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SIMPLIS中的Monte Carlo仿真

由于生产工艺上的误差,真正的产品和设计是有一定的差别的,所以工程师在设计电路时应考虑该误差对电路性能的影响,提高产品的可靠性,降低成本。

SIMPLIS里的Monte Carlo(简称MC)分析为该误差提供了三种分布,Gauss,Unif,WC即worst case。在进行MC仿真前,先对电路性能有影响的R或C等的标称值改成有公差的表达式,如:{100*Gauss(0.05)},其中100为标称值,Gauss是误差分布方式,0.05表示公差为5%。

定义好器件公差后,设置MC仿真参数,点击Run即可得到N条曲线。(N为你设置的Number of steps)

 

 

SIMPLIS里可以很容易地生成柱状图,选择Monte Carlo/Plot histogram,定义好表达式,选择OK即能得到柱状图分布。

 

 

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