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各种伪随机数生成器。

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简介：
该项目包含三个文件，分别用于生成不同类型的随机数。首先，一个.cpp文件利用C标准库的随机数生成器以及一种改进的混沌随机数发生器，能够产生0-1之间的均匀随机数。其次，另一个.cpp文件实现了常见的正态分布、柯西分布和指数分布等随机数的生成。最后，一个txt文件提供了若干篇关于随机数质量检验的学术参考文献，如果您希望深入研究相关内容，可以下载阅读。请注意，所有程序均已经过充分调试，确保其正常运行。如果您有进一步的需求或需要参考资料，欢迎下载使用。

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  • Mickey伪随机数生成器
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    Mickey伪随机数生成器是一款高效、轻量级的密码学安全伪随机数生成工具，特别适用于资源受限的嵌入式系统和物联网设备。 Mickey伪随机数发生器的编写可以在Code::Blocks环境中完成。
     
  • MT19937 伪随机数生成器
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    MT19937是一种广泛使用的伪随机数生成算法，以其高质量的随机性、长周期和快速性著称，在统计模拟和加密等领域应用广泛。 著名的MT19937伪随机数发生器的C源码被广泛使用。这段代码实现了Mersenne Twister算法，能够生成高质量的伪随机数序列。
     
  • CTR_DRBG伪随机数生成器
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    CTR_DRBG是一种基于密码学的伪随机数生成器，作为NIST标准的一部分，用于安全系统中产生高质量的加密密钥和随机数据。 CTR_DRBG（Counter Deterministic Random Bit Generator）是NIST（美国国家标准与技术研究所）在SP 800-90A标准中定义的一种伪随机数生成器（PRNG）。它基于块密码操作模式中的计数器（CTR）模式，通过加密一个递增的计数器值来产生随机性。在这个实例中，我们专注于使用mbed TLS库中的CTR_DRBG实现，该库是一个广泛使用的开源加密库，适用于各种嵌入式和服务器端应用。 1. **CTR模式**： CTR模式是一种流密码模式，将块密码转换为流密码。在CTR模式下，明文和密文都是通过将块密码作用于一个可变的初始向量（IV）生成的序列来处理的。每次加密时，IV都会递增，确保了即使相同的明文在不同的加密过程中也会产生不同的密文。 2. **DRBG（Deterministic Random Bit Generator）**： DRBG是一种根据确定性算法生成伪随机数的机制。NIST SP 800-90A标准定义了三种DRBG类型：CTR、HMAC和Hash。CTR_DRBG使用CTR模式的块密码作为核心，结合一个熵源（如系统随机数生成器）来提供随机性。 3. **mbed TLS库**： mbed TLS是一个轻量级的SSL/TLS协议实现，包括加密算法、哈希函数和伪随机数生成器。这个库广泛应用于物联网设备、移动应用和嵌入式系统，因为它具有小体积、高效且易于集成的特点。 4. **CTR_DRBG实现**： 在mbed TLS中，CTR_DRBG实现了NIST SP 800-90A标准的CTR模式DRBG。使用时，首先需要初始化，通常需要提供熵输入和个人化字符串（可选），这些可以增加生成随机数的不可预测性。初始化后，可以调用生成函数获取所需的伪随机字节。 5. **VS2015集成**： Visual Studio 2015是一个流行的Windows开发环境，支持C++编程。将mbed TLS库集成到VS2015项目中需要配置包含路径、链接库以及可能的编译选项。然后可以编写代码利用mbed TLS的CTR_DRBG功能。 6. **代码示例**： 初始化CTR_DRBG可能如下所示： ```cpp mbedtls_ctr_drbg_context drbg; mbedtls_ctr_drbg_seed(&drbg, mbedtls_entropy_func, &entropy, (const unsigned char *) my personalization string, strlen(my personalization string)); ``` 生成伪随机字节： ```cpp unsigned char buf[100]; mbedtls_ctr_drbg_random(&drbg, buf, sizeof(buf)); ``` 记住，每次使用后需要清理资源： ```cpp mbedtls_ctr_drbg_free(&drbg); ``` 7. **安全性和性能**： CTR_DRBG的安全性依赖于其使用的块密码和熵源的质量。正确配置和使用时，它可以提供强大的随机性，适合用于密钥生成、会话标识等安全敏感的应用场景。在性能方面，由于CTR模式的并行特性，CTR_DRBG通常能提供良好的速度。 这个实例中的压缩包文件可能包含了使用VS2015和mbed TLS实现CTR_DRBG的源代码，可以作为一个学习和参考的起点，帮助理解如何在实际项目中集成和使用这种随机数生成器。通过研究代码，可以深入了解CTR模式和mbed TLS库的内部工作原理，以及如何在C++环境中进行安全的随机数生成。
     
  • 伪随机数生成程序
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    简介：伪随机数生成程序是一种算法，用于产生一系列看似随机但实际上可预测的数字序列，在计算机科学和统计学中广泛应用。 产生伪随机数的一个C程序可以进行修改以调整生成的数值范围。
     
  • 不同类型的伪随机数生成器
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    本文探讨了多种伪随机数生成器的工作原理与特点，分析它们在计算机科学中的应用及其优劣比较。 这段内容包含三个文件：第一个.cpp文件用于生成0到1之间的均匀随机数，其中包括C语言自带的随机数发生器以及改进后的混沌随机数发生器；第二个.cpp文件则涵盖了常见的正态分布、柯西分布及指数分布等随机数的产生方法。第三个文档是一个txt格式的参考文献列表，提供了几篇关于随机数品质检验的相关文章供有兴趣深入研究的人士下载阅读。所有程序均已调试通过并可正常使用。如果有需要的朋友可以下载参考这些文件。
     
  • 五种随机数生成器-C++与MATLAB代码(1)_随机生成器_
    优质
    本文介绍了五种不同的随机数生成算法，并提供了相应的C++和MATLAB实现代码，帮助读者理解和应用这些基本但重要的随机数生成技术。 在编程与科学计算领域里，随机数生成是至关重要的环节，在模拟、统计分析及机器学习等方面尤为突出。本资源提供了五种不同的随机数发生器实现方式，并用C++和MATLAB两种语言编写。 1. **平方取中法（Midpoint Square Method）** 平方取中法是一种简单但精度较低的随机数生成方法，基于大整数平方后截取中间部分作为新的随机数值。这种算法产生的序列通常分布不均匀，适用于对随机性要求不是非常高的场景。 2. **乘积取中法（Multiplicative Congruential Method）** 该方法是线性同余发生器的一种形式，是最常见的伪随机数生成方式之一。其核心公式为`Xn+1 = (a * Xn + c) mod m`，其中`a`, `c`, `m`为预设常量值，而`Xn`和`Xn+1`分别代表前一次及本次产生的随机数值。选取恰当的参数组合可以显著提高生成序列的质量。 3. **Mersenne Twister** Mersenne Twister是一种高性能伪随机数发生器，以其超长周期（2^19937-1）和优异统计特性著称。该算法由Matsumoto与Nishimura于1997年提出，几乎消除了线性复杂度的问题，在各类软件中得到广泛应用。 4. **ISAAC (Indirection, Shift, Add, XOR, and Count)** ISAAC是一种兼顾速度和质量的加密强度伪随机数发生器。它通过一系列位操作（如移位、异或及加法）生成高质量的随机序列，适用于需要大量高效且安全随机数的应用场景。 5. **PCG (Permuted Congruential Generator)** PCG结合了乘积取中法的简单性和Mersenne Twister的强大性能。通过精心设计的线性变换和周期调整机制，能够提供优秀的随机性质与快速生成速度。 在C++语言环境下，标准库``提供了多种内置随机数发生器选项（如`std::default_random_engine`, `std::mt19937`)；而在MATLAB中，则可以通过使用内置函数(`rand, randn)`或自定义实现来满足不同的需求。 掌握这些随机数生成器的原理与应用方法，对于编写高效且可靠的模拟程序及进行数据分析非常重要。通过比较不同算法在性能和随机性上的表现，可以帮助我们根据实际应用场景选择最合适的工具。提供的代码示例展示了如何使用C++和MATLAB分别实现上述算法，这对于学习和实践随机数生成技术非常有帮助。
     
  • LSFR与RC4流加密的伪随机数生成器
    优质
    本文探讨了线性反馈移位寄存器（LFSR）和RC4算法在流加密中的应用，重点分析这两种方法生成伪随机数的特点及安全性。 所有代码放在一个CPP文件中，没有分开。LSFR根据系统时间作为种子，利用反馈移位寄存器实现，并且f函数为第1、5、6、7位的异或运算。
     
  • 基于混沌理论的伪随机数生成器
    优质
    本研究提出了一种基于混沌理论的新型伪随机数生成器，利用混沌系统的复杂性和敏感性，提供更强的安全性能和更广的应用范围。 一种基于混沌理论的伪随机数生成器。
     
  • MATLAB中生成各种随机数的方法及示例
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB中使用不同的函数来生成各种类型的随机数，并提供了详细的代码示例。 在MATLAB中生成各种随机数的方法有很多，并且可以通过具体的例子来帮助理解这些方法的使用方式。例如，可以利用`rand`函数产生均匀分布的随机数，或者通过`randn`函数获得正态分布（高斯分布）的随机数值。此外还有其他一些专门用于特定类型数据或场景下的随机生成器可供选择和应用。
     
  • 基于Verilog的伪随机序列生成器
    优质
    本项目设计并实现了一个基于Verilog语言的伪随机序列生成器，适用于通信系统中的数据加密和测试。 该程序使用Verilog语言编写，实现了伪随机序列，并对同步字节、数据包和数据帧进行了详细说明，使得代码易于理解。