| | YTDFWANGWEI- 积分:109912
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积分:109912 版主 | | | |
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| | | | | | | 如果只有2,3 个简单的器件需要考虑tolerance的话,直接手动应该比较快。但是如果遇到多个器件需要考虑精度的时候,还是需要借助于工具,建立公式。
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| | | | YTDFWANGWEI- 积分:109912
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积分:109912 版主 最新回复 | | | | | 问题是,你这个问题好像没必要借助公式那么麻烦吧?
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| | | | | 搞复杂点,你要先学习统计学。
简单点,上面电阻正公差,下面负公差,就算出来了。
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| | | | | Vo=(1+R1/R2)*Vref
(0.999*R1, 1.001*R1) (0.999*R2, 1.001*R2) (0.99*Vref, 1.01*Vref)
已知定义域求值域,简单的正比例、反比例函数
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| | | | | 分子x(1+0.1%)/分母x(1-0.1%)x ref(1+1%)类似于这样的去组合
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| | | | | 我提供Monte-carlo analysis方法:这个例子是普通的PFC Bulk电压采样电路的,自己脑补。找出输出电压和电路规格参数的函数式。附件中矩阵Rvals就是各个参数的情况, Vo(x)就是个各参数的函数式。首先有一个假设是,所有的参数误差都服从于高斯分布,器件参数误差品质控制在+/- 3σ范围内。计算每刷新一次结果都不同。
那么,最大变化范围的话就是里面的 最大值-最小值,这个结果可能和理论计算出来的有差距。因为这是从概率分布上来看的。
具体可以完全从help文档中找到说明和方法,不赘述了:
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