数据。
• 通信实现较复杂：FPGA 与 SoC 之间的数据传输需依赖定制驱动程序支持，开发门槛相对较高。

SoC 与 FPGA 的通信方案

由于 SoC 运行的是 Linux 系统，其与 FPGA 的连接方式与传统单片机有所不同，常见方案如下：

方案 A：GPMC / EIM（并行总线）
类似于 STM32 的 FMC 接口机制。NXP 和 TI 的部分 SoC 提供此类接口，具有极高的数据吞吐能力。

方案 B：PCIe（高速串行）
适用于兆赫级高频采样场景。FPGA 可通过 PCIe 接口与 SoC 直接互联。例如 RK3568 即支持该协议，适合大数据量实时传输。

方案 C：USB 2.0/3.0（通用性强）
FPGA 实现 USB 从机功能（可通过 FT601 芯片或专用 IP 核实现），SoC 将其识别为 USB 摄像头或采集设备进行数据读取。此方案开发难度较低，兼容性好，应用广泛。

方案 D：以太网（UDP 传输）
FPGA 将采集数据封装成 UDP 数据包发送至 SoC，后者通过网络套接字接收。具备良好的电气隔离性和较高的传输速率。

总结与选型建议

根据对“复杂图形交互”需求的不同层次，推荐以下两种技术路线：

情况一：基础级图形交互
若所需功能主要包括：
- 波形的流畅刷新显示
- 简单菜单跳转操作
- 分辨率在 800x480 至 1024x600 范围内

推荐方案：采用 STM32H7 单芯片 + TouchGFX 方案。
优势说明：H7 系列性能足够应对上述需求，开发流程最简单，整体成本最低，系统启动时间仅约 1 秒。

情况二：高级别交互体验
若应用场景涉及：
- 自动生成 PDF 报告文件
- 支持数据库查询检索
- 多点触控缩放操作
- 使用大尺寸屏幕（7 英寸及以上）
- 界面风格接近智能手机 APP

推荐方案：采用 SoC（运行 Linux/Android）+ FPGA 的组合架构。
优势说明：将 UI 渲染与实时采集任务完全分离。FPGA 完成高精度采集与数据缓冲，通过 USB 或以太网传送给 SoC；SoC 专注提供高质量图形界面。虽然成本较高且 Linux 启动时间较长（约十几秒），但最终用户体验达到顶级水平。

2048, 2055, 2100...

极致性能推荐配置：
对于不计成本、追求最高端体验的应用场景，建议选用：
Rockchip RK3568（运行 Android 或 Qt 界面） + FPGA（Xilinx 或 Lattice 系列），并通过 USB 3.0 或 PCIe 实现高速通信。