TW202113585A

TW202113585A - 一種亂數產生方法及生成裝置

Info

Publication number: TW202113585A
Application number: TW109103703A
Authority: TW
Inventors: 焦旭
Original assignee: 大陸商北京微動數聯科技有限公司
Priority date: 2019-09-20
Filing date: 2020-02-06
Publication date: 2021-04-01
Also published as: TWI734369B; WO2021051409A1; CN110832452A

Abstract

本申請涉及一種亂數的生成方法，包括：獲取第一分散式獨立源準週期信號；基於所述第一分散式獨立源準週期信號確定第一待處理信號；採集所述第一待處理信號的相位；根據所述第一待處理信號的相位確定第一亂數。

Description

一種亂數產生方法及生成裝置

本申請屬於電腦領域，特別涉及一種亂數的生成方法及生成裝置。

目前密碼學、區域鏈、電腦模擬等技術領域大量依賴亂數的生成，人們已經研發了眾多方法來生成亂數。然而，這些方法所生成的亂數大多為偽亂數，當偽亂數產生一定數量時，最終會出現重複序列；而且將會有一些序列無法產生。

現有方案大多利用單點准隨機現象進行時序物理特徵採樣來實現隨機數生成。單一物理系統必然存在內在相關性，而且，由於取樣速率穩定，單一物理系統的“源”的構成也相對穩定，因此，產生的資料分佈一定具有某種特徵，為偽亂數。

隨著傳感和通信技術的發展，以及互聯網和物聯網相關產業的成熟，分散式大資料獲取已在很多應用場景中得到推廣，成為一種常見的資料採集模式。這種採集模式往往針對在地域上分佈廣泛且相互獨立的資料源採集海量資訊資料，通過有線或無線通訊網路將採集到的資料傳輸到後臺進行集中處理。但是如何將分散式大資料獲取與亂數的生成很好地結合，生成真正的獨立不相關的亂數，目前還是一個問題。

本申請的一個實施例，提供了一種基於分散式獨立源的亂數產生方法。

方法具體包括：獲取第一分散式獨立源準週期信號；基於所述第一分散式獨立源準週期信號確定第一待處理信號；採集所述第一待處理信號的相位；根據所述第一待處理信號的相位確定第一亂數。

本申請的一個實施例，提供了一種亂數產生裝置，其中，包括：感測器，用於採集第一分散式獨立源準週期信號；記憶體，存儲有電腦亂數產生程式；以及處理器，與所述感測器和記憶體連接，當所述電腦亂數產生程式被所述處理器執行時，使得所述處理器執行如前述任意一種方法。

本申請的一個實施例還提供了一種電子設備，包括：處理器；以及記憶體，存儲有電腦指令，當所述電腦指令被所述處理器執行時，使得所述處理器執行前述任一種方法。

本申請的一個實施例還提供了一種非暫態性電腦存儲介質，存儲有電腦程式，當所述電腦程式被一個或多個處理器執行時，使得所述處理器執行前述任意一種方法。

由於在上述亂數產生方法、裝置、電子設備和非暫態性電腦存儲介質中所包含的程式均採用分散式獨立源準週期信號作為信號源，生成亂數。由於該信號具有以下特徵：信號品質可檢查；信號源具體構造細節不可複製；當信號源之間具有足夠的時空獨立性時，不會有其它資訊的同步干擾；信號源可確認獨立性；信號源經歷的歷史無法複製，且差異巨大；無需獨立建設專用系統；信號源信號變化不可預測，所以利用本申請的實施例中的方法、裝置、電子設備和非暫態性電腦存儲介質可以產生真亂數。

以下通過特定的具體實施例來說明本申請所公開的實施方式，本領域技術人員可由本說明書所公開的內容瞭解本申請的優點與效果。本申請可通過其他不同的具體實施例加以施行或應用，本說明書中的各項細節也可基於不同觀點與應用，在不偏離本申請的精神下進行各種修飾與變更。另外，本申請的附圖僅為簡單示意說明，並非依實際尺寸的描繪，予以聲明。以下的實施方式將進一步詳細說明本申請的相關技術內容，但所公開的內容並非用以限制本申請的技術範圍。

本申請的實施例中，所採集的源信號一般是準週期信號，例如人的呼吸、心跳等生物特徵信號，這些信號即使不是嚴格地屬於週期信號，但是由於其接近於週期信號，故可以歸類為準週期信號。這些信號可來自于目前廣泛應用的即時運動監測、睡眠監測等設備，由於這些設備通常分佈於醫院、用戶家中，因此其屬於分散式的設備，因此得到的信號是分散式信號。各設備採集的物件各自獨立，互不相關，因此屬於獨立源。本申請的多個實施例通過相位提取的方法從採集的信號中產生亂數候選，再以一定規則選取出所需的亂數序列。區別于傳統的基於單一資料來源的亂數產生方法，這種新的技術利用了分散式多資料來源之間相互獨立不相關的特點，因此產生真正的獨立不相關亂數。下面對本申請的各個實施例進行詳細介紹。

如圖1a所示為本申請的一個實施例，該實施例適用於準週期信號中只具有單一頻率成分的情況，亂數產生方法1000的流程示意圖。方法1000包括：步驟S110、步驟S120、步驟S130和步驟S140。其中：

步驟S110，獲取分散式獨立源準週期信號集合{f i (t)}，以其中某一獨立源的信號（記為f 0(t)）為例介紹後續處理方法。

步驟S120，基於信號f 0(t)確定第一待處理信號f 1(t)。

步驟S130，提取第一待處理信號f 1(t)的相位Ph1。

步驟S140，對第一待處理信號f 1(t)的相位Ph1進行歸一化，使Ph1在[0,1)即大於等於0且小於1範圍內。

可選地，獨立源準週期信號f 0(t)可以是生物體征信號。進一步地，獨立源準週期信號f 0(t)可以是人體的呼吸信號、心電信號、脈搏信號等。也可以是其他動物的呼吸信號、心電信號、脈搏信號等。

如圖1b所示可選地，步驟S110可以包括，步驟S112和步驟S114。其中：

步驟S112，採集獨立源準週期信號f 0(t)。

步驟S114，判斷獨立源準週期信號f 0(t)是否穩定。如果判斷結果為否，則返回步驟S112繼續採集。

可選地，步驟S120可以是，把準週期信號f 0(t)作為第一待處理信號f 1(t)。

可選地，步驟S130可以是，根據第一待處理信號f ₁ (t)的過零點時刻或者第一待處理信號f ₁ (t)的峰值時刻，確定第一待處理信號f ₁ (t)的相位Ph1。

如圖1c所示，作為一種可選方案，步驟S130還可以包括：

步驟S132，確定第一待處理信號f ₁ (t)的包絡g₁ (t)。

步驟S136，根據包絡g₁ (t)和第一待處理信號f ₁ (t)，確定第一待處理信號f 1(t)的相位Ph1。

如圖1d和圖1e所示，進一步地，步驟S132可以包括步驟S133和步驟S134。其中：

步驟S133，對第一待處理信號f ₁ (t)進行希爾伯特變換，得到信號f ₁ ’(t)。

步驟S134，根據第一待處理信號f ₁ (t)和變換結果f ₁ ’(t)，利用式（1），確定第一待處理信號f ₁ (t)的包絡g ₁ (t)。

如圖1f和圖1g所示，進一步地，步驟S136 可以包括步驟S137和步驟S138。其中：

步驟S137，根據波形g₁ (t)和第一待處理信號f ₁ (t)，依據式（2）確定相位函數p(t)。

步驟S138，根據相位函數p(t)在t₀ 時刻的取值確定第一待處理信號f ₁ (t)的相位Ph1=p(t₀ )，其中，t₀ 可以是一個預設的，不小於零常數。

可選地，步驟S137還可以是：根據波形g₁ (t)和信號f ₁ ’(t)，依據反余弦函數確定相位函數p(t)。

可選地，步驟S137還可以是：根據波形g₁ (t)和第一待處理信號f ₁ (t)，依據反正弦函數確定相位函數p(t)。

可選地，步驟S137還可以是：根據波形g₁ (t)和信號f ₁ ’(t)，依據反正弦函數確定相位函數p(t)。

可選地，步驟S137也可以是：根據第一待處理信號f ₁ (t)及其希爾伯特變換f ₁ ’(t)，依據反正切函數或者反餘切函數確定相位函數p(t)。

如圖2所示，為本申請的一個實施例，該實施例適用於以人體呼吸信號作為資料來源的情況，亂數產生方法2000的流程示意圖。方法2000包括步驟S210、步驟S220、步驟S230和步驟S240。其中，步驟S210、步驟S230和步驟S240分別與方法1000中的步驟S110、S130、S140相似，在此不做贅述。

步驟S220，對所採集的獨立源準週期信號f ₀ (t)進行去直流和/或低通濾波運算確定第一待處理信號f ₁ (t)。

可選地，步驟S220可以是：步驟S220A，對準週期信號f ₀ (t)進行移動平均計算，得到第一均值信號f ₀₁ (t)。再從f ₀ (t )中減去f ₀₁ (t)，得到第一待處理信號f ₁ (t)，即f ₁ (t) =f ₀ (t)-f ₀₁ (t)。

進一步地，可以對f ₁ (t )進行低通濾波，其截止頻率可以為40Hz，以濾除呼吸信號中的高頻成分或其它高頻干擾成分。

如圖3所示，為本申請的一個實施例，該實施例適用於準週期信號中具有明顯的高次諧波和直流分量的情況，亂數產生方法3000的流程示意圖。方法3000包括步驟S310、步驟S320、步驟S323、步驟S326、步驟S330和步驟S340。其中，步驟S310、步驟S330和步驟S340與方法1000中的同名步驟相似，在此不做贅述。

步驟S320，根據準週期信號f ₀ (t)確定第二待處理信號f ₂ (t)。

步驟S323，提取準週期信號f ₀ (t)的基頻f_b 。

步驟S327，根據基頻f_b ，對第二待處理信號f ₂ (t)進行濾波，得到第一單頻信號f₂₁ (t)，作為第一待處理信號f ₁ (t)。

可選地，步驟S320可以是：S320A，將準週期信號f ₀ (t)直接作為第二待處理信號f ₂ (t)。

作為一種選擇方案，步驟S320可以是：S320B，對準週期信號f ₀ (t)進行去直流濾波確定第二待處理信號f ₂ (t)。

其中，步驟S320A與方法2000中的步驟S220相似，在此不做贅述。

可選地，步驟S323可以是，根據第二待處理信號f ₂ (t)的過零點之間的間隔確定第二待處理信號f₂ (t)的頻率。步驟S323也可以是，根據第二待處理信號f ₂ (t)的極值點之間的間隔確定第二待處理信號f ₂ (t)的頻率f_b 。

作為一種選擇方案，步驟S323可以包括：

步驟S324，對第二待處理信號f ₂ (t)進行滑動自相關運算，得到相關值函數ct(τ)。

步驟S325，採集相關值函數ct(τ)的峰值位置。

步驟S326，根據相關值函數ct(τ)的峰值位置，確定第二待處理信號f ₂ (t)的頻率f_b 。

其中步驟S324，中對第二待處理信號f ₂ (t)進行的滑動自相關運算可以根據式（3）計算。

其中，T_S 為滑動視窗長度。T_c 為滑動長度。

進一步地，如果所採集的是呼吸信號，T_c 可以設為10秒，T_s 可以設為20秒。

如果所採集的是心跳信號，T_c 可以設為3秒,T_s 可以設為6秒。

可選地，步驟S326可以是，相關函數c_t (τ)最大值所對應的引數的倒數作為第二待處理信號f ₂ (t)的頻率f_b 。

可選地，步驟S327可以包括：步驟S327A，根據頻率f_b ，對第二待處理信號f ₂ (t)進行低通濾波。

進一步地，步驟S327A的低通截止頻率為1.5f_b 。

利用以上方法，對分散式獨立源準週期信號集合{f ⁱ (t)}中的所有信號提取相位，將時刻t₀ 得到相位集合{Ph_i }。將該集合分為兩個子集A={Ph_m }(m=1-M)，B={Ph’_n }(n=1-N)。其中子集A用於產生亂數候選，形成集合{R_m }(m=1-M)，其中每一個候選值R_m 是根據亂數取值範圍由子集A中的相位數值經線性變換得到的，如果亂數取值範圍也是0-1，則R_m =Ph_m 。子集B用於產生索引序列，形成集合{D_n }(n=1-N)，其中每一個索引值D_n 是由Ph’_n 經線性變換和取整得到，公式如下：

其中，符號“[]”為取整符號，即[x ]表示一個小於或等於x 的最大整數。由此在時刻t 產生的亂數序列為

，K 為預設序列長度。

由於該信號具有以下特徵：信號品質可檢查；信號源具體構造細節不可複製；當信號源之間具有足夠的時空獨立性時，不會有其它資訊的同步干擾；信號源可確認獨立性；信號源經歷的歷史無法複製，且差異巨大；無需獨立建設專用系統；信號源信號變化不可預測，所以利用本方法可以產生真亂數。

圖4a為本申請的一個實施例，亂數產生裝置4000的組成示意圖。如圖4a所示，亂數產生裝置4000，包括：處理器401、記憶體411和感測器421。其中：

感測器421，用於採集分散式獨立源準週期信號。

記憶體411，存儲有電腦亂數產生程式。以及處理器401，與所述感測器和記憶體連接，當所述電腦亂數產生程式被所述處理器執行時，使得所述處理器執行前述任一種方法。

可選地，記憶體411可以是硬碟、快閃記憶體等非易失性記憶體，也可以是動態記憶體靜態記憶體等隨機記憶體。

可選地，處理器401可以通過匯流排與記憶體411連接。

可選地，處理器401可以與感測器421電連接，也可以通信連接。

進一步地，亂數產生裝置4000還可以包括網路介面單元，以及資料傳輸系統。處理器401通過該網路介面單元與感測器421通過網路通信連接。處理器401可以通過該網路以及資料傳輸系統，控制感測器採集至少一個分散式獨立源的分散式獨立源準週期信號，並把採集到的資料傳輸到處理器401。處理器401可以與感測器421通過有線網路連接也可以通過無線網路連接。

如圖4b所示，可選地，亂數產生裝置4000可以包括至少兩個處理器和至少兩個記憶體。該至少兩個處理器和至少兩個記憶體可以設置於同一台電腦內也可以設置於多台電腦內。進一步的，該至少兩個處理器和至少兩個記憶體可以設置分散式運算機（伺服器內部）。

可選地，亂數產生裝置4000還可以包括至少兩個感測器，分別採集至少兩路分散式獨立源準週期信號。進一步地，該至少兩個感測器可以組成一個感測器陣列。

本申請還提供了一種電子設備，包括：處理器；以及記憶體，存儲有電腦指令，當所述電腦指令被所述處理器執行時，使得所述處理器執行前述任意一種方法。

本申請還提供了一種非暫態性電腦存儲介質，存儲有電腦程式，當所述電腦程式被一個或多個處理器執行時，使得所述處理器執行前述任意一種方法。

由於在上述亂數產生裝置、電子設備和非暫態性電腦存儲介質中的程式均採用分散式獨立源準週期信號作為信號源生成亂數。由於該信號具有以下特徵：信號品質可檢查；信號源具體構造細節不可複製；當信號源之間具有足夠的時空獨立性時，不會有其它資訊的同步干擾；信號源可確認獨立性；信號源經歷的歷史無法複製，且差異巨大；無需獨立建設專用系統；信號源信號變化不可預測，。所以利用本方法產生的亂數更接近於真亂數。

本領域技術人員可以理解，本申請的技術方案可實施為系統、方法或電腦程式產品。因此，本申請可表現為完全硬體的實施例、完全軟體的實施例（包括固件、常駐軟體、微碼等）或將軟體和硬體相結合的實施例的形式，它們一般可被稱為“電路”、“模組”或“系統”。此外，本申請可表現為電腦程式產品的形式，所述電腦程式產品嵌入到任何有形的表達介質中，所述有形的表達介質具有嵌入到所述介質中的電腦可用程式碼。

參照根據本申請實施例的方法、裝置（系統）和電腦程式產品的流程圖和/或框圖來描述本申請。可以理解的是，可由電腦程式指令執行流程圖和/或框圖中的每個框、以及流程圖和/或框圖中的多個框的組合。這些電腦程式指令可提供給通用目的電腦、專用目的電腦或其它可程式設計資料處理裝置的處理器，以使通過電腦或其它可程式設計資料處理裝置的處理器執行的指令創建用於實現流程圖和/或框圖的一個框或多個框中指明的功能/動作的裝置。

這些電腦程式指令還可存儲於能夠指導電腦或其它可程式設計資料處理裝置以特定的方式實現功能的電腦可讀介質中，以使存儲於電腦可讀介質中的指令產生包括實現流程圖和/或框圖中的一個框或多個框中指明的功能/動作的指令裝置。

電腦程式指令還可載入到電腦或其它可程式設計資料處理裝置上，以引起在電腦上或其它可程式設計裝置上執行一連串的操作步驟，以產生電腦實現的過程，從而使在電腦或其它可程式設計裝置上執行的指令提供用於實現流程圖和/或框圖中的一個框或多個框中指明的功能/動作的過程。

附圖中的流程圖和框圖示出根據本申請的多個實施例的系統、方法和電腦程式產品的可能實現的體系結構、功能和操作。在這點上，流程圖或框圖中的每個框可表示一個模組、區段或代碼的一部分，其包括一個或多個用於實現特定邏輯功能的可執行指令。還應注意，在一些可替代性實施中，框中標注的功能可以不按照附圖中標注的順序發生。例如，根據所涉及的功能性，連續示出的兩個框實際上可大致同時地執行，或者這些框有時以相反的循序執行。還可注意到，可由執行特定功能或動作的專用目的的基於硬體的系統、或專用目的硬體與電腦指令的組合來實現框圖和/或流程圖示圖中的每個框、以及框圖和/或流程圖示圖中的多個框的組合。

需要說明的是，以上參照附圖所描述的各個實施例僅用以說明本申請而非限制本申請的範圍，本領域的普通技術人員應當理解，在不脫離本申請的精神和範圍的前提下對本申請進行的修改或者等同替換，均應涵蓋在本申請的範圍之內。此外，除上下文另有所指外，以單數形式出現的詞包括複數形式，反之亦然。另外，除非特別說明，那麼任何實施例的全部或一部分可結合任何其它實施例的全部或一部分來使用。

1000,2000,3000:亂數產生方法 4000:亂數產生裝置 401:處理器 411:記憶體 421:感測器 S110,S112,S114,S120,S130,S132,S133,S134,S136,S137,S138,S140,S210,S220,S220A,S230,S240,S310,S320,S320A,S320B,S323,S324,S325,S326,S327,S327A,S330,S340:步驟

［第1a圖］為本申請的一個實施例，亂數產生方法1000的流程示意圖。［第1b圖］為本申請的一個實施例，亂數產生方法1000的步驟S110 的分解步驟流程示意圖。［第1c圖］為本申請的一個實施例，亂數產生方法1000的步驟S130 的分解步驟流程示意圖。［第1d圖］為本申請的一個實施例，亂數產生方法1000的步驟S132 的分解步驟流程示意圖。［第1e圖］為本申請的一個實施例，亂數產生方法1000的信號f 1(t)、信號f1’(t)和信號g1(t)的波形示意圖。［第1f圖］為本申請的一個實施例，亂數產生方法1000的步驟S136的分解步驟流程示意圖。［第1g圖］為本申請的一個實施例，亂數產生方法1000的信號p(t)的波形示意圖。［第2圖］為本申請的一個實施例，亂數產生方法2000的流程示意圖。［第3圖］為本申請的一個實施例，亂數產生方法3000的流程示意圖。［第4a圖］為本申請的一個實施例，亂數產生裝置4000的組成示意圖。［第4b圖］為本申請的一個實施例，亂數產生裝置4000的一種組成示意圖。

1000:亂數產生方法

S110,S120,S130,S140:步驟

Claims

一種亂數的生成方法，包括：獲取第一分散式獨立源準週期信號；基於所述第一分散式獨立源準週期信號確定第一待處理信號；採集所述第一待處理信號的相位；根據所述第一待處理信號的相位確定第一亂數。
如請求項1之亂數的生成方法，其中，所述基於所述第一分散式獨立源準週期信號確定第一待處理信號包括：將所述第一分散式獨立源準週期信號直接用作為所述第一待處理信號。
如請求項1之亂數的生成方法，其中，所述基於所述第一分散式獨立源準週期信號確定第一待處理信號，包括：對所述第一分散式獨立源準週期信號進行移動平均計算和/或帶通濾波處理，得到所述第一待處理信號。
如請求項3之亂數的生成方法，其中，所述對所述第一分散式獨立源準週期信號進行移動平均計算和/或帶通濾波處理，得到所述第一待處理信號，包括：對所述第一分散式獨立源準週期信號進行移動平均計算，得到第一均值信號；對所述第一均值信號進行帶通濾波處理，得到第二濾波信號，作為所述第一待處理信號。
如請求項3之亂數的生成方法，其中，所述對所述第一分散式獨立源準週期信號進行移動平均計算和/或帶通濾波處理，得到所述第一待處理信號，包括：對所述第一分散式獨立源準週期信號進行帶通濾波處理，得到第一濾波信號；對所述第一濾波信號進行移動平均計算，得到第二均值信號，作為所述第一待處理信號。
如請求項1之亂數的生成方法，其中，所述基於所述第一分散式獨立源準週期信號確定第一待處理信號包括：基於所述第一分散式獨立源準週期信號確定第二待處理信號；採集所述第二待處理信號的頻率；根據所述第二待處理信號的頻率對所述第二待處理信號進行帶通濾波，得到第一單頻信號，作為第一待處理信號。
如請求項6之亂數的生成方法，其中，所述基於所述第一分散式獨立源準週期信號確定第二待處理信號，包括：將所述第一分散式獨立源準週期信號直接用作為第二待處理信號。
如請求項6之亂數的生成方法，其中，所述基於所述第一分散式獨立源準週期信號確定第二待處理信號，包括：對所述第一分散式獨立源準週期信號進行移動平均計算和/或帶通濾波處理，得到所述第二待處理信號。
如請求項6之亂數的生成方法，其中，所述採集所述第二待處理信號的頻率，包括：平移所述第二待處理信號，得到第一平移信號；對所述第二待處理信號做滑動自相關運算，得到相關值函數；採集所述相關值函數的峰值位置；根據所述相關值函數的峰值位置，確定所述第二待處理信號的頻率。
如請求項1之亂數的生成方法，其中，所述根據所述第一待處理信號的相位確定所述第一亂數，包括：對所述第一待處理信號的相位進行線性變換得到所述第一亂數。
如請求項1之亂數的生成方法，其中，所述採集所述第一待處理信號的相位，包括：計算所述第一待處理信號的包絡信號；根據所述第一待處理信號的幅值和所述第一待處理信號的包絡信號的幅值確定所述第一待處理信號的相位。
如請求項1之亂數的生成方法，其中，所述第一分散式獨立源準週期信號包括生物體徵信號。
如請求項12之亂數的生成方法，其中，所述生物體徵信號包括呼吸信號、心電信號、脈搏信號中的至少一種。
如請求項1至13中任一項之亂數的生成方法，其中，根據所述第一待處理信號的相位確定所述第一亂數，包括：根據所述第一待處理信號的相位生成亂數序列；從所述亂數序列中順序提取或者隨機提取亂數。
如請求項14之亂數的生成方法，其中，從所述亂數序列中隨機提取亂數，包括：生成索引序列；根據所述索引序列在所述亂數序列中提取亂數。
如請求項15之亂數的生成方法，其中，所述生成索引序列，包括：在所述亂數序列中提取部分亂數形成第一亂數序列子集，以所述第一亂數序列子集作為所述索引序列，以餘下的亂數作為第二亂數序列子集；以所述索引序列中的亂數作為索引，從第二亂數序列子集中提取亂數。
一種亂數產生裝置，包括：一感測器，用於採集第一分散式獨立源準週期信號；一記憶體，存儲有電腦亂數產生程式；以及一處理器，與所述感測器和記憶體連接，當所述電腦亂數產生程式被所述處理器執行時，使得所述處理器執行如請求項1至16中任一項之亂數的生成方法。
一種電子設備，包括：一處理器；以及一記憶體，存儲有電腦指令，當所述電腦指令被所述處理器執行時，使得所述處理器執行如請求項1至16中任一項之亂數的生成方法。
一種非暫態性電腦存儲介質，存儲有電腦程式，當所述計算機程式被一個或多個處理器執行時，使得所述處理器執行如請求項1至16中任一項之亂數的生成方法。