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基于SIMPLIS中的Monte Carlo仿真實例

作者：時間：2016-12-09 來源：網(wǎng)絡(luò)

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由于生產(chǎn)工藝上的誤差，真正的產(chǎn)品和設(shè)計是有一定的差別的，所以工程師在設(shè)計電路時應(yīng)考慮該誤差對電路性能的影響，提高產(chǎn)品的可靠性，降低成本。SIMPLIS里的Monte Carlo(簡稱MC)分析為該誤差提供了三種分布，Gauss，Unif，WC即worst case。在進(jìn)行MC仿真前，先對電路性能有影響的R或C等的標(biāo)稱值改成有公差的表達(dá)式，如： {100*Gauss(0.05)}，其中100為標(biāo)稱值，Gauss是誤差分布方式，0.05表示公差為5%。

定義好器件公差后，設(shè)置MC仿真參數(shù)，點擊Run即可得到N條曲線。(N為你設(shè)置的Number of steps)

本文引用地址：http://yuyingmama.com.cn/article/201612/328586.htm

SIMPLIS里可以很容易地生成柱狀圖，選擇Monte Carlo/Plot histogram，定義好表達(dá)式，選擇OK即能得到柱狀圖分布。

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