【摘要】针对广播信号处理中存在的实时性与抗干扰能力不足的问题，本研究提出了基于现场可编程门阵列（ＦＰＧＡ）与人工智能（ＡＩ）相结合的实时处理系统。 通过构建完整信号流处理架构，包括信号采集模块、预处理单元及 ＡＩ 推理引擎等关键组件，并采用Ｖｅｒｉｌｏｇ 硬件描述语言实现信号处理流水线与控制逻辑，结合自适应滤波技术与轻量级卷积神经网络，有效提高了系统抗干扰能力结果表明，在 ２０ ｄＢ 信噪比条件下，信号识别准确率达 ９８.２％，而低至 ０ ｄＢ 时仍保持 ９２.５％的高识别率，处理延迟控制在 ０.８ ｍｓ 内，满足实时性要求。 系统在 １５ Ｖ／ ｍ 电场强度干扰下仍能稳定运行，具有广泛的温度适应范围，长时间运行性能指标波动小，充分验证了该设计的可靠性与实用价值。