Pievienot darbus Atzīmētie0
Darbs ir veiksmīgi atzīmēts!

Atzīmētie darbi

Skatītie0

Skatītie darbi

Grozs0
Darbs ir sekmīgi pievienots grozam!

Grozs

Reģistrēties

interneta bibliotēka
Atlants.lv bibliotēka
21,48 € Ielikt grozā
Gribi lētāk?
Identifikators:233096
 
Vērtējums:
Publicēts: 23.11.2012.
Valoda: Latviešu
Līmenis: Augstskolas
Literatūras saraksts: 21 vienības
Atsauces: Ir
SatursAizvērt
Nr. Sadaļas nosaukums  Lpp.
  IEVADS    7
1.  GADĪJUMSKAITĻU UN PSEIDO GADĪJUMSKAITĻU ĢENERATORI    9
1.1.  Vēsture    9
1.2.  Gadījumskaitļu ģeneratori    9
1.3.  Gadījumskaitļu pielietojums mūsdienu elektronikā    10
2.  METODES PSEIDO GADĪJUMSKAITĻU IEGŪŠANAI    12
2.1.  Fon Neimaņa metode    12
2.2.  Lineārās sakritības metode    12
2.3.  Fibonači metode    13
2.4.  Lineāri atgriezeniskās saites pārbīdes reģistra metode    14
2.5.  Mersennas virpuļa metode    15
3.  PSEIDO GADĪJUMSKAITĻU ĢENERATORA TESTĒŠANA UN ANALĪZE    17
3.1.  Grafiskais testi    17
3.1.1.  Sadalījuma attēlošana ar histogrammu    17
3.1.2.  Izklaides diagramma, jeb korelāciju lauks    18
3.1.3.  Autokorelācijas tests    19
3.1.4.  Grafiskā spektrālā analīze    19
3.2.  Statistiskie testi    20
3.2.1.  Donalda Knuta testi    20
3.2.2.  NIST izstrādātie testi    20
3.2.2.1.  Mono bitu tests    21
3.2.2.2.  Bloku frekvences tests    21
3.2.2.3.  Trasēšanas tests    22
3.2.2.4.  Trasēšanas tests garākā apgabalā    23
3.2.2.5.  Binārās matricas ranga tests    25
3.2.2.6.  Diskrētās Furjē transformācijas tests    26
3.2.2.7.  Nepārklāšanās šablonu salīdzināšanas tests    27
3.2.2.8.  Pārklāšanās šablonu salīdzināšanas tests    28
3.2.2.9.  Mauera universālais statistikas tests    29
3.2.2.10.  Lempela Ziva salīdzināšanas tests    30
3.2.2.11.  Lineārās sarežģītības tests    30
3.2.2.12.  Seriālais tests    31
3.2.2.13.  Tuvināts entropijas tests    32
3.2.2.14.  Kumulatīvo summu tests    32
3.2.3.  Diehard testi    33
4.  LABVIEW PROGRAMMAS UN FPGA PLATES APRAKSTS    35
4.1.  Labview programma    35
4.2.  FPGA apraksts    36
5.  PSEIDO GADĪJUMSKAITĻU ĢENERATORA IZVEIDE UZ FPGA PLATES    38
5.1.  Lineārās sakritības algoritma izveide    38
5.2.  Fibonači metode    42
5.3.  Lineāri atgriezeniskās saites pārbīdes reģistra metode (LFSR)    45
5.4.  Mersennas virpuļa pseidogadījumskaitļu ģenerators    49
5.5.  Izveidoto Pseidogadījumskaitļu ģeneratoru salīdzinājums    52
  SECINĀJUMI UN PRIEKŠLIKUMI    54
  IZMANTOTĀS LITERATŪRAS UN AVOTU SARAKSTS    55
Darba fragmentsAizvērt

5.5. Izveidoto Pseidogadījumskaitļu ģeneratoru salīdzinājums
Salīdzinot izveidoto pseidogadījumskaitļu ģeneratoru Sadalījuma histogrammas, (skatīt attēlus 5.2., 5.7., 5.13., 5.17., 5.21.) tiek secināts, ka visatbilstošākā īstai gadījumskaitļu rindas histogrammai ir straumes šifratora histogramma (sk. att. 5.17.), kurai ir vienmērīga sadalījuma raksturs. Mersennas virpuļa un LFSR ģenerēto rindu histogrammu augšējais līmenis līdzinās periodiskai funkcijai, bet kopumā tās ir labākas par lineārās sakritības ģeneratora gadījumskaitļu histogrammu. Fibonači algoritma pseidogadījumskaitļu rindas sadalījuma histogramma pēc sava rakstura līdzinās, Gausa sadalījuma histogrammai, bet no visiem izveidotajiem algoritmiem šīs metodes histogramma ir vissliktākā statistisko īpašību ziņā.
Analizējot izveidotos pseidogadījumskaitļu ģeneratorus pēc izkliedes diagrammasgrafikiem, izceļas lineārās sakritības (skat. attēlu 5.3.) un Fibonači (skat. att. 5.8.) ģeneratori. Lineārās sakritības grafikā redzamas, ka dati izvietojas lineāri, bet Fibonači gadījumskaitļi veido rimstošu sinusoidālu funkcijas grafiku. LFSR (sk. att. 2.12.), straumes šifrators (sk. att. 5.18.), un Mersennas virpulis (sk. att. 5.20.), visi veido labi izkliedētus grafikus, kuri vizuāli atgādina īstu gadījumskaitļu rindas grafiku.
Autokorelācijas testu grafikos izceļas Fibonači (skat. att. 5.9.) pseidogadījumskaitļu ģenerators, jo tas neatgādina gadījumskaitļu rakstura grafiku. Pārējie ģeneratori veido vienmērīga sadalījuma grafikus. Vislabākais grafiks statistisko īpašību ziņā ir straumēšanas šifratora vērtību grafiks attēlā 5.18..

SECINĀJUMI UN PRIEKŠLIKUMI
1. Darbā izvirzītie uzdevumi ir izpildīti, darba mērķis ir sasniegts:
ir aprakstītas populārākās pseidogadījumskaitļu iegūšanas metodes,
ir apskatīti tādi gadījumskaitļu testēšanas un analīzes paņēmieni kā grafiskā testēšana, NIST un Die hard testu pakas,
izveidoti četru dažādu algoritmu pseidogadījumskaitļu ģeneratori, kuri darbojas uz FPGA plates.
2. Dažādiem pseidogadījumskaitļu ģeneratoriem statistiskās īpašības atšķiras, bet izvēloties ģeneratora metodi, ir jāzina kādi statistiskie rādītāji no ģeneratora būs nepieciešami.
3. Pseidogadījumskaitļuģeneratorā vērtības ietekmē ievadītā ģeneratora sēklas (seed) vērtība.
4. No izveidotajiem pseidogadījumskaitļu ģeneratoriem vislabākās īpašības piemīt Mersennas virpuļa pseidogadījumskaitļu ģeneratoram. Tikai viens no izveidotajiem pseidogadījumskaitļu ģeneratoriem, Fibonači ģenerators, ir ar Gausa sadalījuma raksturu.
5. Lai izveidotu labākus pseidogadījumskaitļu ģeneratorus iespējams izmantot Labview bez FPGA plates.
6. Autors, kā priekšlikumu, sev izvirza sīkāk izpētīt izveidotos gadījumskaitļu algoritmus, un realizēt tos pēc iespējas optimālāk.
7. Autors kā priekšlikumu sev izvirza, izveidot Labview programmu gadījumskaitļu testēšanai, lai būtu iespējams iztikt bez papildus programmatūrām.
8. Autors kā priekšlikumu sev izvirza, izpētīt pseidogadījumskaitļu sadalījuma korekcijas iespējas, lai būtu iespējams izveidot, gadījumskaitļus ar sev nepieciešamo datu sadalījumu.…

Autora komentārsAtvērt
Parādīt vairāk līdzīgos ...

Atlants

Izvēlies autorizēšanās veidu

E-pasts + parole

E-pasts + parole

Norādīta nepareiza e-pasta adrese vai parole!
Ienākt

Aizmirsi paroli?

Draugiem.pase
Facebook

Neesi reģistrējies?

Reģistrējies un saņem bez maksas!

Lai saņemtu bezmaksas darbus no Atlants.lv, ir nepieciešams reģistrēties. Tas ir vienkārši un aizņems vien dažas sekundes.

Ja Tu jau esi reģistrējies, vari vienkārši un varēsi saņemt bezmaksas darbus.

Atcelt Reģistrēties