这样的MC分析将会给出正确的结果
发布时间:2016/3/5 19:44:50 访问次数:375
而PSpice AD进行Monte Carlo分析时,产生正态分布随机数时将标准偏差取成了DEV容差值, GM7230-50H这样描述元器件数值分散性的范围实际为DEV设置值的3倍,远大于容差范围,导致Monte Carlo分析结果给出的Max(V(out2》分散范围竟然明显超出WC分析给出的分散范围。
如果希望采用PSpice AD进行Monte Carlo分析能够给出正确的结果,则可以采用下述两种方法:
在图4-11所示参数设置对话框中,在.Use distribution多选框中选择GaussUser选项,并在其右侧下拉列表中选择1,表示MC分析中元器件值分散范围对应DEV的1倍,这样的MC分析将会给出正确的结果,如图4-25所示,放大倍数最小值为97.18,最大值为105.12,确实在WC分析给出的分散范围之内。
而PSpice AD进行Monte Carlo分析时,产生正态分布随机数时将标准偏差取成了DEV容差值, GM7230-50H这样描述元器件数值分散性的范围实际为DEV设置值的3倍,远大于容差范围,导致Monte Carlo分析结果给出的Max(V(out2》分散范围竟然明显超出WC分析给出的分散范围。
如果希望采用PSpice AD进行Monte Carlo分析能够给出正确的结果,则可以采用下述两种方法:
在图4-11所示参数设置对话框中,在.Use distribution多选框中选择GaussUser选项,并在其右侧下拉列表中选择1,表示MC分析中元器件值分散范围对应DEV的1倍,这样的MC分析将会给出正确的结果,如图4-25所示,放大倍数最小值为97.18,最大值为105.12,确实在WC分析给出的分散范围之内。
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