Maximizando la tasa de generación de entropía a través del voltaje de referencia de un ADC

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Tengo un circuito que genera ruido aleatorio que he medido con un ADC de 10 bits. La siguiente es la distribución de la muestra: -

Observaráquesetratadeunadistribuciónnormalderegistro,característicadeundiodoZenereneldesglosedeavalanchas.Lalecturamáximapuedeserde1023unidadesanalógicas.Tambiénnotaráquenotodalaescalahorizontalseutiliza,yaqueelvoltajedereferenciamáximoparaelADCfuede2.5V.EntonceselADClee0=0VyelADClee1023=2.5V.Puedoalterarestatensióndereferenciay,alhacerlo,elhistogramaseensanchayseestrechaproporcionalmente.Elsegundohistogramaesparaunatensióndereferenciade1.1V.Puedeverqueaproximadamente14,000muestrasteníanunvalorde1023osuperior.Amboshistogramasmuestran10millonesdemuestrascadauno.(Creoquepodríahaberrarezasconelconteodegnuplot).

Amedidaquesetomanlasmuestras,sonefectivamenteunafuentedeentropíaaleatoria.EstoconduceaunatasadeentropíadeShannonpormuestra,en,porejemplo,bits/muestra.Entonces,porejemplo,enVref=2.5V,laentropíasegeneróa0.98bits/muestra.Paramaximizarlaeficienciadeestegeneradordeentropía,deseomaximizarlatasadeentropíaqueproducealalterarelvoltajedereferencia.

Trasuncomentario:veráqueenelprimerhistograma,unadesviaciónestándardelosresultados(68%,lamayoría)sedistribuyeenquizás100unidadesanalógicas.Enelsegundo,seextiendealolargode250.Esosignificamásentropía,peroalgunaslecturasserecortanen1023.Creoquehayunpuntodulceporelcualladistribuciónsepuedeescalar(reduciendoVref)paramaximizarlaentropía,queluegocaeráapartirdeentoncescomoVrefdisminuyehacia0V.

Q.¿Quévoltajedereferenciamaximizarálatasade generación de entropía en bits / muestra?

Nota: No estoy preguntando cómo construir un generador de números aleatorios. No estoy preguntando cómo construir un generador de números aleatorios. Lo escribo dos veces para que las respuestas no consistan en volcados cerebrales sobre cómo construir generadores de números aleatorios, debiasing o que un generador de números pseudoaleatorios sería mejor. Estoy buscando una maximización de la fórmula de la información de Shannon (o min. entropy (que sería mejor para propósitos criptográficos) específica para esta pregunta. Ningún TRNG comercial crea su salida final solo del hardware. Todos utilizan el procesamiento de software y la extracción aleatoria en las fases de blanqueo de distribución. Estoy preguntando acerca de la fase de hardware para maximizar la entropía. Es importante distinguir entre la entropía y los números aleatorios distribuidos uniformemente. Ellos no son los mismos. ¿Por qué tengo que decir esto? Esta es la tercera vez que hago esta pregunta en 3 foros diferentes y no recibí una respuesta relevante. Esta es una pregunta de matemáticas y voltaje en la que la respuesta consistirá de un solo número singular de voltios. ¿Podría ser que las preguntas multidisciplinarias no sean adecuadas para SE?

    
pregunta Paul Uszak

2 respuestas

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Para responder a su pregunta original, puede encontrar fácilmente el valor óptimo numéricamente utilizando la simulación de Monte-Carlo . Genere una muestra de su distribución recortada en 1023 para diferentes valores de Vref, y use un algoritmo de optimización apropiado (recomendaría Golden-section busque por su robustez) para descubrir qué valor de Vref le da la máxima entropía.

Sin embargo, creo que puede obtener resultados aún mejores si mejora su señal en su origen en lugar de quedarse atascado con la distribución normal de registros que obtuvo. Soy demasiado perezoso para hacer un análisis en profundidad para usted, pero parece que puede obtener una distribución mucho mejor si ejecuta su señal a través de un amplificador de registro, tal vez utilizando un desplazamiento para descartar muestras de bajo voltaje:

simular este circuito : esquema creado usando CircuitLab

    
respondido por el Dmitry Grigoryev
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Reescribir

  

Esencialmente, desea calcular la desviación estándar por encima y por debajo de la media y elegir, por ejemplo, x sigma y usar la media de esos valores + - y tomar la diferencia y agregar para ingresar el nivel de DC promedio. Elija "x" sigma para no exceder el rango para y% de la población para un ADC de 10 bits.

Para un análisis más teórico, busque distribución de Rayleigh , Entropía diferencial y algoritmos de compresión

    
respondido por el Tony EE rocketscientist

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