14、智能家居系统的硬件实现与数据隐私分析

智能家居系统的硬件实现与数据隐私分析

1. FPGA 实现神经网络用于智能家居系统

1.1 神经网络硬件实现需求

神经网络模型的数学运算虽然简单，但运算量巨大，需要大量计算资源。因此，需要快速高效的实现方式来发挥神经网络模型的优势。FPGA 系统允许设计者快速创建、测试和修改数字设计，显著缩短开发时间。然而，实现非线性激活函数（如 Sigmoid 函数）是一个挑战，因为涉及到除法和指数运算，对时间和硬件资源要求较高。可以采用基于近似的方法，如使用查找表（LUT）来高效实现 Sigmoid 函数，并保持可接受的精度。

1.2 可重构硬件神经网络架构

利用 FPGA 平台为智能家居系统实现可重构的硬件神经网络。该架构可根据神经网络的隐藏层数量进行配置，每个神经元都有一个处理单元，以实现并行工作。例如，图 3 展示的是一个三层隐藏层神经网络的实现，将每组处理单元分配给一个隐藏层。对于单层隐藏层配置，所有处理单元直接连接到输入缓冲区和输出层。图中的可重构开关用于激活必要的连接，以实现架构的重构。

1.3 使用 LabVIEW 实现神经网络

通常使用硬件描述语言（如 VHDL）对数字设计进行建模和仿真验证。但本文使用高级编程语言 LabVIEW 来实现神经网络。National Instruments 的 LabVIEW FPGA 模块利用 LabVIEW 嵌入式技术，将 LabVIEW 图形化开发扩展到 NI 可重构 I/O（RIO）硬件或某些 Xilinx 板上的 FPGA。该模块使开发者无需掌握低级硬件描述语言编码或电路板设计经验，就能创建自定义硬件。此外，它还允许用户同时确定性地执行多个任务，扩展了 LabVI