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

1，均匀 2，可以批量产生 3，附带其他随机方式（可以比较一下） 4，vs2005+sp1开发

生成10000000个随机数，并排序，把数字分别放入.txt文件中。代码有详细注释，谢谢。请仔细看，有问题讨论。谢谢

实验5 随机数生成电路的设计与实现（包含vhdl及仿真） 实验任务要求： 1.设计并实现一个随机数生成电路,每2秒随机生成一个0⁓999的数字，并在数码管DISP2—DISP0上显示生成的随机数； 2.在数码管DISP7—DISP3显示班级和班内序号（即20528）； 3.为系统设置一个复位键，复位时数码管DISP2—DISP0上显示“000”，2秒后再开始每2秒生成并显示随机数。 4.实验板上输入时钟选择 1kHz 或更高的频率。