Псевдослучайная последовательность

Cтраница 2

Аналогично могут быть определены понятия псевдослучайных последовательностей знаков, соответствующих функциям распределения F ( x), конечному набору независимых случайных величин, стационарному вероятностному процессу, вероятностному процессу. [16]

Наше рассуждение показывает, что такие псевдослучайные последовательности знаков существуют. [17]

Существуют простые рекуррентные зависимости, генерирующие псевдослучайные последовательности чисел. [18]

Использование контура DLL для сопровождения сигналов системы DS / SS. [19]

Для проведения точной синхронизации контур генерирует две псевдослучайные последовательности: g ( t Г / 2 т) и g ( t - Tf / 2 г), одна из которых отстает от другой на время передачи элементарного сигнала. [20]

Источник розового шума ( - 3 дЬ / октава. 0 25 дБ от 10 Гц до 40 кГц. [21]

В результате образуется выходной сигнал в виде псевдослучайной последовательности нулей и единиц, которая после цифро-аналогового преобразования и прохождения через фильтр нижних частот порождает аналоговый сигнал в виде белого шума со спектром, простирающимся до точки среза фильтра; эта точка должна быть намного ниже частоты, с которой сдвигается регистр. Такие генераторы могут работать на очень высоких частотах, генерируя шум до 100 и более килогерц. Этот период без особого труда можно продлить на месяцы или годы, хотя секунд, как правило, достаточно. Например, 50-разрядный регистр, сдвигаемый с частотой 10 МГц, генерирует белый шум со спектром до 100 кГц и временем повторения 3 6 года. Аппаратура для генерации псевдослучайного шума на базе этого метода описана в разд. [22]

Хотя свойство ортогональности (14.5.16) можно удовлетворить соответствующим выбором псевдослучайных последовательностей, реально взаимная корреляция Sn ( t - n / W) и Si ( - klW) приводит к сигналу, образующему собственный шум, который безусловно ограничивает качество. [23]

Фотоприемная структура. [24]

Шумовые отсчеты N обычно генерируются в виде реализаций псевдослучайных последовательностей с заданными статистическими свойствами. Для получения требуемых последовательностей базовыми являются алгоритмы генерирования независимых псевдослучайных чисел с равномерным распределением. Основными требованиями к базовому алгоритму являются близость плотности распределения генерируемых чисел к равномерной и независимость отсчетов. Проверка закона распределения выполняется обычно по гистограмме, а для проверки независимости отсчетов можно использовать непосредственную систему машинной графики и свойство зрения обнаруживать на изображении регулярные структуры. [25]

Актуальной задачей в криптографии является построение таких генераторов псевдослучайных последовательностей из нулей и единиц, что по статистическому анализу исходящего сигнала невозможно получить никакой информации о первоначальном ключе. [26]

Автокорреляционная функция псевдослучайной последовательности. [27]

Теперь легко можно провести проверку свойства корреляции для псевдослучайной последовательности, сгенерированной регистром сдвига на рис. 12.7. Запишем выходную последовательность и ее модификацию со сдвигом на один регистр вправо. [28]

Тренировочные программы для процессоров могут быть составлены из псевдослучайных последовательностей команд и операндов и длиться до нескольких часов без повторения последовательностей. Другие тренировочные программы могут выполнять ряд функций с суммированием получаемых результатов и единственной их проверкой после нескольких тысяч ( или миллионов) проходов программы. Более усовершенствованные программы могут, обладать средствами введения в них последовательностей команд из программ пользователя или из программного обеспечения системы, если есть подозрение, что на них проявляется отказ или сбой. [29]

В следующем разделе для проверки данных свойств будет сгенерирована псевдослучайная последовательность. [30]

Страницы: 1 2 3 4