基于SIMPLIS中的Monte Carlo仿真實例

由于生產工藝上的誤差，真正的產品和設計是有一定的差別的，所以工程師在設計電路時應考慮該誤差對電路性能的影響，提高產品的可靠性，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。在進行MC仿真前，先對電路性能有影響的R或C等的標稱值改成有公差的表達式，如： {100*Gauss(0.05)}，其中100為標稱值，Gauss是誤差分布方式，0.05表示公差為5%。

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

本文引用地址：http://www.104case.com/article/201612/328586.htm

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