Page 27 - 6G 研究浪潮全面啟動

表1:蒙特卡羅模擬結果的統計分析。
表2:高斯參考模擬結果的統計分析。
表3:LTspice模擬的251個點高斯分佈的統計分佈。
圖4:1.25V參考電壓的3-sigma高斯模擬結果，以50個條形區間和251個點組成的長條圖呈現。
DESIGN IDEAS
結果
平均值
1.249933
最小值
1.2313
最大值
1.26874
標準差
0.010615
正誤差
1.014992
負誤差
0.98504
結果
最小值
1.22957
最大值
1.26607
平均值
1.25021
標準差
0.006215
正誤差
1.012856
負誤差
0.983656
模擬
理想值
1-Sigma幅值
67.73%
68.27%
2-Sigma幅值
95.62%
95.45%
3-sigma幅值
99.60%
99.73%
研究展示WCA性能的系統，可 能需要使用大量的待測系統。 進行系統容差分析的另一種
替代方法是使用統計工具來進行 元件容差分析。統計分析的優點 在於:得出的資料分佈能夠反映出 在實體系統中通常需要測量哪些 參 數。在 本 文 中，我 們 使 用 L T s p i c e 來模擬電路性能，利用蒙特卡羅和 高斯分佈來體現參數容差變化， 並將其與WCA模擬進行比較。
圖5:3-sigma高斯正態分佈。
除了所提及關於WCA的一些 問題外，WCA和統計分析都能提 供與系統設計相關的寶貴見解。
蒙特卡羅分佈 圖1顯示在LTspice中建模的
參考電壓，使用蒙特卡羅分佈。標
圖6:LTspice DC-DC轉換器模擬原理圖。
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