基于LFSR具有并行与串行结果一致的随机数生成算法

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基于FPGA的同步并联LFSR序列生成器设计

基于FPGA的同步并联LFSR序列生成器设计王星;沈小林【摘要】针对直接由线性反馈移位寄存器(LFSR)产生的序列的线性复杂度太小,难以经受线性逼近攻击的问题.在研究序列密码设计理论和LFSR的并联理论的基础上,提出一种基于FPGA (Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)的利用3个LFSR同步并联构成一个序列生成器的方法.利用VHDL (VHSIC Hardware Description Language)语言编写其实现程序,并应用FPGA设计工具Xilinx ISE7.li,调用ModelSim SE6.1c对其进行仿真.仿真结果和密码强度评估理论分析表明这种序列生成器产生的序列密码具有很高的强度和抗破译能力.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2008(031)010【总页数】4页(P125-128)【关键词】序列生成器;线性反馈移位寄存器;LFSR同步并联;FPGA【作者】王星;沈小林【作者单位】中北大学,通信与信息工程学院,山西,太原,030051;中北大学,通信与信息工程学院,山西,太原,030051【正文语种】中文【中图分类】TP368.11 引言设计性能良好的密钥序列始终是流密码学的一个研究热点。

线性反馈移位寄存器(Linear Feedback Shift Register，LFSR)因其实现简单、速度快、具有良好的统计学特性和较为成熟的理论等优点而成为产生Golomb伪随机序列的主要手段。

但是，由于直接由线性反馈移位寄存器产生的序列的线性复杂度太小，难以经受线性逼近攻击。

如果将几个LFSR按照某种特殊的算法组合成一个伪随机序列生成器，就可以获得加密安全性能方面的额外收益。

目前，存在几种线性和非线性的组合，最基本的组合方法就是LFSR串联和并联。

另外，由于可以用FPGA进行逐位的设计，所以基于LFSR的序列密码的算法用FPGA实现会比用DSP实现更为有效。

基于LFSR的演化随机序列发生器

基于LFSR的演化随机序列发生器
王玉华;管爱红;侯志强;詹静;张焕国
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2009(35)6
【摘要】针对基于线性反馈移位寄存器的随机序列发生器产生的随机数线性复杂度低的问题,设计一个新的随机序列发生器,使用遗传算法演化线性反馈移位寄存器产生的随机序列,新产生的序列可以通过SP800-22的测试.测试结果表明,生成的序列周期大、线性复杂度高,能够满足安全协议和密码算法的安全强度要求.
【总页数】3页(P192-193,196)
【作者】王玉华;管爱红;侯志强;詹静;张焕国
【作者单位】河南工业大学信息科学与工程学院,郑州,450001;河南工业大学信息科学与工程学院,郑州,450001;河南工业大学信息科学与工程学院,郑州,450001;武汉大学计算机学院,武汉,430079;武汉大学计算机学院,武汉,430079
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.2
【相关文献】
1.基于FPGA的LFSR结构伪随机数发生器的实现 [J], 彭雅岚;肖顺文
2.基于时空混沌的伪随机序列发生器设计与分析 [J], 胡辉辉;刘建东;商凯;张啸
3.基于忆阻器的时滞混沌系统及伪随机序列发生器 [J], 吴洁宁;王丽丹;段书凯
4.基于云模型与Fibonacci的混沌伪随机序列发生器设计 [J], 魏连锁; 胡现成; 郭
媛; 陈炜; 马志昇
5.基于FPGA的LFSR结构伪随机数发生器的实现 [J], 彭雅岚;肖顺文
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随机数发生器电路 -回复

随机数发生器电路-回复
随机数发生器电路是一种电子电路，可以生成一系列看似随机的数字。

在数字系统中，随机数是非常有用的，可以用于密码学、模拟和仿真等应用。

常见的随机数发生器电路有以下几种设计方案：
1. 线性反馈移位寄存器（LFSR）：LFSR是一种基于时钟脉冲的电路，通过将寄存器的输出与某些反馈线上的位进行异或运算来生成下一个状态。

由于反馈位置可以是随意的，因此可以生成看似随机的数列。

然而，LFSR实际上是一种伪随机数发生器，可以通过分析其状态迁移图进行预测。

2. 热噪声发生器：热噪声发生器利用电阻器中由于热运动引起的电子随机运动来生成随机信号。

它通常使用一个放大器来放大噪声信号，并通过滤波器进行后处理以去除其他非随机成分。

3. 电子噪声发生器：电子噪声发生器通过电子器件的随机性来生成随机信号。

例如，基于功率二极管的电子噪声发生器利用二极管的热运动产生随机振荡以生成随机信号。

总的来说，随机数发生器电路可以通过利用物理上的随机性来生成随机信号。

然而，对于安全性要求较高的应用，需要采用更加复杂的算法和技术来生成真正的
随机数，以避免被破解。

量子通信技术中的量子随机数生成方法

量子通信技术中的量子随机数生成方法在量子通信技术中，量子随机数生成具有重要的应用价值。

量子随机数生成是指利用量子力学的性质来生成真正的随机数，具有高度的安全性和不可预测性。

在这篇文章中，我们将探讨几种常见的量子随机数生成方法，包括基于量子态的方法、基于干涉的方法以及基于测量的方法。

基于量子态的随机数生成方法是最基础的方法之一。

在这种方法中，使用一个量子系统来生成随机数。

典型的例子是基于单光子的随机数生成方法。

通过控制光子的发射和检测，可以产生一系列随机的比特。

由于光子的发射和检测过程受到量子的不确定性和干扰，因此生成的随机数是真正的随机数，具有高度的安全性。

此外，由于量子态的特性，这种方法还可以实现量子秘密共享和量子密钥分发等安全通信协议。

另一种常见的量子随机数生成方法是基于干涉的方法。

在这种方法中，利用光的干涉现象来实现随机数的生成。

一种常用的方法是利用光的相位干涉来生成随机数。

通过调节两束相干光的相位差，可以得到不同的干涉图案，从而生成随机数。

这种方法的优点是实验装置简单，易于实现。

同时，相位干涉具有高度的灵敏度，所以可以生成高质量的随机数。

除了基于量子态和干涉的方法，基于测量的方法也是一种常见的量子随机数生成方法。

在这种方法中，通过对一些物理量的测量来实现随机数的生成。

例如，可以利用单光子的偏振测量来生成随机数。

由于对光子的偏振态的测量结果是随机的，因此可以得到真正的随机数。

此外，还可以利用其他物理量的测量，如光的强度、时间等，来生成随机数。

总的来说，量子随机数生成方法在量子通信技术中具有重要的应用价值。

这些方法包括基于量子态的方法、基于干涉的方法以及基于测量的方法。

通过利用量子力学的性质，我们可以得到真正的随机数，具有高度的安全性和不可预测性。

这些方法在量子密码学、量子通信协议等方面具有广泛的应用前景。

然而，值得注意的是，量子随机数生成方法仍然存在一些挑战和限制。

首先，实现高效且稳定的量子随机数生成装置仍然具有一定的难度。

基于GFFT的LFSR序列生成多项式估计方法

基于GFFT的LFSR序列生成多项式估计方法沈利华【摘要】The problem addressed here is generator polynomial estimation of linear feedback shift register (LFSR) sequence.An algorithm based on the Galois field Fourier transform (GFFT) was proposed.The relationship between non-zero points in GFFT of LFSR sequence and zero points in generator polynomial of LFSR sequence was illustrated firstly.Then the generator polynomial of LFSR sequence was fast estimated based on that property,and the improved method in noisy environment was proposed at last.Validity of the algorithm is verified by the simulation results,and the computational load is illustrated.The computational efficiency of the proposed algorithm is higher than that of the existing algorithms.%针对线性反馈移位寄存器(LFSR)序列生成多项式的估计问题,提出了一种基于LFSR序列有限域傅里叶变换(GFFT)的估计方法.首先证明了LFSR序列GFFT的非零点与LFSR 序列生成多项式的零点之间的对应关系,进而利用该性质实现LFSR序列生成多项式的快速估计,并给出了算法在误码环境下的改进方法.仿真实验验证了算法的有效性,并对算法的计算复杂度进行了理论分析.和已有算法相比较,本文提出的算法具有更高的计算效率.【期刊名称】《电信科学》【年(卷),期】2018(034)002【总页数】7页(P58-64)【关键词】信号处理;线性反馈移位寄存器;有限域傅里叶变换;生成多项式【作者】沈利华【作者单位】浙江工业大学之江学院,浙江绍兴312030【正文语种】中文【中图分类】TN911.221 引言线性反馈移位寄存器（linear feedback shift register，LFSR）序列因其构造方便，理论成熟，且具有良好的伪随机和自相关特性，在扩频通信、通信加扰/加密、航天测控等领域得到了广泛的应用[1]。

伪随机码的原理与应用

伪随机码的原理与应用1. 什么是伪随机码？伪随机码（Pseudorandom code）是一种非真随机生成的代码，通常由伪随机序列生成器生成。

它不是通过真正的随机过程产生的，而是使用算法生成的，因此被称为伪随机码。

伪随机码具有类似于真随机码的统计特性，但是其生成规则是可预测的。

2. 伪随机码的原理伪随机码的生成原理基于数学算法。

常见的伪随机码生成算法有线性反馈移位寄存器（LFSR）、梅森旋转算法等。

其中，LFSR是最常见的伪随机码生成算法之一。

LFSR是一种基于移位寄存器的随机数生成器。

它主要由一个寄存器和一个反馈系数构成。

通过不断的移位和异或运算，LFSR生成一个伪随机序列。

这个序列在统计特性上与真随机序列非常相似。

3. 伪随机码的应用伪随机码在数字通信、密码学、网络安全等领域有广泛的应用。

下面列举几个常见的应用场景：3.1 伪随机码的加密伪随机码可用于加密通信过程中的数据。

在加密过程中，发送方使用伪随机码对原始数据进行加密操作，然后将加密后的数据发送给接收方，接收方通过使用相同的伪随机码对加密数据进行解密操作，从而还原出原始数据。

3.2 伪随机码的扩频技术伪随机码在扩频技术中起到关键的作用。

扩频技术用于增加通信系统的抗干扰性能和保密性能。

发送方使用伪随机码对原始信号进行扩频，接收方通过使用相同的伪随机码对接收到的信号进行解扩，从而还原出原始信号。

3.3 伪随机码的随机性测试伪随机码的随机性是衡量其质量的重要指标。

在应用中，需要对生成的伪随机码进行随机性测试，以保证其符合随机性的要求。

常见的随机性测试方法包括序列统计方法、频谱分析方法等。

4. 伪随机码的优缺点伪随机码相比于真随机码具有一些优缺点。

下面分别列举：4.1 优点•生成速度快：伪随机码是通过算法生成的，因此生成速度非常快。

•可控性强：伪随机码的生成规则是可预测的，可以根据需要进行调整。

•长周期性：伪随机码的周期可以很长，可以满足大多数应用场景的需求。

prbs原理

prbs原理PRBS原理。

PRBS（Pseudo Random Binary Sequence）是一种伪随机二进制序列，它在通信系统和数字电路中具有重要的应用。

本文将介绍PRBS的原理及其在通信系统和数字电路中的应用。

PRBS的原理主要基于线性反馈移位寄存器（LFSR）的工作原理。

LFSR是一种基本的序列发生器，它能够产生一系列的伪随机序列。

LFSR由若干个触发器和异或门组成，其中触发器的输出作为下一个触发器的输入，而异或门则用于实现反馈。

通过适当的选择触发器的初始状态和反馈多项式，LFSR可以产生不同长度的伪随机序列。

当LFSR产生的序列达到最大周期时，就可以得到最长的伪随机序列，这种序列被称为最大长度序列（Maximum Length Sequence, MLS）。

在通信系统中，PRBS被广泛应用于误码率测试和性能评估。

通过发送PRBS序列并与接收到的序列进行比对，可以快速准确地评估信道的质量和系统的性能。

此外，PRBS还可以用于同步检测和时钟恢复等应用，对于数字通信系统的设计和调试具有重要意义。

在数字电路中，PRBS被用作测试信号以验证电路的功能和性能。

通过将PRBS序列输入待测电路，并将输出与预期序列进行比对，可以有效地检测电路中的故障和缺陷。

此外，PRBS还可以用于模拟真实数据流，对于验证数据采集系统和通信接口的正确性具有重要作用。

总之，PRBS作为一种伪随机序列，在通信系统和数字电路中具有广泛的应用。

它不仅可以用于误码率测试和性能评估，还可以用作测试信号对电路进行功能验证。

因此，了解PRBS的原理和应用对于工程师和研究人员来说是非常重要的。

希望本文能够对读者有所帮助，谢谢阅读！。

lfsr离散数学

lfsr离散数学
LFSR，即线性反馈移位寄存器，是离散数学和密码学中的一个重要概念。

LFSR是一种数字线性系统，它能够产生一个伪随机数序列。

这种寄存器通过将寄存器中的某些位进行异或操作（这是一种二进制运算），并将结果反馈到寄存器的最左端来生成序列。

参与异或的位称为抽头。

LFSR的输出状态值会呈现规律循环，且这个循环可以通过本原多项式来定义。

本原多项式是一种特殊的多项式，它的项数最少且每项系数为1，基于本原多项式所实现的电路最简单。

本原多项式具有这样的特性：本原多项式的反也是本原多项式，根据本原多项式的反也可以生成最大序列。

在实际应用中，LFSR因其简单的结构和良好的统计特性而被广泛应用于加密、通信和计算机科学等领域。

例如，它可以用于生成密钥流、伪随机数生成器和编码理论中的一些算法。

由于其与密码学的紧密联系，LFSR也在CTF（Capture The Flag）竞赛中成为常见的考点之一。

fortran梅森旋转算法

fortran梅森旋转算法
梅森旋转算法（Mersenne Twister）是一种高效且广泛使用的伪随机数生成算法，由松本真和西村拓士在1997年开发。

该算法基于有限二进制字段上的矩阵线性递归，可以快速生成高质量的伪随机数，修正了古典随机数生成算法的许多缺陷。

在Fortran中实现梅森旋转算法，可以利用该算法的特性来生成高质量的随机数序列。

梅森旋转算法的核心是一个线性反馈移位寄存器（LFSR），它通过一系列位操作和加法运算来生成随机数。

在Fortran中，可以使用位运算符和整数数据类型来实现这个算法。

首先，定义一个足够大的整数变量作为状态寄存器，初始化为一个特定的种子值。

然后，通过一系列的位操作和加法运算来更新状态寄存器的值，生成新的随机数。

梅森旋转算法的一个重要特点是其周期长，这保证了生成的随机数序列具有很好的统计性质。

在Fortran实现中，可以通过循环来不断生成新的随机数，直到达到所需的随机数数量。

此外，梅森旋转算法还具有很好的并行性，可以在多核处理器上实现高效的并行随机数生成。

这对于需要大规模随机数生成的应用程序来说非常有用。

总的来说，Fortran实现梅森旋转算法需要深入理解算法的原理和特性，并充分利用Fortran的位运算符和整数数据类型来实现高效的随机数生成。

这种算法在实际应用中具有广泛的应用前景，可以用于模拟、统计分析和密码学等领域。

伽罗瓦lfsr算法实现

伽罗瓦lfsr算法实现
线性反馈移位寄存器（Linear Feedback Shift Register，LFSR）是一种常用的伪随机数生成器，其基本原理是通过特定的反馈策略，将一个n位的二进制数向左或向右循环移位，产生新的随机数。

下面是一个使用Python实现的伽罗瓦LFSR算法的例子：
```python
def galois_lfsr(state, taps):
"""
Galois LFSR algorithm.
Parameters:
state (int): Initial state of the LFSR.
taps (list): List of feedback taps. Each tap is an index of the bit to feedback.
Returns:
int: The next state of the LFSR.
"""
feedback = sum((state >> tap) & 1 for tap in taps) % 2
next_state = (state << 1) feedback
return next_state
```
在这个函数中，`state` 是LFSR的初始状态（一个整数），`taps` 是反馈抽头的列表（每个抽头都是一个整数，表示要从状态中提取的位的索引）。

函数返回下一个状态。

注意，这个函数假设你正在使用一个二进制的LFSR，并且你的反馈多项式是正确的。

如果这些条件不满足，那么你可能需要修改这个函数以适应你的特定情况。

lfsr 数据处理 java 例程

LFSR 数据处理 Java 例程一、背景介绍LFSR（Linear Feedback Shift Register）即线性反馈移位寄存器，是一种常用于伪随机数生成和编码解码的技术。

在计算机科学领域，LFSR 被广泛应用于数据处理、加密算法等方面。

本文将基于 Java 语言，介绍 LFSR 数据处理的实现过程，并给出相应的 Java 例程。

二、LFSR 数据处理原理1. LFSR 概念LFSR 是一种寄存器，它的值随时间按固定的线性规律变化。

具体来说，LFSR 将当前寄存器值的某些位进行线性变换，并将结果作为下一个时刻的新值。

通过不断反馈和变换当前值，LFSR 可以实现伪随机序列的生成。

2. LFSR 实现LFSR 可以由一个 n 位的寄存器和一个反馈多项式确定。

在每个时刻，寄存器值向左移动一位，同时根据反馈多项式计算新的最低位，并将其设置为当前寄存器的最高位。

这种方式可以生成周期为 2^n - 1 的伪随机序列。

三、Java 例程实现1. 寄存器和反馈多项式的定义```javapublic class LFSR {private int[] reg;private int[] feedback;public LFSR(int[] reg, int[] feedback) { this.reg = reg;this.feedback = feedback;}}```2. 寄存器左移和反馈计算```javapublic void shift() {int newBit = 0;for (int i = 0; i < feedback.length; i++) { newBit ^= reg[feedback[i]];}for (int i = reg.length - 1; i > 0; i--) {reg[i] = reg[i - 1];}reg[0] = newBit;}```3. 生成伪随机序列```javapublic int[] generate(int length) {int[] result = new int[length];for (int i = 0; i < length; i++) {shift();result[i] = reg[reg.length - 1];}return result;}```四、例程使用示例```javapublic static void m本人n(String[] args) { int[] reg = {1, 0, 1, 0, 1, 0};int[] feedback = {5, 2};LFSR lfsr = new LFSR(reg, feedback); int[] sequence = lfsr.generate(10);System.out.println("伪随机序列为：" +Arrays.toString(sequence));}```以上就是关于 LFSR 数据处理的 Java 例程的介绍和实现。

verilog可综合伪随机数生成算法

verilog可综合伪随机数生成算法随机数在计算机科学中有着广泛的应用，而在硬件设计中，通过使用可综合的伪随机数生成算法，可以实现各种随机性要求。

Verilog 语言作为硬件描述语言，能够方便地实现这样的算法。

本文将介绍一种基于Verilog的可综合伪随机数生成算法。

该算法基于线性反馈移位寄存器（Linear Feedback Shift Register, LFSR），通过对寄存器进行特定的位移和异或操作来生成伪随机数序列。

我们需要定义一个寄存器，用于存储生成的伪随机数序列。

假设我们需要生成一个16位的伪随机数，那么我们可以定义一个16位的寄存器reg[15:0] rng。

接下来，我们需要确定寄存器中每个位的初始值。

这些初始值可以是任意的，但为了增加随机性，我们可以使用一个较长的种子数（Seed）来初始化寄存器。

假设我们使用的种子数为16'h1234，那么我们可以将该种子数赋值给寄存器rng：rng <= 16'h1234;然后，我们需要确定生成伪随机数序列的规则。

在LFSR算法中，我们通过选取寄存器中的某些位来进行位移和异或操作，从而生成下一个伪随机数。

具体来说，我们可以选择某几个位作为反馈位，然后将这些位进行异或操作，并将结果与寄存器的最低位进行异或操作，得到下一个伪随机数。

假设我们选择寄存器的第0、1、3和5位作为反馈位，那么我们可以使用如下的Verilog代码来实现位移和异或操作：always @(posedge clk) beginrng[0] <= rng[1] ^ rng[3] ^ rng[5] ^ rng[15];rng[1] <= rng[0];rng[2] <= rng[1];// ...rng[15] <= rng[14];end在上述代码中，clk表示时钟信号，posedge表示上升沿触发。

通过这段代码，我们实现了寄存器rng中的位移和异或操作，得到下一个伪随机数。

生成随机数种子的方法

生成随机数种子的方法【原创实用版3篇】目录（篇1）1.随机数种子的定义和重要性2.生成随机数种子的方法分类3.线性同余生成器4.梅森旋转算法5.线性反馈移位寄存器6.结尾正文（篇1）随机数在许多领域中都有着广泛的应用，如加密算法、随机抽样、模拟等。

在生成随机数时，为了保证其随机性和不可预测性，我们需要一个随机数种子。

随机数种子是一个用于初始化随机数生成器的值，它可以是任何大小的整数。

本文将介绍几种生成随机数种子的方法。

首先，我们来了解一下随机数种子的定义和重要性。

随机数种子是一个用于初始化随机数生成器的值，它可以是任何大小的整数。

在生成随机数时，我们需要一个随机数种子来保证其随机性和不可预测性。

一个好的随机数种子应该具有以下特点：1.不可预测性：难以预测随机数种子的值。

2.随机性：随机数种子应该是随机的，这样才能保证生成的随机数也是随机的。

3.唯一性：不同的随机数种子生成的随机数序列应该是不同的。

生成随机数种子的方法有很多，下面我们将介绍三种常用的方法。

1.线性同余生成器线性同余生成器是一种基于线性方程组的随机数生成器。

它的基本原理是：给定一个整数模 m，以及一个整数 a，我们可以通过以下公式计算下一个随机数：Xn+1 = (a * Xn + c) % m其中，Xn 是当前随机数，Xn+1 是下一个随机数，c 是常数，%表示取模运算。

2.梅森旋转算法梅森旋转算法是一种基于梅森数的随机数生成器。

梅森数是一种特殊的素数，具有很多有趣的性质。

梅森旋转算法的基本思想是：根据梅森数的性质，我们可以构造一个随机数生成器，通过循环左移和右移操作来生成随机数。

3.线性反馈移位寄存器线性反馈移位寄存器（LFSR）是一种基于寄存器和反馈多项式的随机数生成器。

它的基本原理是：给定一个寄存器，以及一个反馈多项式，我们可以通过以下公式计算下一个寄存器值：Xn+1 = f(Xn)其中，Xn 是当前寄存器值，Xn+1 是下一个寄存器值，f 是反馈多项式。

FPGA产生基于LFSR的伪随机数

FPGA产生基于LFSR的伪随机数1.概念通过一定的算法对事先选定的随机种子(seed)做一定的运算可以得到一组人工生成的周期序列，在这组序列中以相同的概率选取其中一个数字，该数字称作伪随机数，由于所选数字并不具有完全的随机性，但是从实用的角度而言，其随机程度已足够了。

这里的“伪”的含义是，由于该随机数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的，因此并不是真正的随机数。

伪随机数的选择是从随机种子开始的，所以为了保证每次得到的伪随机数都足够地“随机”，随机种子的选择就显得非常重要，如果随机种子一样，那么同一个随机数发生器产生的随机数也会一样。

2.由LFSR引出的产生方法产生伪随机数的方法最常见的是利用一种线性反馈移位寄存器(LFSR),它是由n个D触发器和若干个异或门组成的，如下图：其中，gn为反馈系数，取值只能为0或1，取为0时表明不存在该反馈之路，取为1时表明存在该反馈之路；n个D触发器最多可以提供2^n-1个状态(不包括全0的状态)，为了保证这些状态没有重复，gn的选择必须满足一定的条件。

下面以n=3，g0=1，g1=1,g2=0,g3=1为例，说明LFSR的特性，具有该参数的LFSR 结构如下图：假设在开始时，D2D1D0=111(seed)，那么，当时钟到来时，有：D2=D1_OUT=1；D1=D0_OUT^D2_OUT=0；D0=D2_OUT=1；即D2D1D0=101；同理，又一个时钟到来时，可得D2D1D0=001. ………………画出状态转移图如下：从图可以看出，正好有2^3-1=7个状态，不包括全0；如果您理解了上图，至少可以得到三条结论：1)初始状态是由SEED提供的；2)当反馈系数不同时，得到的状态转移图也不同；必须保证g n===1,否则哪来的反馈？3)D触发器的个数越多，产生的状态就越多，也就越“随机”；3.verilog实现基于以上原理，下面用verilog产生一个n=8，反馈系数为g0g1g2g3g4g5g6g7g8=101110001的伪随机数发生器，它共有2^8=255个状态，该LFSR的结构如下：verilog源代码如下：module RanGen(input rst_n, /*rst_n is necessary to prevet locking up*/input clk, /*clock signal*/input load, /*load seed to rand_num,active high */input [7:0] seed,output reg [7:0] rand_num /*random number output*/ );always@(posedge clk or negedge rst_n)beginif(!rst_n)rand_num <=8'b0;else if(load)rand_num <=seed; /*load the initial value when load is active*/ elsebeginrand_num[0] <= rand_num[7];rand_num[1] <= rand_num[0];rand_num[2] <= rand_num[1];rand_num[3] <= rand_num[2];rand_num[4] <= rand_num[3]^rand_num[7];rand_num[5] <= rand_num[4]^rand_num[7];rand_num[6] <= rand_num[5]^rand_num[7];rand_num[7] <= rand_num[6];endendendmodule以1111 1111为种子，load信号置位后，开始在255个状态中循环，可将输出值255、143、111……作为伪随机数。

verilog可综合伪随机数生成算法

verilog可综合伪随机数生成算法Verilog可综合伪随机数生成算法引言:在数字电路设计中，经常需要使用伪随机数生成算法来产生随机的测试向量或者模拟随机事件。

Verilog是一种硬件描述语言，可以用于数字电路设计和验证。

本文将介绍一种基于Verilog的可综合伪随机数生成算法。

一、伪随机数生成算法概述伪随机数生成算法是一种通过确定性方法产生看似随机的数列的算法。

在数字电路设计中，常用的伪随机数生成算法有线性反馈移位寄存器(LFSR)和伪随机数发生器(PRG)等。

二、基于Verilog的LFSR算法实现LFSR是一种简单且高效的伪随机数生成算法，其原理是通过移位寄存器和异或门组成的反馈回路来产生伪随机数序列。

以下是一个基于Verilog的LFSR算法实现的示例代码：```verilogmodule lfsr (input wire clk,input wire reset,output wire [7:0] rand_out);reg [7:0] state;always @(posedge clk or posedge reset) beginif (reset)state <= 8'b00000000;else beginstate <= {state[6:0], state[7] ^ state[5]};endendassign rand_out = state;endmodule```在该示例代码中，使用了一个8位的移位寄存器state来存储当前的状态。

每个时钟周期，state的值向左移动一位，并将最高位与第6位异或得到的结果作为新的最低位。

当reset信号为高电平时，将state初始化为全零。

通过输出rand_out信号，我们可以获取到产生的伪随机数。

三、基于Verilog的伪随机数发生器算法实现伪随机数发生器是一种更加复杂的随机数生成算法，它使用了更多的逻辑门和状态变量来实现。

基于LFSR和组合猫映射的伪随机序列生成方法

题日益关注。混沌由于良好的伪随机性、初值敏感性和遍历性等特点，同时具有确定的可再生性质[1]，使得混沌保密技术已经被广泛应用到数据安全和保密通信等众多研究领域
[2-4]
，其中基于混沌理论的伪随机序列生成技术成为重要的流密码又称序列密码，是现代密码的一种重要加密技
研究方向[5-7]。术。流密码具有安全性高、长度灵活可变、运算速度快、密文传输中没有差错或只有有限的错误传播等优点，目前已被广泛应用于信息加密、分布式计算、码分多址(CDMA)系统等领域。伪随机序列生成技术及其性能评价方法是实现流密码的关键技术，设计良好的伪随机序列发生器 (Pseudo-Random Number Generator，PRNG)成为流密码领域的一个研究热点[8-10]。LFSR（线性反馈移位寄存器，Linear Feedback Shift Register）是设计实现密钥流生成器的核心部
基于线性反馈移位寄存器和组合猫映射的伪随机序列生成方法
肖旭韬，张雪锋
(西安邮电大学通信与信息工程学院,西安 710061) 摘要：分析了线性反馈移位寄存器(LFSR)和猫映射的基本结构，给出了一种基于 LFSR 与猫映射的伪随机序列生成方法。该方法根据 LFSR 的计算结果产生相应的选择函数，通过选择函数确定当前迭代计算中猫映射的系数矩阵，应用选定的系数矩阵进行迭代计算产生相应的混沌序列，将其二值化后作为反馈值与 LFSR 的反馈值进行异或运算，运算结果作为 LFSR 的最终反馈值，实现对 LFSR 生成序列的随机扰动。通过实验对生成序列的性能进行了分析，结果表明，产生的混沌序列具有良好的随机性和安全性。关键词：线性反馈移位寄存器；猫映射；伪随机序列；混沌；随机性中图分类号：TP311.56