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基于SIMPLIS中的Monte Carlo仿真实例
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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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