GM-T 0005-2021 清晰版 隨機(jī)性檢測(cè)規(guī)范

ICS35.030CCSL80中華人民共和國密碼行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)代替GM／T0005—2012R2021-10-18發(fā)布2022-05-01實(shí)施國家密碼管理局發(fā)布GM／T0005—2021 1范圍 2規(guī)范性引用文件 3術(shù)語和定義 4符號(hào) 5隨機(jī)性檢測(cè)方法 5.1單比特頻數(shù)檢測(cè)方法 5.2塊內(nèi)頻數(shù)檢測(cè)方法 5.3撲克檢測(cè)方法 5.4重疊子序列檢測(cè)方法 5.5游程總數(shù)檢測(cè)方法 5.6游程分布檢測(cè)方法 5.7塊內(nèi)最大游程檢測(cè)方法 5.8二元推導(dǎo)檢測(cè)方法 5.9自相關(guān)檢測(cè)方法 5.10矩陣秩檢測(cè)方法 5.11累加和檢測(cè)方法 5.12近似熵檢測(cè)方法 5.13線性復(fù)雜度檢測(cè)方法 5.14Maurer通用統(tǒng)計(jì)檢測(cè)方法 5.15離散傅立葉檢測(cè)方法 6隨機(jī)性檢測(cè)判定 6.2樣本通過率判定 6.3樣本分布均勻性判定 6.4隨機(jī)性檢測(cè)結(jié)果判定 附錄A（規(guī)范性）樣本長度及檢測(cè)設(shè)置 附錄B（資料性）隨機(jī)性檢測(cè)原理 附錄C（資料性）隨機(jī)性檢測(cè)結(jié)果示例 ⅠGM／T0005—2021本文件依據(jù)GB/T1.1—2020給出的規(guī)則起草。本文件代替GM/T0005—2012《隨機(jī)性檢測(cè)規(guī)范》，對(duì)隨機(jī)性檢測(cè)進(jìn)行規(guī)范，為二元序列的隨機(jī)性檢測(cè)工作提供科學(xué)依據(jù)。與GM/T0005—2012相比，除編輯性修改外主要技術(shù)變化如下：元序列的隨機(jī)性檢測(cè)”（見第1章和2012年版的第1章定義（見2012年版的第2章新增了術(shù)語“樣本集”（見3.6);說明（見第4章第5章和2012年版的第4章均勻性判定要求［見第6章和2012年版的第5章52012B;k2012lBBAn請(qǐng)注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機(jī)構(gòu)不承擔(dān)識(shí)別這些專利的責(zé)任。本文件的附錄A是規(guī)范性附錄。本標(biāo)準(zhǔn)的附錄B、附錄C是資料性附錄。本文件由密碼行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)提出并歸口。本文件起草單位：國家密碼管理局商用密碼檢測(cè)中心、中國科學(xué)院軟件研究所、中國科學(xué)院信息工程研究所、北京宏思電子技術(shù)有限責(zé)任公司、浙江大學(xué)。本文件主要起草人：羅鵬、毛穎穎、陳華、范麗敏、馬原、李亞威、張文婧、沈海斌、陳美會(huì)、朱少峰、張賀、朱雙怡。本文件的歷次版本發(fā)布情況為：—GM/T0005—2012。1GM／T0005—2021本文件規(guī)定了適用于二元序列的隨機(jī)性檢測(cè)指標(biāo)和檢測(cè)方法。2規(guī)范性引用文件本文件沒有規(guī)范性引用文件。3術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1注：如無特別說明，本文件所指的序列均為二元序列。3.2對(duì)二元序列做隨機(jī)性檢測(cè)時(shí)，首先假設(shè)該序列是隨機(jī)的，這個(gè)假設(shè)稱為原假設(shè)或零假設(shè)，記為H0。3.3用于二元序列檢測(cè)的一個(gè)函數(shù)或過程，可以通過它來判斷是否接受隨機(jī)性原假設(shè)。3.4隨機(jī)性檢測(cè)中錯(cuò)誤地判斷隨機(jī)序列為非隨機(jī)序列的概率。3.5用于隨機(jī)性檢測(cè)的二元序列。3.6多個(gè)樣本的集合。3.7樣本的比特個(gè)數(shù)。3.8樣本集中的樣本個(gè)數(shù)。2GM／T0005—20213.9隨機(jī)性檢測(cè)需要設(shè)定的參數(shù)。下列符號(hào)適用于本文件。K：通用統(tǒng)計(jì)檢測(cè)中待檢序列L位子序列個(gè)數(shù)。L：通用統(tǒng)計(jì)中子序列長度。Li：線性復(fù)雜度檢測(cè)中子序列的線性復(fù)雜度。M：矩陣秩檢測(cè)中矩陣的行數(shù)。V：統(tǒng)計(jì)值。xi：2εi-Σ：求和符號(hào)。lnΦQ℃35隨機(jī)性檢測(cè)方法5.1單比特頻數(shù)檢測(cè)方法單比特頻數(shù)檢測(cè)是最基本的檢測(cè)，用來檢測(cè)一個(gè)二元序列中0和1的個(gè)數(shù)是否相近。隨機(jī)序列應(yīng)具有較好的0、1平衡性。單比特頻數(shù)檢測(cè)步驟如下。in檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見附錄B的B.1。特頻數(shù)檢測(cè)，否則未通過單比特頻數(shù)檢測(cè)。5.2塊內(nèi)頻數(shù)檢測(cè)方法塊內(nèi)頻數(shù)檢測(cè)步驟如下。m4GM／T0005—2021Q℃＝P℃檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見B.2。頻數(shù)檢測(cè)，否則未通過塊內(nèi)頻數(shù)檢測(cè)。5.3撲克檢測(cè)方法數(shù)應(yīng)該接近。撲克檢測(cè)步驟如下。i撲克檢測(cè)步驟如下。Q℃＝P℃檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見B.3。檢測(cè)，否則未通過撲克檢測(cè)。5.4重疊子序列檢測(cè)方法類模式出現(xiàn)的概率應(yīng)該接近。重疊子序列檢測(cè)步驟如下。ii5GM／T0005—2021iiiiiiiii。第三步：計(jì)算第四步：計(jì)算,第六步：計(jì)算Q_℃alue1=P_℃alue1,Q_℃alue2=P_℃alue2。檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見B.4。列檢測(cè)。5.5游程總數(shù)檢測(cè)方法游程是指序列中由連續(xù)的“0”或者“1”組成的子序列，并且該子序列的前導(dǎo)與后繼元素都與其本身的元素不同。游程總數(shù)檢測(cè)主要檢測(cè)待檢序列中游程的總數(shù)是否服從隨機(jī)性要求。游程總數(shù)檢測(cè)步驟如下。n-1εi=0in6GM／T0005—2021檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見B.5?？倲?shù)檢測(cè)，否則未通過游程總數(shù)檢測(cè)。5.6游程分布檢測(cè)方法游程分布檢測(cè)用于檢測(cè)序列中相同長度游程分布是否均勻，隨機(jī)的序列中，相同長度的游程數(shù)目應(yīng)該接近一致，且游程長度每增加一比特，游程數(shù)目應(yīng)接近減半。游程分布檢測(cè)步驟如下。i。ikQ℃＝P℃檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見B.6。分布檢測(cè)，否則未通過游程分布檢測(cè)。5.7塊內(nèi)最大游程檢測(cè)方法塊內(nèi)最大游程檢測(cè)方法分別對(duì)塊內(nèi)最大“1”游程和塊內(nèi)最大“0”游程兩種模式進(jìn)行檢測(cè)。將待檢序游程長度，根據(jù)各個(gè)子序列中最大“1”游程、最大“0”游程的分布來評(píng)價(jià)待檢序列的隨機(jī)性。7照表B.3的規(guī)則將其歸入相應(yīng)的集合中。iii件附表B.4。Q℃＝P℃檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見B.7。最大游程檢測(cè)，否則未通過塊內(nèi)最大游程檢測(cè)。5.8二元推導(dǎo)檢測(cè)方法二元初始序列，依次將初始序列中兩個(gè)相鄰比特做異或操作，即可得到該序列的一次二元推導(dǎo)序列，長個(gè)隨機(jī)的序列，無論進(jìn)行多少次推導(dǎo)，其0、1的個(gè)數(shù)都應(yīng)該接近一致。二元推導(dǎo)檢測(cè)步驟如下。n－k檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見B.8。推導(dǎo)檢測(cè)，否則未通過二元推導(dǎo)檢測(cè)。8GM／T0005—20215.9自相關(guān)檢測(cè)方法列應(yīng)該和將其左移任意位所得的新序列都是獨(dú)立的，故其關(guān)聯(lián)程度也應(yīng)該很低，即初始序列與將其左移。自相關(guān)檢測(cè)步驟如下。n－d-1檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見B.9。關(guān)檢測(cè)，否則未通過自相關(guān)檢測(cè)。5.10矩陣秩檢測(cè)方法矩陣秩檢測(cè)用來檢測(cè)待檢序列中給定長度的子序列之間的線性獨(dú)立性。由待檢序列構(gòu)造矩陣，然后檢測(cè)矩陣的行或列之間的線性獨(dú)立性，矩陣秩的偏移程度可以給出關(guān)于線性獨(dú)立性的量的認(rèn)識(shí)，從而影響對(duì)二元序列隨機(jī)性好壞的評(píng)價(jià)。矩陣秩檢測(cè)步驟如下。矩陣秩檢測(cè)步驟如下。的32位填充。Rii=1NFFN－FM－FM-1小于31的矩陣的個(gè)數(shù)。第四步：計(jì)算統(tǒng)計(jì)值V=十十5776N十十5776N1336N9Q℃＝P℃檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見B.10。陣秩檢測(cè)，否則未通過矩陣秩檢測(cè)。累加和檢測(cè)方法分別對(duì)前向累加和、后向累加和兩種模式進(jìn)行檢測(cè)。前向累加和檢測(cè)從待檢序列第1比特開始，逐比特向后計(jì)算，后向累加和檢測(cè)從待檢序列最后1比特開始，逐比特向前計(jì)算，通過判斷待檢序列的各個(gè)子序列中最大的偏移（與0之間也就是最大累加和與一個(gè)隨機(jī)序列應(yīng)具有的最大偏移相比較，以判斷待檢序列的隨機(jī)性。累加和檢測(cè)步驟如下。ii第四步：計(jì)算Q℃＝P℃檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見B.11。加和檢測(cè)，否則未通過累加和檢測(cè)。5.12近似熵檢測(cè)方法表明待檢序列具有規(guī)則性和連續(xù)性；差異值較大則表明待檢序列具有不規(guī)則性和不連續(xù)性。對(duì)任意一GM／T0005—2021近似熵檢測(cè)步驟如下。iiiijii制數(shù)值。。Q℃＝P℃檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見B.12。似熵檢測(cè)，否則未通過近似熵檢測(cè)。5.13線性復(fù)雜度檢測(cè)方法線性復(fù)雜度檢測(cè)用于檢測(cè)各等長子序列的線性復(fù)雜度分布是否符合隨機(jī)性的要求。將待檢序列劃LiLi線性復(fù)雜度檢測(cè)步驟如下：LiiiGM／T0005—2021iiiiiQΨ＝PΨ檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見B.13。性復(fù)雜度檢測(cè)，否則未通過線性復(fù)雜度檢測(cè)。如果待檢序列能被顯著地壓縮，則認(rèn)為該序列不隨機(jī)。Maurer多余位舍棄不用。jLjjjijjjiji。檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見B.14。GM／T0005—2021MaurerMaurer5.15離散傅立葉檢測(cè)方法離散傅立葉檢測(cè)使用頻譜的方法來檢測(cè)序列的隨機(jī)性。對(duì)待檢序列進(jìn)行傅立葉變換后可以得到尖正常的范圍；如果不正常的尖峰個(gè)數(shù)超過了允許值，即可認(rèn)為待檢序列是不隨機(jī)的。離散傅立葉檢測(cè)步驟如下：i2εi-1。ff。fjjfjfjj \j。檢測(cè)設(shè)置按附錄A要求，檢測(cè)原理見B.15。散傅立葉檢測(cè)，否則未通過離散傅立葉檢測(cè)。6隨機(jī)性檢測(cè)判定應(yīng)采用第5章規(guī)定的15種隨機(jī)性檢測(cè)方法和附錄A規(guī)定的檢測(cè)設(shè)置對(duì)二元序列樣本集進(jìn)行隨機(jī)性檢測(cè)。一種隨機(jī)性檢測(cè)方法對(duì)應(yīng)至少一個(gè)隨機(jī)性檢測(cè)項(xiàng)目，其中如某一項(xiàng)隨機(jī)性檢測(cè)方法采用不同檢測(cè)參數(shù)設(shè)置（詳見附錄A或具有不同檢測(cè)模式（如塊內(nèi)最大游程檢測(cè)方法、累加和檢測(cè)方法或具GM／T0005—2021有多個(gè)統(tǒng)計(jì)值（如重疊子序列檢測(cè)方法應(yīng)作為單獨(dú)的隨機(jī)性檢測(cè)項(xiàng)目進(jìn)行檢測(cè)，并分別對(duì)二元序列樣本集的每個(gè)檢測(cè)項(xiàng)目的樣本通過率、分布均勻性進(jìn)行合格判定。比如累加和檢測(cè)方法包括前向累加和、后向累加和兩種模式，前向累加和、后向累加和應(yīng)作為2個(gè)獨(dú)立的檢測(cè)項(xiàng)目進(jìn)行檢測(cè)，并分別對(duì)二元序列樣本集中前向累加和、后向累加和的樣本通過率、分布均勻性進(jìn)行合格判定。本文件確定二元序列樣本集中的樣本數(shù)量為1000。6.2樣本通過率判定集通過該項(xiàng)檢測(cè)，否則未通過此項(xiàng)檢測(cè)。例如，樣本數(shù)量為1000個(gè)，則通過該檢測(cè)項(xiàng)目的樣本個(gè)數(shù)應(yīng)大于或等于981。6.3樣本分布均勻性判定i=10。6.4隨機(jī)性檢測(cè)結(jié)果判定當(dāng)所有隨機(jī)性檢測(cè)項(xiàng)目的檢測(cè)結(jié)果同時(shí)滿足6.2規(guī)定的樣本通過率判定和6.3規(guī)定的樣本分布均勻性判定時(shí)，該二元序列樣本集通過本文件的隨機(jī)性檢測(cè)，否則未通過隨機(jī)性檢測(cè)。GM／T0005—2021附錄A（規(guī)范性）樣本長度及檢測(cè)設(shè)置A.120000比特樣本使用的檢測(cè)方法與檢測(cè)參數(shù)長度為20000比特的樣本按照表A.1的隨機(jī)性檢測(cè)方法和檢測(cè)參數(shù)進(jìn)行隨機(jī)性統(tǒng)計(jì)檢測(cè)。表A.120000比特樣本檢測(cè)設(shè)置序號(hào)隨機(jī)性檢測(cè)方法檢測(cè)參數(shù)1單比特頻數(shù)檢測(cè) 2塊內(nèi)頻數(shù)檢測(cè)m=10003撲克檢測(cè)m=4,84重疊子序列檢測(cè)m=3,55游程總數(shù)檢測(cè)—6游程分布檢測(cè) 7塊內(nèi)最大游程檢測(cè)m=1288二元推導(dǎo)檢測(cè)k=3,79自相關(guān)檢測(cè)d=2,8,16累加和檢測(cè)—近似熵檢測(cè)m=2,5離散傅立葉檢測(cè)—A.21000000比特樣本適用的檢測(cè)方法與檢測(cè)參數(shù)長度為1000000比特的樣本按照表A.2的隨機(jī)性檢測(cè)方法和檢測(cè)參數(shù)進(jìn)行隨機(jī)性統(tǒng)計(jì)檢測(cè)。表A.21000000比特樣本檢測(cè)設(shè)置序號(hào)隨機(jī)性檢測(cè)方法檢測(cè)參數(shù)1單比特頻數(shù)檢測(cè) 2塊內(nèi)頻數(shù)檢測(cè)m=100003撲克檢測(cè)m=4,84重疊子序列檢測(cè)m=3,55游程總數(shù)檢測(cè)—6游程分布檢測(cè)—7塊內(nèi)最大游程檢測(cè)m=10000表A.21000000比特樣本檢測(cè)設(shè)置（續(xù)）序號(hào)隨機(jī)性檢測(cè)方法檢測(cè)參數(shù)8二元推導(dǎo)檢測(cè)k=3,79自相關(guān)檢測(cè)矩陣秩檢測(cè)—累加和檢測(cè) 近似熵檢測(cè)m=2,5線性復(fù)雜度檢測(cè)m=500,1000通用統(tǒng)計(jì)檢測(cè)L=7,Q=1280離散傅立葉檢測(cè) A.3100000000比特樣本檢測(cè)建議長度為100000000比特的樣本按照表A.3的隨機(jī)性檢測(cè)方法和檢測(cè)參數(shù)進(jìn)行隨機(jī)性統(tǒng)計(jì)檢測(cè)。表A.3100000000比特樣本檢測(cè)設(shè)置序號(hào)隨機(jī)性檢測(cè)方法檢測(cè)參數(shù)1單比特頻數(shù)檢測(cè) 2塊內(nèi)頻數(shù)檢測(cè)m=1000003撲克檢測(cè)m=4,84重疊子序列檢測(cè)m=3,5,75游程總數(shù)檢測(cè)—6游程分布檢測(cè)—7塊內(nèi)最大游程檢測(cè)m=100008二元推導(dǎo)檢測(cè)k=3,7,159自相關(guān)檢測(cè)矩陣秩檢測(cè) 累加和檢測(cè) 近似熵檢測(cè)m=5,7線性復(fù)雜度檢測(cè)m=5000通用統(tǒng)計(jì)檢測(cè)L=7,Q=1280離散傅立葉檢測(cè)—GM／T0005—2021附錄B（資料性）隨機(jī)性檢測(cè)原理B.1單比特頻數(shù)檢測(cè)單比特頻數(shù)檢測(cè)是最基本的檢測(cè)，用來檢測(cè)一個(gè)二元序列中0和1的個(gè)數(shù)是否相近。已知一個(gè)長其統(tǒng)計(jì)值V應(yīng)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布：B.2塊內(nèi)頻數(shù)檢測(cè)一一m該統(tǒng)計(jì)量應(yīng)該服從自由度為N的χ2分布。B.3撲克檢測(cè)i的個(gè)數(shù)是否接近。B.4重疊子序列檢測(cè)類模式出現(xiàn)的概率應(yīng)接近。iiiiii2mii2mii：，。B.5游程總數(shù)檢測(cè)游程是二元序列的一個(gè)子序列，由連續(xù)的0或者1組成，并且其前導(dǎo)和后繼元素都與其本身的元素不同。游程總數(shù)檢測(cè)主要檢測(cè)待檢序列中游程的總數(shù)是否服從隨機(jī)性要求。應(yīng)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。B.6游程分布檢測(cè)i2-i。iikiB.7塊內(nèi)最大游程檢測(cè)將待檢序列劃分成N個(gè)等長的子序列，根據(jù)各個(gè)子序列中最大“1”／“0”游程的分布來評(píng)價(jià)待檢序列的隨機(jī)性。ii概率iiGM／T0005—2021nm≥1288≥6272≥750000表B.2K的取值m8K356表B.3集合定義規(guī)則對(duì)應(yīng)集合m=8m=128m=10000集合0≤1≤4≤10集合125集合236集合3≥47集合48集合5≥9集合6≥16素個(gè)數(shù)℃3加1。iim=8m=128m=100000123456B.8二元推導(dǎo)檢測(cè)GM／T0005—2021B.9自相關(guān)檢測(cè)列應(yīng)該和將其左移任意位所得的新序列都是獨(dú)立的，故其關(guān)聯(lián)程度也應(yīng)該很低。n－d-1為時(shí)延。B.10矩陣秩檢測(cè)矩陣秩檢測(cè)用來檢測(cè)待檢序列中給定長度的子序列之間的線性獨(dú)立性。由待檢序列構(gòu)造矩陣，然后檢測(cè)矩陣的行或列之間的線性獨(dú)立性，矩陣秩的偏移程度可以給出關(guān)于線性獨(dú)立性的量的認(rèn)識(shí)，從而影響對(duì)序列隨機(jī)性好壞的評(píng)價(jià)。FFMM-1M-1M=V=十十5776N十十5776N2888N矩陣概率，N為由序列構(gòu)造的矩陣的總個(gè)數(shù)。累加和檢測(cè)將待檢序列的各個(gè)子序列中最大的偏移（與0之間也就是最大累加和與一個(gè)隨機(jī)序列應(yīng)具有的最大偏移相比較，以判斷待檢序列的最大偏移是過大還是過小。實(shí)際上，隨機(jī)序列的最大偏移應(yīng)該接近0，所以累加和不能過大，也不能過小（累加和可以是負(fù)數(shù)）。根據(jù)最大偏移值來判斷待檢序列的隨機(jī)程度。i表B.5累加和的計(jì)算前向累加和模式后向累加和模式SS2=x1+x2:SK＝x1+x2+…+xK:Sn＝x1+x2+…+xK+…+xnSS::Sn＝xn＋xn-1+…+xn－K+1+…+x1GM／T0005—2021iP十∝十∝iB.12近似熵檢測(cè)i疊子序列，令jilili1ii。B.13線性復(fù)雜度檢測(cè)ii iTiiiiiiiGM／T0005—2021ii：著地壓縮，則認(rèn)為該序列是不隨機(jī)的，因?yàn)殡S機(jī)序列是不能被顯著壓縮的。通用統(tǒng)計(jì)檢測(cè)可以用來檢測(cè)待檢序列多方面的特性，但這并不意味著通用統(tǒng)計(jì)檢測(cè)是前面幾個(gè)檢測(cè)的拼裝，通用統(tǒng)計(jì)檢測(cè)完全采取了和其他檢測(cè)所不同的方法，可以檢測(cè)待檢序列某些統(tǒng)計(jì)上的缺陷。一個(gè)序列可以通過通用統(tǒng)計(jì)檢測(cè)當(dāng)且僅當(dāng)這個(gè)序列是不可壓縮的。通用統(tǒng)計(jì)檢測(cè)需要的數(shù)據(jù)量很大，它將序列分成長度為L的子序列，然后將待檢序列分成兩部分：LL首先，從頭開始遍歷初始序列（以塊為單位找到每一個(gè)L位模式在初始序列中最后出現(xiàn)的位置（塊號(hào)如果一個(gè)L位模式在初始序列中沒有出現(xiàn)，那么將其位置設(shè)置為0；此后，從頭開始遍歷檢測(cè)序列，每一次都會(huì)得到一個(gè)L位子序列，計(jì)算這個(gè)子序列所在的位置與其前面最后一次出現(xiàn)的位置差，也果相加。這樣，就可以得到統(tǒng)計(jì)值：計(jì)算期望值：十∞fn-L驗(yàn)的次數(shù)，那么有：∞標(biāo)準(zhǔn)差按如下計(jì)算：LKGM／T0005—2021B.15離散傅立葉檢測(cè)離散傅立葉變換檢測(cè)使用頻譜的方法來檢測(cè)序列的隨機(jī)性。對(duì)待檢序列進(jìn)行傅立葉變換后可以得入不正常的范圍；如果不正常的尖峰個(gè)數(shù)超過了允許值，即可認(rèn)為待檢序列是不隨機(jī)的。kji≡\。 jj jj\準(zhǔn)正態(tài)分布。附錄C（資料性）隨機(jī)性檢測(cè)結(jié)果示例Cn=128輸出：P_Ψalue=0.215925,Q_Ψalue=0.892038C2n=100m=10V=7.200輸出：P_Ψalue=0.706438,Q_Ψalue=0.706438C.3撲克檢測(cè)n=128m=4輸出：P_Ψalue=0.213734,Q_Ψalue=0.213734C4n=128m=2輸出：P_Ψalue1=0.436868;P_Ψalue2=0.723Q_Ψalue1=0.436868;Q_ΨaC5n=128GM／T0005—2021V=0.494817輸出：P_Ψalue=0.620729,Q_Ψalue=0.310364C60001001111010110100000001101011111001100111001101101100010110010n=128輸出：P_Ψalue=0.970152,Q_Ψalue=0.970152C7(1)塊內(nèi)最大“1”游程檢測(cè)0001001111010110100000001101011111001100111001101101100010110010n=128輸出：P_Ψalue=0.180598,Q_Ψalue=0.180598(2)塊內(nèi)最大“0”游程檢測(cè)0001001111010110100000001101011111001100111001101101100010110010n=128輸出：P_Ψalue=0.839299,Q_Ψalue=0.839299C8000100111101011010000000110101111100110011100110110