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发表于 2024-4-16 00:15:36
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本帖最后由 david_reg 于 2024-4-16 00:22 编辑
以下是我的理解, 供参考:
1. 一般来说, 各个随机变量之间都是相互独立的; 但如果从物理层面证明某些随机变量存在关联的话, 就应该在模型中反应出来; spectre的随机参数定义语句是可以支持不同参数之间的相关性的, 具体可以查询手册; 不过, 就目前为止接触到的工艺模型, 都是相互独立的.
2. 大多数情况下, 工艺的随机参数偏差比较小, 对电路工作点影响比较小, 非线性电路的状态变量(比如电压)的偏差可以近似为各个随机变量的线性叠加 (类似于小信号分析方法, spectre的dcmatch分析就是这种原理), 只要每个随机变量的200个取样都接近正态分布, 那么它们线性叠加的结果也会接近正态分布.
3. 版图上匹配很好的器件只是消除了某些系统性失配, 但无法消除随机性失配, mc仿真的sigma值即反应的是随机失配; 如果存在明显的系统失配, 并且在器件模型中对这种失配有建模(比如某些LDE效应), 那么在非MC仿真中应该就可以看出来(比如运放的系统失调电压).
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