【比较器仿真】

sa_double_tail比较器 --Trannoise、pnoise、offset、MC仿真

一、Tran noise:

1、在输入端加一个DC的差(比如一端是0.5VDD,另外一端加0.5VDD+DEL mV);
2、计算仿真时间内的counting number,和实际的correct counting number(本例中时钟频率是100MHz,仿真时间是10us,那么应该是1000个counts;用calculator计算实际的counts);
3、扫描不同的输入DC差之下,正确的counts的数量(输入差是0.1mV,0.2mV,0.3mV);
当正确的counts数量大约是84%的时候,我们认为此时的input差就是一个sigma(50%+0.5*68%=84%正态分布);可以通过count number数不断将DEL误差减小,获得较为精确的input referred noise。
4、当PVT改变的时候,可以不断重复上面的步骤,来求得对应的sigma;
在这里插入图片描述
当input的差别很小的时候(Vip小于Vin),Von全部应该是1。但是由于noise的存在,导致某些错误的输出,用calculator计算出全部和正确的counts数量。当正确counts大概是84%,也就是对于一个input referred noise sigma.
在这里插入图片描述

Trannoise设置:Noise Fmax设置的太大如100G,仿真速度会慢,可以设为10G或30G
Noise Fmax设置的值变大,等效输入噪声也会增大
在这里插入图片描述
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查看count number数
方法一:measurement-transient measurement 选择不同波形查看
如下图 正确count数为2000/2 实际count数为1

### 关于窗口比较器仿真 窗口比较器是一种常见的电路设计,其功能是在输入信号处于特定范围之外时触发输出状态的变化。以下是关于如何在不同软件工具中实现窗口比较器仿真的详细介绍。 #### Matlab/Simulink 中的窗口比较器仿真 在 Matlab 和 Simulink 中可以方便地构建和模拟窗口比较器的行为。通过使用逻辑运算符和条件语句来定义上下限阈值,并利用 `sim` 函数运行模型[^1]: ```matlab % 定义时间跨度和其他选项 timespan = [0 1]; % 时间区间 options = simset('Solver', 'ode45'); % 设置求解器 [t, x, y] = sim('window_comparator_model', timespan, options); % 运行仿真 ``` 上述代码片段展示了如何调用预建好的 Simulink 模型来进行仿真。具体来说,可以通过拖放模块(如电压源、比较器以及逻辑门)搭建窗口比较器结构并调整参数。 #### Cadence Virtuoso 或 Spectre 的应用 对于更复杂的集成电路设计需求,Cadence 平台提供了强大的支持能力。按照引用中的描述,在完成初步配置之后即可执行详细的 SPICE 级别分析过程[^2]: - **创建激励信号**: 设定合适的输入波形作为测试依据。 - **定义操作点与瞬态响应特性**: 使用 ADE (Analog Design Environment) 来观察节点电压随时间变化的情况。 - **提取结果数据**: 导出关键性能指标以便进一步评估。 这种工作流程特别适合需要精确控制硬件特性的场合,比如 CMOS 实现方案下的功耗优化研究或者噪声裕度考量等方面的应用场景。 #### 数据处理及统计验证方法 当获得大量样本点后,则有必要采用科学计算库 Scipy 对所得数值序列做假设检验以确认其实验结论的有效性程度[^3]。下面给出了一段 Python 示例程序用来判断某组随机生成的数据集是否偏离指定均值水平: ```python import numpy as np from scipy import stats wait_times = np.random.normal(loc=30, scale=5, size=1000) # 构造服从正态分布的一千个数列代表等待时刻集合 t_stat, p_value = stats.ttest_1samp(wait_times, 30) alpha = 0.05 if p_value < alpha: print("实验测量得出的结果显示出明显区别") else: print("两者之间不存在实质性差别") ``` 此部分强调了基于概率论框架下量化不确定因素的重要性,从而提高了整个工程决策链条上的可信度等级。 ---
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