Los dispositivos ponibles utilizados para aplicaciones de monitoreo personal se han mejorado en las últimas décadas. Sin embargo, estos dispositivos están limitados en cuanto a tamaño, capacidad de procesamiento y consumo de energía. Este documento propone un sistema integrado eficiente de hardware/software para monitorear bioseñales en tiempo real, que incluye un calculador de ritmo cardíaco utilizando PPG y un clasificador de emociones a partir de EEG. El sistema es adecuado para aplicaciones en clínicas ambulatorias que requieren transferencias de datos al personal médico externo. La solución propuesta contribuye con una alternativa efectiva al enfoque tradicional de procesar bioseñales sin conexión proponiendo un sistema basado en SoC-FPGA que es capaz de procesar completamente las señales localmente en el nodo. Se desarrollaron dos sub-sistemas dirigidos a un dispositivo Zynq 7010 e integrando núcleos de IP de hardware personalizados que aceleran el procesamiento de las tareas más complejas. El sub-sistema de PPG implementa un algoritmo de detección de picos de autocorrelación para calcular los valores de ritmo cardíaco. El sub-sistema de EEG consiste en un clasificador de emociones KNN de características de EEG preprocesadas. Este trabajo supera las limitaciones de procesamiento de microcontroladores y unidades de propósito general, presentando una solución ponible escalable y autónoma con alta capacidad de procesamiento y respuesta en tiempo real.