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伪随机序列前沿信息_伪随机序列发生器(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

伪随机序列

阿梦是真的很喜欢酷偕啊..他真的爱（bushi）我是说通信原理咋学？伪随机序列那章和差错控制编码那章为什么张老师讲的没有啊，我看了一下他的PPT，其实也很多，少了俩章738张PPT，，我们老师的应该是1200左右（）[泪]

南邮801通信原理考研大纲及教材推荐 𐟓š 《通信原理》考试大纲基本要求通信原理是通信和信息处理等专业的重要专业基础课程，系统讲述了通信的基础理论和应用技术。考生需要掌握通信的基本原理、组成框图和分析计算方法，具备分析和解决实际问题的能力。重点考查考生对通信基本概念和原理、系统组成的理解和掌握，以及通信系统的分析、计算和设计。考试范围通信概述（通信的概念、分类、特点、模型、信息量，性能指标）随机过程（特性，功率谱、自相关函数、概率密度函数，通过线性系统，高斯噪声）信道（模型，恒参信道、随参信道特性，信道容量、香农公式）模拟调制（AM, DSB, SSB, VSB, FM）数字基带传输（数字信号功率谱、传输码型、无码间干扰传输特性、部分响应、抗噪声性能、均衡）数字载波调制（二进制数字调制、QPSK、QAM、MSK，OFDM概念）信源编码（模拟信号抽样，抽样值量化，脉冲编码调制，增量调制，DPCM概念，压缩编码概念）数字信号的最佳接收（最佳接收准则，最佳接收机，匹配滤波器，最佳传输系统）差错控制编码（线性分组码，循环码，卷积码，turbo码和LDPC码概念）正交编码和伪随机序列（正交编码，伪随机序列，CDMA和扩频(SS)通信概念）同步原理（载波同步，位同步，帧同步）出题形式选择、填空题（涵盖较广，包括概念、小计算、通信常识）简答题（简要回答通信原理的知识，包括分析、作图等）综合计算题（包括分析计算、框图、波形曲线图、应用设计等） 𐟓– 参考教材《通信原理》（第七版）樊昌信等国防工业出版社《数字信号处理》吴镇扬编（第二版1-6章）高等教育出版社这些教材和资料可以帮助考生更好地备考南邮801通信原理考研，掌握重点知识和考试技巧。

DDS设计：提SFDR降噪声 Direct Digital Synthesizer (DDS) 的实现方法有多种，其中最常见的是基于查找表和基于CORDIC算法的两种方法。基于查找表的DDS设计 𐟓ˆ 查找表法：这种方法的核心是相位累加器和波形存储器。假设存储器的深度为 N = 2^n，频率控制字（步进）为 u。频率分辨率：fs / N 相位分辨率：2/ N 实际输出频率：fd = u * fs / N 最大输出频率：fs / 2 输出频率与理想频率之间存在偏差（偏差范围为 0 到 fs / N），增大 N 可以减小这种偏差，但需要更多的存储空间。为了在有限的存储容量下提高频率的准确度，可以对相位累加器进行扩位并截断，如图3所示。这种操作虽然提高了频率准确度，但会增加相位噪声（输出相位点与理论相位点的偏离程度），从而间接降低了无杂散动态范围（SFDR）。解决SFDR变差的方法 𐟛 ️ 引入相位抖动：在相位累加器的输出端引入相位抖动模块，如图4所示，可以破坏相位噪声的结构，使其带外尖峰平坦，从而提高SFDR。相位抖动模块可以产生伪随机序列模拟噪声，破坏相位噪声结构，能提高6到7dB的带外抑制（SFDR）。泰勒级数展开：通过泰勒级数展开 sinx 和 cosx，并进行线性修正，如图5所示，可以改善SDFR，使其频率值更加准确，SFDR也相对较高。互质频率的和差化积：通过对互质频率进行和差化积运算，如图6所示，可以提高频率准确度。这种方法将频率分辨率变为 fs / N * (N - 1)，从而提升SDFR。基于CORDIC算法的DDS设计 𐟌 CORDIC算法：这种方法可以实时动态计算正余弦值，不需要存储波形。但是，相位累加器的输出与计算象限需要进行转换，如图7所示。算法迭代次数直接影响计算精度与SFDR，通常需要多次迭代才能满足要求。并行DDS：为了超过最大输出频率 fs / 2，可以通过并行DDS来实现，如图8所示。有 m 路 DDS 并行计算，则最大输出频率可达 m * fs / 2。每路 DDS 设置相同的步进值，但初相相互错开，最后再相互合并成一路，实现提高输出频率的目的。总结 𐟓 无论采用哪种方法，DDS的设计都需要在频率准确度、SFDR和相位噪声之间进行权衡。通过合理的设计和技术手段，可以实现高性能的频率合成。

随机种子：确保随机性的可重复性与控制随机种子到底是什么？𐟤” 随机种子其实就是一个数值参数，用来初始化伪随机数生成器（PRNG）。虽然电脑生成的随机数看起来很随机，但其实都是通过算法生成的伪随机数。随机种子决定了这些伪随机数的起点。如果你用相同的种子，生成的随机数序列就会完全一样。随机种子的作用有多大？𐟚€ 1. 实验可重复性：在科学研究和模型开发中，保证结果的一致性非常重要。设置了随机种子后，即使在不同时间或环境下重复实验，也能生成相同的结果。模型训练稳定性：在机器学习中，随机种子用于初始化模型参数、划分数据集等。固定种子可以让训练过程更加稳定，便于结果评估和调试。算法调试：随机数的一致性让调试更加高效，帮助开发者定位问题。模拟与仿真：仿真实验中，随机种子确保条件一致，便于比较和优化系统性能。随机种子的类型有哪些？𐟎𒊊固定随机种子：通过固定种子，生成一致的随机序列，适用于需要可重复性的场景（如科学实验）。动态随机种子：根据当前时间或其他动态因素生成种子，每次运行程序生成的随机数都不同，适用于游戏开发、加密等。随机种子都用在哪些地方？𐟎科学实验：确保研究结果的重复性。机器学习：控制模型训练过程的随机性（如参数初始化、数据增强）。算法开发：便于调试、验证。游戏开发：控制随机事件生成，例如敌人位置或物品掉落。加密与安全：用于生成密钥等随机值，确保安全性。如何用好随机种子？𐟒ከ𝕩š机种子值：在实验或代码注释中记录种子值，便于结果复现。统一设置：在项目中使用统一的种子值，避免结果不一致。动态随机性：在生产环境中避免使用固定种子，采用动态种子或基于时间的种子值。测试随机性质量：通过统计方法评估生成器性能，确保随机数满足需求。分离训练与测试种子：确保模型训练和测试过程的随机性独立，避免过拟合。随机种子的挑战与未来趋势？𐟔𗨥𙳥𐤸€致性：不同语言或平台对随机数生成的实现不同。高质量生成器：对复杂应用需求，提供更高效的生成器。量子随机数：利用量子计算生成真正的随机数。自动化管理：开发工具简化种子记录与共享。总之，随机种子虽然看起来不起眼，但在实际应用中却有着举足轻重的作用。掌握好它，能让你的实验、模型和代码更加稳定和可靠。𐟌Ÿ

伪随机数生成器：预测与重现的秘密区块链的世界离不开随机数，尤其是那些用于加密安全的随机数生成器。但你知道吗？并不是所有的随机数都是真正随机的。今天，我们来聊聊伪随机数生成器，以及为什么它们可以被预测和重现。什么是伪随机数？𐟤” 伪随机数并不是完全随机的数字，而是通过一个确定的算法生成的。只要给定相同的初始条件——种子（Seed），伪随机数生成器就能生成相同的随机数序列。伪随机数生成器的工作原理𐟔犤𜪩š机数生成器（PRNG）使用的是一种数学公式来生成随机数。例如，某些生成器会使用以下公式： next_number = (a * previous_number + c) % m 每次运行这个公式时，它会生成一个新的随机数。为什么伪随机数可以预测和重现？𐟔𜪩š机数生成器的核心是种子，种子是“起点”，它决定了从哪里开始生成随机数。假设种子是42，那么每次从这个种子开始，生成的随机数序列都会是一样的，因为算法是确定性的——同样的输入（种子和算法），就会得到相同的输出（随机数序列）。例如：假设种子是42，且使用的公式是：Xn = (3 * Xn-1 + 1) % 10 那么：第一个随机数：X1 = (3 * 42 + 1) % 10 = 7 第二个随机数：X2 = (3 * 7 + 1) % 10 = 2 第三个随机数：X3 = (3 * 2 + 1) % 10 = 7 每次运行这个程序，使用种子42，生成的数字都一样，所以我们说它是可重现的。总结𐟓 伪随机数并不是完全随机，而是通过种子和算法生成的。如果种子相同，算法相同，每次生成的随机数序列都是一样的。因此，伪随机数是可预测的和可重现的，这就是它与真正的“随机”数的区别。 Rust示例𐟑袀𐟒𛊥䧥碌娿行以下Rust代码，只要种子是一样的，运行结果都是一样的： rust fn main() { let seed: u64 = 42; let mut rng: StdRng = StdRng::seed_from_u64(seed); for _ in 0..5 { let random_number: u32 = rng.gen_range(1..108); println!("{}", random_number); } } 每次运行这段代码，生成的随机数都是一样的，因为种子和算法都是固定的。通过了解伪随机数生成器，我们可以更好地理解区块链中的随机数生成，以及为什么在某些情况下需要使用加密安全的随机数生成器。

随机算法背后的秘密：他们是如何操控的？你知道吗？世界上根本不存在真正的随机！所有的随机算法其实只是模拟随机而已。那些打着随机幌子的人，可以通过改变输入参数或者权重来控制结果。更可怕的是，他们根本不需要公开算法，可以直接说啥是啥。举个例子吧，有个叫“拉表”的东西。什么是“拉表”呢？简单来说，就是通过人为操控，确保某些特定用户（比如出价高的用户或者VIP用户）更容易中签，而其他用户的中签概率就被降低了。这种操作可能隐藏在所谓的“随机算法”背后，以达到表面上的“公平随机”。随机算法的特性 𐟎𒊊大多数随机算法其实是伪随机的，依赖于初始种子（seed）生成看似随机的数值序列。如果种子值或者算法逻辑被人为控制，结果就并非真正随机。换句话说，随机算法的输出可以通过设计使某些结果更可能发生，比如增加特定用户的中签权重，或者通过条件判断排除某些用户。如何通过随机算法实现拉表 𐟓ˆ 以下是一些可能的技术手段：权重控制 𐟎€š过给特定用户分配更高的权重，显著提高他们的中签概率。例如，生成候选名单后剔除不符合条件的用户。这在表面上仍然符合“随机抽选”，但实际操作已偏向特定群体。优先排序 𐟏† 在随机选择之前，按用户某种特性（如出价、资历）排序，使得高优先级的用户更容易被选中。比如，按照优先级排序后从顶端随机抽选。多次抽选机制 𐟎𒊩€š过多次抽选来增加特定用户的中签机会。这种方法虽然复杂一些，但效果更好。总结一下 𐟓 所谓的“随机”其实并不随机，背后都是人为操控。那些打着随机幌子的人，通过控制输入参数或者调整算法的实现方式来达到他们的目的。所以，下次再听到“随机”这个词的时候，别忘了想想背后的真相哦！

事情是这样。我突然跳了个事件，说是我走在君士坦丁堡的街头享受欢呼，突然有一块石头朝我砸过来?。我可以选择“躲避”，有60%的概率安然无恙，另有40%的概率变成无能。第一次失败了成无能了。这特质一加上我发现就啥都干不了了，只能看着时间流逝等死。于是我sl了一次，倒档一年，结果还是遇到这事件了，且还是成无能了。之后又反复了好几次，无一例外，似乎我命中注定无能?。后来倒档两年。结果还是遇到这事件了，还是无能了。那个60%的概率像是假的。

这都4202年了还有人不知道粥是个抽卡手游么还有有没有比我懂的懂哥谈谈尖塔到底提不提倡sl，我明明记得sl基本就是用来搞局内出牌规划的，偶尔用随机数改牌序，用bug改问号事件，难道有什么我不知道的sl技巧