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摘要: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
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)

| 型号 | 厂商 | 价格 |
|---|---|---|
| EPCOS | 爱普科斯 | / |
| STM32F103RCT6 | ST | ¥461.23 |
| STM32F103C8T6 | ST | ¥84 |
| STM32F103VET6 | ST | ¥426.57 |
| STM32F103RET6 | ST | ¥780.82 |
| STM8S003F3P6 | ST | ¥10.62 |
| STM32F103VCT6 | ST | ¥275.84 |
| STM32F103CBT6 | ST | ¥130.66 |
| STM32F030C8T6 | ST | ¥18.11 |
| N76E003AT20 | NUVOTON | ¥9.67 |