17、Cortex - M开发:安全与云开发全解析

Cortex - M开发:安全与云开发全解析

1. Cortex - M安全实现概述

在Cortex - M处理器上实现安全软件是一项重要任务。安全功能执行结束时,会执行 BXNS lr 指令,这会使程序跳转到链接寄存器,并从安全功能代码过渡到非安全代码。之后,通过调用 psa_close 函数关闭与可信根(RoT)的连接,若连接成功打开和关闭,则测试通过。

1.1 PSA框架安全构建步骤

PSA框架为系统构建设备安全提供了指导,具体步骤如下:
1. 威胁分析 :分析威胁,以明确特定用例所需的安全级别。
2. 解决方案架构设计 :规划需要实现的安全功能以及实现方式。
3. 解决方案实施 :实施、构建或集成已定义的解决方案。
4. 安全认证(可选) :对设备的安全性进行认证。

1.2 安全状态交互示例

通过Cortex - M33上的“Hello World”示例,我们可以了解安全与非安全状态之间的交互,以及这两种状态如何安全地管理交互。最后,在Cortex - M55上实现TF - M软件测试套件,能在实际环境中分析更多安全实现。

1.3 相关学习资源

如果想深入了解相关主题,可以参考以下资源:
- ARMv8 - M安全扩展:开发工具要求 - 工程规范:

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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