摘要：经典的ziggurat算法在楔形区域和截尾区域的判决计算包含非线性运算,存在计算量大、资源消耗多的缺点。针对该问题提出了一种改进的ziggurat算法。该算法利用分段线性近似原理拟合了判决模型,优化了楔形区域和截尾区域的判决算法,将判决过程改为线性运算。新算法的效率进一步提高,相对原算法,资源消耗减少了44%以上,且经过仿真验证,算法的性能没有明显的损失。基于新算法设计并实现了一个高斯白噪声发生器,仿真和实测结果表明,该高斯白噪声发生器资源利用率高,数据吞吐率大,生成的高斯白噪声正态特性良好,功率谱平稳。

摘要：为提高对高斯分布概率密度函数的近似精度,提出一种基于ziggurat算法的新的高斯分布随机数生成算法.新算法将高斯分布概率密度函数分成顶部、中部、尾部3个子区域分别进行矩形嵌套分层分割,分割后以正比于矩形面积的概率随机选择一个矩形区域,生成概率密度函数为对应矩形的随机数点(x,y),其横坐标x为输出的高斯分布随机数.针对仿真中出现的极值情况,进一步对尾部区域进行了优化处理.此外,基于Xilinx Virtex 4完成了改进后算法的硬件设计.仿真结果表明,新算法结构简单,易于FPGA硬件实现,生成的随机数能通过高斯分布特性和随机性统计检验.