近年来，半导体微电子技术及其应用领域高速发展，尤其在低成本、高性能的CMOS工艺在半导体微电子集成电路发展快速。实时监测人体运动体征信号的系统能够实现集成在单片的硅芯片上，以实现低功耗、小体积、高性能同时大幅降低成本。与此同时，在运动过程提取含有大量运动干扰噪声的人体体征信号具有一定的挑战。硬件监测系统通过实时的采集到人体的体征信号，再通过前端硬件系统处理，得到有效的高质量的人体体征信号，再通过无线的方式传递到人们的PC设备或是移动设备上，实现实时的监测。这些实时的监测到的数据能够有效的反映人体的生命活动，并能给医生指导性的意见。　　本文的主要内容和创新点体现在:　　设计了基于Chopper技术的前端放大电路，在对于微弱的体征信号的放大上具有良好的效果，对于噪声的控制也十分理想。增益达到＞80dB以上，能够满足体征微弱信号的有效放大。共模抑制比和电源抑制比在＞80dB以上，能够满足设备要求。电路能够很好的应用在前端采集放大电路中。　　针对移动心电监测系统中运动干扰难以滤除的问题，提出了一种易于硬件实现的数字自适应变步长LMS算法。算法通过简化步长因子与输入信号的关系，减少了权值更新系统的运算量;分析传统LMS算法收敛性不稳定的问题，结合迭代次数优化步长因子，提高了算法的收敛性能。对比传统LMS算法，在运算量增加微小的情况下，收敛性能大幅提升，信噪比(SNR)增加大于14dB。仿真结果表明该算法在心电信号进行实时硬件集成滤除运动干扰方面具有运算量小，滤波效果好等优点。　　针对有效的变步长LMS算法，提出了数字硬件实现的思路，选用了简单易用的FPGA的开发方法。能够有效的将算法硬件集成，并通过仿真试验，达到算法的滤波效果。