Verilog怎样产生不重复的随机数
时间: 2024-06-12 19:10:30 浏览: 17
在 Verilog 中,可以使用 $random 函数来产生随机数。为了避免重复,可以使用 $urandom 函数,该函数会根据系统时钟产生更加随机的数值。同时,可以使用 $dist_uniform 函数来产生不重复的随机数序列。
下面是一个使用 $dist_uniform 函数产生不重复随机数的例子:
```
module testbench;
// 定义随机数生成器
randomize();
// 定义随机数分布
dist d = new;
// 初始化随机数分布
initial begin
d = new(0, 9);
d.init();
end
// 产生不重复的随机数序列
integer i;
for (i = 0; i < 10; i++) begin
$display("Random number %d: %d", i, d.random());
end
endmodule
```
相关问题
verilog tb文件产生2进制随机数
您好,根据您的要求,以下是一个简单的 Verilog testbench,可以产生指定位数的随机二进制数:
```
module tb;
reg clk;
reg [N-1:0] random_number;
// Instantiate the DUT
your_module dut (
.clk(clk),
.random_number(random_number)
);
// Clock generator
always #5 clk = ~clk;
// Random number generator
initial begin
$randomseed(time); // Seed the random number generator with the current time
repeat(10) begin // Repeat 10 times to generate 10 random numbers
#10; // Wait for 10 time units before generating the next random number
$display("Random number: %b", random_number); // Print the generated random number
end
$finish; // End the simulation
end
endmodule
```
其中,`N` 是您想要的二进制数的位数。在这个 testbench 中,我们使用 `$randomseed` 函数,使用当前时间来初始化随机数生成器。然后,我们使用 `repeat` 语句生成了 10 个随机数,并使用 `$display` 函数将其打印出来。
请注意,这只是一个简单的示例,您可以根据您的需求修改它。
verilog产生0-100随机数
Verilog是一种硬件描述语言,主要用于数字电路设计和嵌入式系统开发。它不支持随机数生成。但是,您可以使用Verilog来实现伪随机数生成器(PRNG)。
PRNG是一种算法,它通过使用确定性方法生成看似随机的数字序列。在Verilog中,您可以使用线性反馈移位寄存器(LFSR)来实现PRNG。
下面是一个简单的Verilog代码示例,它使用LFSR生成0到100之间的随机数:
```
module prng(
input clk,
input rst,
output reg [6:0] rand
);
reg [6:0] lfsr;
always @(posedge clk) begin
if (rst) begin
lfsr <= 7'b1; // initialize LFSR with 1
rand <= 7'b0; // initialize rand with 0
end else begin
lfsr <= {lfsr[5:0], lfsr[6] ^ lfsr[2]}; // shift LFSR and XOR bits
rand <= lfsr; // output LFSR as rand
end
end
endmodule
```
该代码使用一个7位LFSR来生成随机数。每个时钟周期,LFSR都会向左移动一位,并将最高位与第3位异或,然后将结果放入最低位。由于LFSR的初始值是1,因此它将在最多127个时钟周期内生成所有的128种可能值。为了将这些值映射到0到100之间,我们将LFSR的输出用作随机数,然后将其除以128并乘以100。
要使用此代码,请将其复制到Verilog仿真器中,并将时钟和复位信号连接到仿真器的时钟和复位输入。然后,您可以监视rand输出并观察随机数的分布。请注意,由于这是一个伪随机数生成器,因此您可能需要运行许多仿真周期才能获得足够的随机性。