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统计模型应用：SPICE器件建模中的良率分析入门

共计 30 章节
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01
课程导论
什么是SPICE器件建模？为什么需要…
课程导论SPICE
02
统计基础回顾
均值 · 方差 · 标准差
统计基础回顾均值
03
工艺波动来源
工艺角（TT/FF/SS/FS/SF… · 随机掺杂波动（RDF） · 线边缘粗糙度（LER）
工艺波动来源TT/FF/SS/FS/…
04
SPICE模型参数类型
几何参数（W/L） · 电学参数（Vth · Tox）
SPICE模型参数类型
05
蒙特卡洛方法入门
蒙特卡洛模拟的基本原理与在SPICE…
蒙特卡洛方法入门SPICE
06
随机数生成
均匀分布 · 正态分布随机数的生成方法（Box-M…
随机数生成均匀分布
07
相关性建模
参数间的相关性（如Vth与mobil… · Cholesky分解
相关性建模Vth
08
SPICE网表语法基础
.model语句 · .param语句 · .dc/.ac/.tran分析语句
SPICE网表语法基础
09
在SPICE中实现蒙特卡洛
使用GAUSS函数 · AGAUSS函数 · UNIF函数
SPICE实现蒙特卡洛
10
良率定义与计算
什么是良率？如何从蒙特卡洛结果中统计…
良率定义计算
11
直方图与分布拟合
使用Python（matplotli…
直方图分布拟合
12
正态性检验
Q-Q图 · Shapiro-Wilk检验在模型参…
正态性检验Q-Q
13
工艺角模型提取
从统计分布中提取FF/SS等工艺角模…
工艺角模型提取FF/SS
14
全局波动与局部波动
全局波动（片间）与局部波动（片内失配…
全局波动局部波动
15
失配模型
Pelgrom模型（1/sqrt(W…
失配模型Pelgrom
16
敏感度分析
使用SPICE的.sens语句或Py…
敏感度分析SPICE
17
响应面模型（RSM）
用多项式回归近似SPICE仿真 · 加速良率分析
RSM响应面模型
18
拉丁超立方采样（LHS）
比蒙特卡洛更高效的采样方法
LHS拉丁超立方采样
19
重要性采样
针对稀有事件（低良率）的加速采样技术
重要性采样针对稀有事件
20
良率优化
基于梯度的优化与基于仿真的优化（如遗…
良率优化基于梯度的优化
21
SPICE模型卡校准
将统计模型拟合到硅片测试数据（如I-…
SPICE模型卡校准
22
使用Python操作SPICE
通过subprocess调用HSPI…
PythonSPICE
23
数据管理
使用Pandas DataFrame…
数据管理Pandas
24
可视化良率报告
箱线图 · 小提琴图 · 良率帕累托图
可视化良率报告箱线图
25
案例1
MOSFET阈值电压（Vth）的良率…
案例1MOSFET
26
案例2
环形振荡器频率的良率分析
案例2环形振荡器频率的…
27
案例3
SRAM静态噪声容限（SNM）的良率…
案例3SRAM
28
工具链介绍
常见EDA工具（HSPICE · Spectre · Qucs）与开源工具（ngspice
工具链介绍EDA
29
最佳实践
仿真次数选择 · 种子设置 · 收敛性问题处理
最佳实践仿真次数选择
30
课程总结与进阶方向
机器学习辅助良率分析 · 高维参数空间降维
课程总结进阶方向