CN101334449A - 电路分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电路分析方法，主要步骤包括有：在电路中选取多个元件，并对选取的元件进行取样以产生多组取样参数，之后对取样参数进行模拟以产生多个模拟结果，最后再对取样参数及模拟结果进行线性回归的运算，以推算出各组取样参数及元件的贡献度，藉此在对相似电路进行电路分析时，可依据贡献度选择部分的元件并进行取样，而有利于减少取样参数的数目，并可提高电路分析的效率。

Description

电路分析方法

技术领域

本发明涉及一种电路分析方法，主要对取样参数及模拟结果进行运算，以推算出各个元件的贡献度。

背景技术

请参阅图1，为现有电路分析方法的步骤流程图。一般在进行电路的分析时，需要对电路上的所有元件进行取样(sampling)并产生多组取样参数，例如以蒙地卡罗(Monte Carlo Sampling)的方式进行取样，其中每一组取样参数皆相对应于电路上的某一元件，且每一组取样参数中皆包括有多个参数，如步骤11所示。

在得知取样参数后可进一步对取样参数进行模拟以产生多个模拟结果，例如以模拟器(simulator)对取样参数进行模拟，并产生相对应的模拟结果，如步骤13所示。而后使用者将可以进一步对取样参数与模拟结果进行分析及应用，如步骤15所示。

在进行模拟时需要对大量的取样参数进行模拟，以提高模拟结果的正确性。然而随着取样参数数量的增加，势必会增加模拟的困难度及所花费的模拟时间，例如使用者需要对每一个不同的电路进行取样，并分别对取样参数进行模拟以产生模拟结果。

发明内容

本发明的主要目的，在于提供一种电路分析方法，主要对取样参数及模拟结果进行线性回归的运算，藉此以得知各个取样参数及元件的贡献度。

本发明的次要目的，在于提供一种电路分析方法，可由线性回归的结果取得电路上各个元件的贡献度，并依据贡献度对相似电路进行元件的选择，藉此将可减少需要进行取样的元件数目。

本发明的又一目的，在于提供一种电路分析方法，其中通过减少需要进行取样的元件数目及需要进行模拟的取样参数的数目，将可提高对相似电路进行分析的效率。

本发明的又一目的，在于提供一种电路分析方法，可依据线性回归的结果将贡献度最低的取样参数删除，并对其余的取样参数及模拟结果再次进行线性回归运算，将可避免在运算的过程中误删贡献度大的取样参数。

本发明的又一目的，在于提供一种电路分析方法，可利用一般的四则运算消除取样参数内各个参数之间的倍数关系，藉此将可有效率的进行参数的取样。

为达成上述目的，本发明提供一种电路分析方法，其特征在于，主要包括有以下步骤：

对多个元件进行取样，并产生多组取样参数；

对该取样参数进行模拟，并产生多个模拟结果；及

将该取样参数及该模拟结果进行线性回归的运算，并推算出该取样参数的贡献度。

所述的电路分析方法，其中，包括有以下步骤：删除贡献度最低的取样参数。

所述的电路分析方法，其中，删除的取样参数的数量为一组以上。

所述的电路分析方法，其中，包括有以下步骤：对剩下的取样参数及该模拟结果进行线性回归的运算。

所述的电路分析方法，其中，包括有以下步骤：将贡献度最低的取样参数的贡献度与其它取样参数的贡献度进行比对。

所述的电路分析方法，其中，包括有以下步骤：依据比对的结果决定是否删除贡献度最低的取样参数。

所述的电路分析方法，其中，各组取样参数皆包括有多个参数。

所述的电路分析方法，其中，包括有以下步骤：消除各个参数之间的相关性。

所述的电路分析方法，其中，该参数之间存在有一倍数关系，并通过四则运算将该参数间的倍数关系消除。

所述的电路分析方法，其中，该取样参数相对应于该元件，并由该取样参数的贡献度得知该元件的贡献度。

所述的电路分析方法，其中，包括有以下步骤：依据该元件的贡献度进行电路分析。

所述的电路分析方法，其中，该取样参数及该模拟结果皆为矩阵。

以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。

附图说明

图l为现有电路分析方法的步骤流程图；

图2为本发明电路分析方法一较佳实施例的步骤流程图；

图3为本发明电路分析方法又一实施例的步骤流程图；

图4为本发明电路分析方法又一实施例的步骤流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步更详细的描述。

请参阅图2，为本发明电路分析方法一较佳实施例的步骤流程图。如图所示，本发明所述的电路分析方法，主要是对多组取样参数及多个模拟结果进行线性回归的运算，藉此以得到模拟结果及元件的贡献度(rank)。

首先在电路中选取多个元件并进行取样(sampling)，例如可以蒙地卡罗(Monte Carlo Sampling)或LHS(Latin-Hypercube Sampling)等方式进行取样，并产生多组与元件相对应的取样参数，此外，使用者亦可依据经验对电路中部分或全部的元件进行取样，如步骤21所示。之后可以对多组取样参数进行模拟，例如以模拟器(simulator)对取样参数进行模拟，并产生多个相对应的模拟结果如步骤23所示。当然在进行模拟时，同样要对大量的取样参数进行模拟，才可以得到更加正确的模拟结果。

通过取样参数及模拟结果的取得，可进一步对多组取样参数及模拟结果进行线性回归的运算，如步骤25所示，并由线性回归的结果推算出各个元件及取样参数的贡献度，其中取样参数相对应于电路上的元件，并由取样参数的贡献度得知元件的贡献度，如步骤27所示。其中取样参数及模拟结果之间进行线性回归的方式如下：

$A=\left[\begin{array}{cc}0.4405& 0.8547\\ 0.8514& 0.3007\\ 0.6539& 0.5038\\ 0.2375& 0.0145\end{array}\right]$ $B=\left[\begin{array}{c}18.1153\\ 7.0564\\ 11.1091\\ 1.3013\end{array}\right]$

矩阵A为取样参数而矩阵B则是取样参数的模拟结果，每一组取样参数皆包括有多个参数，在本实施例中第一组取样参数及第二组取样参数皆包括有四个参数，例如第一组取样参数为0.4405、0.8514、0.6539及0.2375，第二组取样参数则为0.8547、0.3007、0.5038及0.0145。其中A矩阵的第一行为第一组取样参数(0.4405、0.8514、0.6539及0.2375)，A矩阵的第二行则为第二组取样参数(0.8547、0.3007、0.5038及0.0145)，并将矩阵A补上常数项成为矩阵A1

$A1=\left[\begin{array}{ccc}1& 0.4405& 0.8547\\ 1& 0.8514& 0.3007\\ 1& 0.6539& 0.5038\\ 1& 0.2375& 0.0145\end{array}\right]$

将矩阵A1进行转置(transpose)而成为一转置矩阵A1^T，再将转置矩阵A1^T乘上矩阵A1

${A1}^{T}A1=\left[\begin{array}{ccc}4& 2.1833& 1.6736\\ 2.1833& 1.4029& 0.9654\\ 1.6736& 0.9654& 1.0749\end{array}\right]$

将A1^TA1反转换并成为(A1^TA1)^-1

${\left({A1}^{T}A1\right)}^{-1}=\left[\begin{array}{ccc}1.8842& -2.3916& -0.7859\\ -2.3916& 4.9014& -0.6783\\ -0.7859& -0.6783& 2.7631\end{array}\right]$

将(A1^TA1)^-1乘上转置矩阵A1^T

$\left({A1}^{T}A1\right){A1}^T=\left[\begin{array}{cccc}0.159& -0.3883& -0.0755& 1.3048\\ -0.8121& 1.5777& 0.4715& -1.2371\\ 1.2769& -0.5326& 0.1627& -0.907\end{array}\right]$

将(A1^TA1)^-1A1^T乘上矩阵B

$\left({A1}^{T}A1\right){A1}^{T}B=\left[\begin{array}{c}1\\ 0.05\\ 20\end{array}\right]$

完成线性回归的运算并将(A1^TA1)^-1A1^TB中的常数项消除得到矩阵I

$I=\left[\begin{array}{c}0.05\\ 20\end{array}\right]$

进一步将取样参数的矩阵A与矩阵I进行比对：

$A=\left[\begin{array}{cc}0.4405& 0.8547\\ 0.8514& 0.3007\\ 0.6539& 0.5038\\ 0.2375& 0.0145\end{array}\right]$ $I=\left[\begin{array}{c}0.05\\ 20\end{array}\right]$

得知第一组取样参数(矩阵A的第一行0.4405、0.8514、0.6539、0.2375)的贡献度为0.05，而第二组取样参数(矩阵A的第二行0.8547、0.3007、0.5038、0.0145)的贡献度为20，因此第二组取样参数的贡献度大于第一组取样参数的贡献度。

一般而言取样参数的多个参数是以随机数的方式选取，在选取的过程当中各个参数之间难免会有相关性，而为了提高模拟的正确性可将各个参数之间的相关性消除，例如当多个参数之间存在有一倍数关系时，便可以对其中至少一个参数进行四则运算，以消去参数之间的倍数关系。

请参阅图3，为本发明电路分析方法又一实施例的步骤流程图。在图2所述的实施例中，是以两组取样参数为说明的实施例，然而在实际进行电路分析时，取样参数的数量一般会大于两组。因此在本发明实施例中将进一步说明，当取样参数的数量大于两组时的操作方式。

在进行电路分析前同样要在电路中选择多个元件，并对选择的元件进行取样以产生多个取样参数，如步骤21所示。再对取样参数进行模拟，并产生多个模拟结果，如步骤23所示。之后对取样参数及模拟结果进行线性回归的运算，详细的运算方式请参照图2所述的实施例，如步骤25所示。

在本实施例中取样参数的数量大于两个，虽然在经过一次线性回归的运算后，同样可以由线性回归的结果得知各组取样参数的贡献度。然而实际应用时为了提高准确度，可以对取样参数及模拟结果进行多次的线性回归，例如将取样参数及模拟结果进行第一次线性回归，并由第一次线性回归的结果得知各组取样参数的贡献度，再将贡献度最低的取样参数删除，如步骤37所示。

在删除贡献度最低的取样参数后，可继续对剩下的取样参数及模拟结果再次进行线性回归的运算，例如进行第二次线性回归的运算，如步骤39所示。在实际使用时可以进行多次线性回归的运算，并依据运算的结果逐次删除贡献度最低的取样参数，藉此将可以逐步找出贡献度高的几组取样参数及元件。

为了增加运算的效率，亦可依据线性回归的结果删除一组以上的取样参数，并对剩下的取样参数及模拟结果进行线性回归的运算，例如将贡献度最低的两组取样参数删除，并再次进行线性回归的运算。

此外，亦可依据线性回归的结果，将贡献度最低的取样参数的贡献度与其它取样参数的贡献度进行比对，并依据比对的结果决定是否删除贡献度最低的取样参数，以及是否继续进行线性回归的运算。例如可将贡献度最低的取样参数的贡献度与其它取样参数的贡献度的平均进行比对，当然亦可与贡献度最高的几组取样参数的平均进行比对，当两者比对的结果小于1∶10便可将贡献度最低的取样参数删除，并继续对剩下的取样参数进行线性回归的运算；当两者比对的结果大于1∶10时，则不用将贡献度最低的取样参数删除，并可停止对取样参数及模拟结果进行线性回归的运算，而得到取样参数的贡献度。

请参阅图4，为本发明电路分析方法又一实施例的步骤流程图。在电路设计的过程中，电路设计者常常需要对初始电路进行修改(modify)，使得修改后的电路更加符合电路设计者的构想，或者是将修改后的电路使用在类似的装置上。由本发明所述的电路分析方法将可以得知初始电路上主要元件的贡献度，若修改后的电路为初始电路的相似电路，便可以参考初始电路上主要元件的贡献度，并依据元件的贡献度对修改后的电路(相似电路)进行电路分析，而有利于提高电路分析的效率。

在完成初始电路的分析并对取样参数及模拟结果进行一次以上的线性回归后，将会得到初始电路上主要元件的贡献度，并依据贡献度于相似电路中选择相同的元件，藉此将可减少需要进行取样的元件数量，如步骤41所示。之后可以进一步对选取的元件进行取样，并产生多组相对应的取样参数，其中取样参数的组数将会随着取样元件数减少，如步骤43所示。最后可继续对多组取样参数进行模拟，以产生多个相对应的模拟结果，如步骤45所示。

由于修改后的电路与初始电路之间的差异不大，且修改后的电路为初始电路的相似电路，因此可由初始电路中元件的贡献度得知会对相似电路造成影响的元件。在进行相似电路的分析时，只需要对部分的元件进行取样，并对取样参数进行模拟，将可有效减少需要进行取样的元件数目及取样参数的数量，以缩短对相似电路进行分析所花费的时间。

当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (12)

1.一种电路分析方法，其特征在于，主要包括有以下步骤：

对多个元件进行取样，并产生多组取样参数；

对该取样参数进行模拟，并产生多个模拟结果；及

将该取样参数及该模拟结果进行线性回归的运算，并推算出该取样参数的贡献度。

2.根据权利要求1所述的电路分析方法，其特征在于，包括有以下步骤：删除贡献度最低的取样参数。

3.根据权利要求2所述的电路分析方法，其特征在于，删除的取样参数的数量为一组以上。

4.根据权利要求2所述的电路分析方法，其特征在于，包括有以下步骤：对剩下的取样参数及该模拟结果进行线性回归的运算。

5.根据权利要求1所述的电路分析方法，其特征在于，包括有以下步骤：将贡献度最低的取样参数的贡献度与其它取样参数的贡献度进行比对。

6.根据权利要求5所述的电路分析方法，其特征在于，包括有以下步骤：依据比对的结果决定是否删除贡献度最低的取样参数。

7.根据权利要求1所述的电路分析方法，其特征在于，各组取样参数皆包括有多个参数。

8.根据权利要求7所述的电路分析方法，其特征在于，包括有以下步骤：消除各个参数之间的相关性。

9.根据权利要求7所述的电路分析方法，其特征在于，该参数之间存在有一倍数关系，并通过四则运算将该参数间的倍数关系消除。

10.根据权利要求1所述的电路分析方法，其特征在于，该取样参数相对应于该元件，并由该取样参数的贡献度得知该元件的贡献度。

11.根据权利要求10所述的电路分析方法，其特征在于，包括有以下步骤：依据该元件的贡献度进行电路分析。

12.根据权利要求1所述的电路分析方法，其特征在于，该取样参数及该模拟结果皆为矩阵。

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