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基于符号分析和统计分析的宏模型自动建立方法

The Novel Method of Autodevelopment of Circuit Macromodel Based on Combining Symbol Analysis and Statistical Optimization

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【作者】 时龙兴陈立葛军

【Author】 Shi Longxing; Chen Li; Ge Jun (National ASIC System E&T Research Center, Southeast University, Nanjing 210096)

【机构】 东南大学国家ASIC系统工程技术研究中心!南京210096

【摘要】 符号分析和统计分析是自动建立宏模型的常用方法.本文综合了这两种方法,提出一种新的宏模型自动建立方法,克服了分别利用以上两种方法建立宏模型的缺陷,使建立的宏模型具有更高的精度本文结出了应用新方法建立宏模型的实例,并与SPICE模拟结果进行了比较,以说明新方法的有效性.

【Abstract】 Symbol analysis and statistical optimization are combined to get a novel method of autodevelopment of circuit macromodel. The novel method overcomes the shortcomings of the individual methods, and the macromedel is more accurale. Then the design example using our novel approach is presented. By comparing with the results of SPICE, it is proven that our novel approach is effective and feasible.

【关键词】 符号分析统计分析宏模型
【Key words】 Symbol analysisStatistical optimizationNovel method
  • 【文献出处】 电子学报 ,ACTA ELECTRONICA SINICA , 编辑部邮箱 ,1998年08期
  • 【分类号】TN43
  • 【被引频次】2
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