文献综述（或调研报告）：
3.1.1真随机数发生器的模块划分
真随机数发生器按照模块通常可以划分为熵源模块、采样模块、后处理模块以及缓存模块。关系如图1。
图 1—TRNG模块结构图
熵源模块：该模块是真随机数发生器的核心模块，最终生成随机数的随机性主要来自于熵源，它决定这输出序列的有效熵值，对随机数的好坏有直接影响。该模块的随机性一般来自于一些不规则的物理过程，如电路中的热噪声、散粒噪声、振荡器的振荡抖动、粒子的放射性衰变以及光子的量子效应等。还有一些熵源具有较高的熵值但是并不实用，如大气噪声、核衰变等。在设计阶段选择熵源时，应尽量避免选取那些具有局限性不实用或者分布存在偏置的熵源结构，熵源的结构应该尽量简单，便于实现与移植。
采样模块：由熵源产生的信号通常为连续的模拟信号，需要经过采样电路对熵源输出的信号进行采集，从而转换为数字信号进行二进制输出。理论上，采样模块不应当对熵源造成影响，该模块应该尽最大努力的收集熵值。采样的频率直接受到熵源质量的影响，如果熵源熵值过低同时采样过快的话，会造成输出序列的相关性增大，最终导致输出序列的随机性降低，甚至变得不随机。因此采样频率的确定也是至关重要的，当采样频率确定后，整个随机数发生器的输出速率也就基本确定了。
后处理模块：由于一些非理想因素的影响，采样得到的二进制序列仍然会存在一定的偏置，因此需要通过后处理模块来对采样得到的二进制序列进行纠偏处理，使序列的分布更加均匀。此外也可以通过后处理电路来改善输出序列随机性不足的问题。这种方法一般是通过数据压缩来实现，但是这样会降低随机数发生器的输出速率。后处理模块不仅可以降低输出序列的相关性和偏置，增强随机数发生器的鲁棒性，还能增强随机数发生器的抗攻击能力。虽然后处理模块具有诸多优点，但它却不是必要模块，在熵源比较理想且较为健壮时，此模块可以省略。
3.1.2真随机数发生器的分类
真随机数发生器根据熵源的不同可分为两类，一类是物理真随机数发生器，利用电路的非确定性效应如热噪声、二极管中的散粒噪声、自由运行的振荡器或者物理实验放射性衰变等作为熵源。另一类非物理真随机数发生器利用非确定性事件如系统时间、硬盘寻址时间、RAM目录等作为熵源。物理真随机数发生器具有实现简单、成本低、输出速率高、应用范围广等优点，成为密码学中的热门研究课题。
在电子电路上实现的物理真随机数发生器通常是基于以下四种方法：
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