STM32单片机是一种广泛应用于嵌入式系统的微控制器，由意法半导体（STMicroelectronics）制造。这款单片机采用ARM Cortex-M内核，提供了高性能、低功耗和丰富的外设接口，使得它在各种项目中都有广泛应用，包括本次提及的随机数自动摇号抽奖系统。 该抽奖系统的核心是生成随机数，这通常通过STM32内部的硬件随机数发生器（RNG）来实现。STM32的RNG模块是硬件级别的，能够生成真正的随机数，适用于需要高安全性和不确定性的应用，比如抽奖系统。在系统设计中，开发者可能需要配置RNG的相关寄存器，确保其正常工作，并将生成的随机数作为抽奖号码的基础。 在软件实现方面，项目可能包含以下关键组件： 1. **初始化代码**：设置STM32的工作模式，包括时钟配置、GPIO初始化（用于控制LED或显示屏）、中断设置等。 2. **随机数生成**：调用RNG的API或直接访问寄存器获取随机数，然后可能需要对这些随机数进行一定的处理，如限制范围、去重，以符合抽奖规则。 3. **显示模块**：随机数生成后，可能需要通过串口、LCD或者LED矩阵等方式将结果展示出来，这需要相应的驱动程序和用户界面设计。 4. **控制逻辑**：实现摇号流程的控制，例如设定摇号次数、间隔时间、开始和结束信号等。 5. **存储与记录**：可能需要保存每次抽奖的结果，这可以借助STM32的内部Flash或外部存储器。 6. **仿真与调试**：为了测试系统，开发者可能使用像Keil uVision或IAR Embedded Workbench这样的集成开发环境（IDE），进行代码编译、下载和调试。仿真可以检查代码逻辑是否正确，而全套资料可能包括原理图、PCB布局、用户手册等，帮助理解和复现整个项目。 7. **源码结构**：项目源码通常会分为多个文件，如主函数（main.c）、配置文件（stm32xxxxxx.h）、库函数（stdlib.c）等，每个文件负责不同的功能模块。 8. **用户交互**：如果系统有用户界面，可能包含按钮或触摸屏操作，需要处理用户的输入并响应。 9. **安全性考虑**：由于涉及到随机性和公平性，系统可能需要防止作弊，例如防止重复抽中同一个号码，或者确保随机数的不可预测性。 这个基于STM32单片机的随机数摇号抽奖系统是一次结合硬件和软件的完整嵌入式设计实践，涵盖了微控制器的使用、随机数生成、实时控制、数据处理以及用户交互等多个方面的知识。通过这样的项目，开发者不仅可以提升STM32的编程技能，还能对嵌入式系统的设计和实现有更深入的理解。

国密算法计算工具，实现了SM2非对称加解密、签名验签；SM4对称加解密、SM3摘要算法，随机数获取、数据格式转换等功能。

第一题：产生100个随机数,求其最小值和最大值以及平均值；用了两种方法都可以求出三个值，还加上了总和。

基于振荡器采样的真随机数发生器（模拟IC设计）

RNG随机数发生器测试

对于随机数，大家都知道，计算机不 可能产生完全随机的数字，所谓的随机数发生器都是通过一定的算法对事先选定的随机种子做复杂的运算，用产生的结果来近似的模拟完全随机数，这种随机数被称 作伪随机数。伪随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的。

逻辑回归matlab代码预测PRNG 使用机器学习技术预测伪随机数生成器 要运行一个学习者的单个实例，请使用exampleKNN.m脚本（例如，运行KNN）。 要重新运行实验，请运行deployConfig.m。 我们总共实施了五名学习者： 随机抽样-按比例随机抽取训练集中标签的比例 随机森林-传统的随机森林算法，以固定深度生长自举树-预测由树预测的标签的模式 KNN（k最近邻）-从训练集中预测k最近邻标签的模式 朴素贝叶斯-假设给定标签的每个特征在条件上均独立于所有其他特征-通过在训练集中计数来学习概率，并根据未归一化的贝叶斯规则预测具有最高概率的标签 Logistic回归-传统的logistic回归分类器使用Barzilai Borwein方程对更新进行了梯度下降训练-预测每个输出最可能的标签 我们还实现或硬编码了几个伪随机数生成器（PRNG）。 除非另有说明，否则每一项我们都支持k = 2、3和5个标签的值。 Mercenne Twister-我们在Matlab内置的Mercenne Twister算法的默认实现中包装了一个函数。 线性同余生成器-我们已使用Borland C /

使用线性同余法做的简单的伪随机数发生器； 上下限可自由设定，只需给定随机种子便可生成在限制范围内的随机数； 若想生成不同的随机序列，需给定不同的种子。

有时我们需要来自 pdf 混合的样本，其中观察到 1 个以上的峰。 例如，用于分析非参数核密度估计方法的优劣。 通过使用拒绝方法，此函数从 N 个正态（高斯）分布的混合（平均和）生成随机数。 它还给出了混合概率密度函数 (pdf) 作为可选输出。 3个高斯分布生成的500个样本的例子如图所示，即通过以下命令： >> X = umgrn([-4 0 5],[1 2 1.5],500); >> 图； 历史（X）； 有关更多详细信息，请参阅“帮助 umgrn”。 作者： 1. Avan Suinesiaputra (avan.sp@gmail.com) 2. Fadillah Tala (fadil.tala@gmail.com)

stm32生成随机数