随着信息科学领域新兴技术的不断发展,各类应用对计算的“算力”提出的要求越来越高。异构多核体系能充分发挥通用处理器和专用处理器的优势,具有灵活、高性能的特点。但该体系处理器核间的划分和通信问题是这类系统设计开发的两大难点。同时,在脑科学研究领域,亟需一种新的神经元活动记录系统辅助大脑信息编码原理的研究,要求具有低功耗、大数据无线传输并实时处理的特点。本文针对该异构多核体系设计中两大问题进行研究,并采用提出的异构多核体系设计方法对大规模神经元活动信号无线接收系统进行设计实现。具体研究内容为:首先,在对异构多核体系设计流程研究的基础上,对CPU+FPGA体系的多个系统约束目标进行分析。提出了一种异构多核体系设计方法,将执行时间、硬件面积、功耗和成本作为系统的约束,获取各个约束目标的属性值。获取属性值后,基于层次分析法和多目标优化对系统任务进行划分。此外,研究了ZYNQ系列处理器数据交互问题,提供了基于AXI-GP和AXI-HP接口的两种解决方案。接着,本文针对大规模神经元活动信号无线传输系统需求,确定了该系统的总体方案。并针对信道编码解码的方案,进行了算法设计和硬件电路设计,最终确定了无线传输的帧格式。最后,采用本文提出的异构多核体系设计方法,对大规模神经元活动信号无线接收系统进行FPGA实现。经测试,采用该方法使纯软件实现方法加速了18.73倍。此外,本文对信道解码的Viterbi译码算法进行了改进,改进后的算法FPGA的主要资源之一LUT的使用率减少了38.63%,使得系统满足FPGA设计对硬件资源使用率的约束。