Я кое-что знаю о TRNG, и 20/200 (10%) кажется немного высоким. Случайность случайна, поэтому вы ожидаете нормального распределения значений. Но $1.6\сигма$ это слишком много.
Нормальное/гауссово распределение: -
Я знаю, что это глупо, но просто взгляните на вероятности. $z=\pm 0,8$ засовывает прямо под горб. Очень маловероятно. Есть инструмент под названием энт это просто, но это первый шаг в разработке TRNG. Запустите его и посмотрите, каков коэффициент корреляции:
~$ энт cmix_v17
Энтропия = 6,433268 бит на байт.
Оптимальное сжатие уменьшит размер
этого файла размером 687704 байта на 19 процентов.
Распределение хи-квадрат для 687704 выборок составляет 7388990,41, и случайным образом
превысит это значение менее чем в 0,01% случаев.
Среднее арифметическое значение байтов данных равно 86,8790 (127,5 = случайное).
Значение Монте-Карло для Пи равно 3,496968164 (ошибка 11,31%).
Серийный коэффициент корреляции равен 0,300655 (полностью некоррелированный = 0,0).
Или, чтобы копнуть глубже, вы можете выполнить БПФ в частотной области. Сохранить автокоррекцию $< 10^{-3}$. Это даст вам образцы IID, из которых вы получите простой $H_{\infty}$ и, следовательно, скорость энтропии.
P.S. Смотрим схему.
