基于TMS320C54x的电网谐波分析系统

随着市场经济的发展,电网的安全以及谐波问题已经越来越受到人们的关注.目前已经存在很多的电网谐波分析系统方案,但其中多数是以单个微处理器为核心的.本文针对TI公司的DSP TMS320C54x的性能特点,介绍了一种将TMS320C54x与微处理器相结合的多处理器电网谐波分析系统.首先,文章介绍了整体系统的设计方法和工作原理,并着重说明了TMS320C54x以及其周边电路的功能作用.然后,在硬件设计和软件设计的两个方面给出了具体的设计方法和设计流程.     

基于ARM微控制器的税控器

原有税控器往往进行专用芯片扩展进行智能卡的读写操作，这不仅增大了体积，提高了成本，还与税控器体积小、集成度高、成本低的特点相矛盾。本文在介绍ARM微控制器LPC2114的性能特点基础上．提出一种使用软件协议来进行智能卡操作的税控器方案。文章首先分析了系统需求，然后给出了详细的设计方法，最后对智能卡接口部分给予了软件流程说明。     

基于TMS320C54x的电网谐波分析系统

随着市场经济的发展，电网的安全以及谐波问题已经越来越受到人们的关注。目前已经存在很多的电网谐波分析系统方案，但其中多数是以单个微处理器为核心的。本文针对TI公司的DSP TMS320C54x的性能特点，介绍了一种将TMS320C54x与微处理器相结合的多处理器电网谐波分析系统。首先，文章介绍了整体系统的设计方法和工作原理，并着重说明了TMS320C54x以及其周边电路的功能作用。然后，在硬件设计和软件设计的两个方面给出了具体的设计方法和设计流程。     

面向纵向联邦学习的对抗样本生成算法

为了适应纵向联邦学习应用中高通信成本、快速模型迭代和数据分散式存储的场景特点,提出了一种通用的纵向联邦学习对抗样本生成算法VFL-GASG。具体而言,构建了一种适用于纵向联邦学习架构的对抗样本生成框架来实现白盒对抗攻击,并在该架构下扩展实现了L-BFGS、FGSM、C&W等不同策略的集中式机器学习对抗样本生成算法。借鉴深度卷积生成对抗网络的反卷积层设计,设计了一种对抗样本生成算法VFL-GASG以解决推理阶段对抗性扰动生成的通用性问题,该算法以本地特征的隐层向量作为先验知识训练生成模型,经由反卷积网络层产生精细的对抗性扰动,并通过判别器和扰动项控制扰动幅度。实验表明,相较于基线算法,所提算法在保持高攻击成功率的同时,在生成效率、鲁棒性和泛化能力上均达到较高水平,并通过实验验证了不同实验设置对对抗攻击效果的影响。