基于FPGA的伪随机数发生器（附代码）
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随机数是专门的随机试验的结果，产生随机数有多种不同的方法。这些方法被称为随机数生成器。随机数最重要的特性是它在产生时后面的那个数与前面的那个数毫无关系。随机数分为三类，分别是伪随机数、密码学安全的伪随机数以及真随机数。
本次设计为基于FPGA生成的伪随机数发生器，什么是伪随机数呢？统计学伪随机性指的是在给定的随机比特流样本中，1的数量大致等于0的数量，同理，“10”“01”“00”“11”四者数量大致相等。类似的标准被称为统计学随机性。满足这类要求的数字在人类“一眼看上去”是随机的。
基于FPGA的伪随机数生成器（PRNG）通常使用线性同余生成器（LCG）或其他算法。下面是一个简单的基于FPGA的伪随机数生成器的设计概念，以及一个简化的VHDL或Verilog代码示例。
设计概念
- 选择算法：LCG是一个常见的选择，其形式为 X_{n+1} = (aX_n + c) mod m，其中a、c和m是常数，X_n是当前的随机数。
- 初始化：使用一个种子值来初始化X_0。
- 迭代：在每个时钟周期，使用LCG算法更新X_n。
- 输出：可以直接输出X_n，或者对其进行一些处理（如位反转、截断等）以获得所需的随机数格式。
简化的Verilog代码示例
请注意，这是一个非常简化的示例，仅用于说明概念。在实际应用中，您可能需要考虑更多的细节和优化。
verilog复制代码
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module prng_lcg ( |
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input wire clk, |
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input wire rst, |
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output reg [31:0] random_number |
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); |
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// LCG参数 |
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const int a = 1103515245; // 一个大素数 |
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const int c = 12345; // 一个非零整数 |
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const int m = 2**32; // 模数，通常是2的幂 |
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reg [31:0] X; // 当前随机数 |
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// 初始化块 |
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initial begin |
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X = 0x12345678; // 初始种子值 |
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end |
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// 在每个时钟周期更新X |
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always @(posedge clk or posedge rst) begin |
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if (rst) begin |
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X <= 0x12345678; // 重置时使用初始种子值 |
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end else begin |
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// 使用LCG算法更新X |
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X <= (a * X + c) % m; // 注意：这里使用了模运算，但在硬件中通常使用位操作来实现 |
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end |
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end |
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// 将X作为随机数输出 |
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assign random_number = X; |
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endmodule |
注意：
- 在上面的代码中，% m操作在硬件中可能不是最高效的。通常，您会使用位操作和移位来模拟模运算。
- 为了简单起见，我使用了const来定义LCG参数，但在Verilog中这并不是标准的。您可能需要将这些参数定义为常量或宏。
- 在实际应用中，您可能需要考虑如何安全地处理溢出和负数结果（尽管在这个例子中，由于m是2的幂，我们不太可能遇到负数结果）。
- 根据您的具体需求，您可能还需要对输出的随机数进行进一步的处理或格式化。
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