что бы проверило на нормальное распределение (оно же "белый шум", правильно?)

Добрый день!
Сабж

Хочу проверить шум ADC в нулевом разряде, буду формировать из этого шума какие-то значения (8, 16, 32 бит) в виде массива порядка 1000-10000 значений

Этот массив нужно скормить чему-то что бы проверило на нормальное распределение (оно же "белый шум", правильно?)

Чем можно сделать?

To toweroff: у меня на старом винте может сохранилось, если чё черкни, поищу.

От себя добавлю, что для получения случайной выборки одного только разряда АЦП будет недостаточно, в чем я и убедился на личном опыте ...

P.S. У Шелеста это стр. 51

поищи, пожалуйста

Хочу проверить шум ADC в нулевом разряде, буду формировать из этого шума какие-то значения (8, 16, 32 бит) в виде массива порядка 1000-10000 значений

Этот массив нужно скормить чему-то что бы проверило на нормальное распределение (оно же "белый шум", правильно?)

а в чем причина?

Чем быстро проверить нормальное распределение, массив случайных величин

Использую Xorshift128 и все нормуль!

да не в том дело. Начальный SEED тоже где-то надо брать

да не в том дело. Начальный SEED тоже где-то надо брать

Просто у меня на борту NVRAM имеется. А начальная инициализация при первом прожиге (random() из Delphy).

Так в любом Си-компиляторе есть функция генерации случайных чисел. И решительно все равно (или почти все равно), какой это компилятор - из состава Delphi, или тот же Codevision или IAR. Нет смысла генерить числа генератором из Delphi, их точно так же можно сгенерить прямо в МК ...

Полученные таким образом случайные числа проваливают даже простейшие тесты на случайность.

Что хотим-то?

хотим попробовать использовать ADC в качестве ГСЧ или, если уж там все не так хорошо, хотя бы в качестве SEED

Ваш жаргон мне непонятен. Последний (и не только) бит будет подчиняться простому такому распределению.
0 с некоторой вероятностью, 1 с вероятностью 1 - вероятность нуля.

Я не хочу сейчас затевать бесконечную дискуссию о "случайности" случайных чисел. Интересующихся отсылаю к соотв. литературе - первым делом к книге Кнута. Там это очень подробно рассматривается на более чем сотне страниц. Читать - не перечитать. Еще можно Брюса Шнайера глянуть "Прикладную криптографию", как приятное чтение перед сном ...

Так вот предельная теорема гласит, что сумма достаточно большого количества случайных чисел с любым распределением будет распределена по Гауссу. А мы априори предполагаем, что то, что мы измеряем именно такая сумма и есть.
В априорном же предположении о стационарности.

Поэтому проверять распределение полезно.

хотим попробовать использовать ADC в качестве ГСЧ или, если уж там все не так хорошо, хотя бы в качестве SEED

Праильно ли я Вас понял: поскольку на входе ацп величина напряжения НЕ распределённая по Гауссу то и результат измерения соответственно тоже.

Хочу проверить шум ADC в нулевом разряде, буду формировать из этого шума какие-то значения (8, 16, 32 бит) в виде массива порядка 1000-10000 значений

Этот массив нужно скормить чему-то что бы проверило на нормальное распределение (оно же "белый шум", правильно?)

Иногда ошибочно предполагается, что гауссовский шум (то есть шум с гауссовским распределением по амплитуде — см. нормальное распределение) обязательно является белым шумом. Однако эти понятия неэквивалентны. Гауссовский шум предполагает распределение значений сигнала в виде нормального распределения, тогда как термин «белый» имеет отношение к корреляции сигнала в два различных момента времени (эта корреляция не зависит от распределения амплитуды шума). Белый шум может иметь любое распределение — как Гаусса, так и распределение Пуассона, Коши и т. д

это случайный процесс с нулевым математическим ожиданием, имеющий автокорелляционную функцию, являющуюся дельта-функцией Дирака.

К примеру, двоичный сигнал, который может принимать только значения, равные нулю или единице, будет являться белым шумом только если последовательность нулей и единиц будет некоррелирована.