JP2000293556A - Method and device for designing circuit parameter - Google Patents
Method and device for designing circuit parameterInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は回路設計に関し、特
に回路パラメーター設計に関する。The present invention relates to circuit design, and more particularly to circuit parameter design.
【０００２】[0002]
【従来の技術】電子回路及び電気回路等は、所定の動作
を行うモジュール（製品）として製造される。各モジュ
ールの動作は、理想的には、制御パラメータを理論的に
組合せれば得ることができる。ここで、制御パラメータ
（制御因子又は設計パラメータとも呼ばれる。）とは、
設計者が、制御し得るパラメータであり、例えば、ｎＭ
ＯＳトランジスタにおけるチャネル幅、チャネル長など
が挙げられる。例示された制御パラメータは、スイッチ
ング速度や周波数特性を決定する上で重要な決定すべき
パラメータである。2. Description of the Related Art Electronic circuits and electric circuits are manufactured as modules (products) that perform predetermined operations. The operation of each module can ideally be obtained by theoretically combining control parameters. Here, the control parameter (also called a control factor or a design parameter) is
Parameters that the designer can control, for example, nM
A channel width, a channel length, and the like of the OS transistor are given. The exemplified control parameters are important parameters to be determined in determining the switching speed and the frequency characteristics.
【０００３】しかしながら、現実の製造プロセスにおい
ては、種々の外因等により、全ての製品が設計通りの性
能を有する状態で、製造されるとは限らない。また、製
造後の劣化等によっても製品の性能は変動し得る。更に
は、制御パラメータ相互間において及ぼし合う影響も製
品の性能に変動を与える。このように製品の性能をばら
つかせる要因は、総じてノイズパラメータ若しくはノイ
ズ因子（誤差因子）と呼ばれ、また、このノイズパラメ
ータにより製品性能のばらつきに与えられる影響は、ノ
イズ（誤差）と呼ばれる。このうち、特に、性能に多大
な影響を与えるノイズ因子はクリティカルノイズ因子と
呼ばれ、それに応じたノイズは、クリティカルノイズと
呼ばれる。このノイズパラメータは、設計者が直接的に
は制御し得ないものであるが、一般に、その分布（ノイ
ズ分布）等は、統計・計算により、知ることができる。However, in an actual manufacturing process, not all products are manufactured in a state in which all products have the designed performance due to various external factors and the like. In addition, the performance of a product may fluctuate due to deterioration or the like after manufacturing. In addition, the influence of control parameters on each other also affects the performance of the product. Factors that cause the performance of the product to vary as described above are generally referred to as noise parameters or noise factors (error factors), and the effect of the noise parameters on variations in product performance is referred to as noise (error). Among them, a noise factor that greatly affects performance is called a critical noise factor, and noise corresponding to the noise factor is called a critical noise. Although this noise parameter cannot be directly controlled by the designer, its distribution (noise distribution) and the like can be generally known by statistics and calculations.
【０００４】このような状況を踏まえ、回路のパラメー
タ設計をするにあたっては、製造される製品回路の性能
ばらつきを考慮する必要がある。[0004] In consideration of such circumstances, it is necessary to consider the performance variation of a manufactured product circuit when designing circuit parameters.
【０００５】従来、この種の回路パラメータ設計技術と
しては、「Yield and variabilityoptimization of int
egrated circuits」のP146に開示されているもの（以
下、従来例という）が挙げられる。この従来例は、主と
して、製造プロセスにおける製品回路の性能のばらつき
を考慮したものであり、製品を製造する際に所定の設計
値から多少ずれた場合であっても、性能的に変動の少な
い結果を得られるようにして、回路のパラメータ設計を
するものである。Conventionally, this kind of circuit parameter design technology includes “Yield and variability optimization of int
egrated circuits ”(hereinafter referred to as a conventional example) on page 146. This conventional example mainly considers a variation in the performance of a product circuit in a manufacturing process. Even when the product is slightly deviated from a predetermined design value when manufacturing a product, the result is that there is little variation in performance. The parameter of the circuit is designed so that
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】ここで、注意すべき事
項として、上述した製品の場合、製品性能のばらつきに
よっては、製造された製品が不良品と判定されることが
挙げられる。このような不良品の増加は、コストの増加
を招くことになるため、当然の如く、不良品の発生を最
小にしなければならない。換言すれば、ばらつきによる
損失を最小にする必要がある。Here, it should be noted that in the case of the above-mentioned products, the manufactured product is determined to be defective depending on the variation in product performance. Such an increase in defective products leads to an increase in cost, so that the occurrence of defective products must be minimized as a matter of course. In other words, it is necessary to minimize the loss due to variation.
【０００７】しかしながら、従来例は、上述した通り、
製品回路の性能のばらつきのみを考慮して、回路のパラ
メータ設計を行うものであり、それ故、ばらつきによる
損失を最小にすることができないという問題を有してい
た。However, in the conventional example, as described above,
The circuit parameters are designed in consideration of only the variation in the performance of the product circuit, so that there is a problem that the loss due to the variation cannot be minimized.
【０００８】更には、従来例においては、そのパラメー
タ設計にあたり直積実験を行っているが、その直積実験
において用いられている直交表は、Ｌ8、Ｌ32等の直交
表である（Yield and variability optimization of in
tegrated circuits P147）。ここで、Ｌ8における８
は、行の数（割付に際しては実験数Ｎに対応する）を表
す。尚、直交表における各列は、直積実験に用いられる
因子（パラメータ）若しくはその水準が割当てられる。Further, in the conventional example, a direct product experiment is performed in designing the parameters, and the orthogonal table used in the direct product experiment is an orthogonal table such as L 8 and L 32 (Yield and variability). optimization of in
integrated circuits P147). Here, 8 in L 8
Represents the number of rows (corresponding to the number of experiments N at the time of allocation). Each column in the orthogonal table is assigned a factor (parameter) or its level used in the direct product experiment.
【０００９】しかしながら、Ｌ8、Ｌ32等の直交表は、
２列間の交互作用が特定の列の効果と交絡する。即ち、
無視できない交互作用がある場合にこれら交互作用の無
視できない因子をＡ，Ｂとすると、この種の直交表にお
いては、ＡとＢとの交互作用の効果が、特定の他の列に
混入される。その結果、この種の直交表を用いた直積実
験によっては、得ようとする効果を正しく抽出すること
ができない場合があり、この場合、言うまでもなく、か
かる実験に基づいて間違ったパラメータ設計を行うこと
となる。However, orthogonal tables such as L 8 and L 32 are as follows.
Interactions between the two rows confound the effects of a particular row. That is,
If there are non-negligible interactions, and the non-negligible factors of these interactions are A and B, in this type of orthogonal table, the effect of the interaction of A and B is mixed into a specific other column. . As a result, the direct product experiment using this kind of orthogonal table may not be able to correctly extract the effect to be obtained, and in this case, needless to say, incorrect parameter design based on such an experiment Becomes
【００１０】また、従来例によっては、パラメータ設計
を行うに当たり、実験の結果を参照しながら、所望とす
る結果に効果のある制御パラメータを少し変えて、その
変えられた値で実験（またはシミュレーション）を行
い、更に、その制御パラメータを少し変化させ、その値
で実験（またはシミュレーション）を行うという処理を
何度も繰り返し所望とする性能のばらつきを満たすよう
な制御パラメータ値を決定していた。しかしながら、こ
のアルゴリズムによっては、実験（またはシミュレーシ
ョン）を行う繰り返しの数が多く、制御パラメータ値の
決定までに多くの時間を要することとなっていた。Also, in some conventional examples, when designing a parameter, a control parameter effective for a desired result is slightly changed while referring to the result of the experiment, and an experiment (or simulation) is performed with the changed value. Further, the control parameter value is changed a little, and a process of performing an experiment (or simulation) with the value is repeated many times to determine a control parameter value that satisfies the desired performance variation. However, depending on this algorithm, the number of repetitions of performing an experiment (or simulation) is large, and it takes a lot of time to determine a control parameter value.
【００１１】更には、従来例においては、一旦想定した
ノイズの数を変更することなく、その想定されたノイズ
に基づいて実験を行っていた。そのため、従来例におい
ては、ノイズ空間が大きく、それにより、実験回数が多
くなり、実験に時間がかかるという問題が生じていた。Furthermore, in the conventional example, an experiment was performed based on the assumed noise without changing the number of assumed noises. For this reason, in the conventional example, there is a problem that the noise space is large, thereby increasing the number of experiments, and the experiment takes time.
【００１２】そこで、本発明は、これら従来例の有する
問題を解消した、新たなパラメータ設計方法及びそれを
具現化した装置を提供することを目的とする。Accordingly, an object of the present invention is to provide a new parameter design method and a device embodying the same, which solve the problems of the conventional examples.
【００１３】[0013]
【課題を解決するための手段】本発明は、上述した課題
を解決すべく、回路パラメータを設計する方法であっ
て、回路パラメータ設計のプロセスを大きく二つに分け
ることとした。即ち、本発明の一の回路パラメータ設計
方法においては、まず、製品回路の性能のばらつきに関
し、分散を小さくする方向で制御パラメータを選択する
（第１のステップ）。次いで、当該第１のステップの後
に、前記回路性能が目標とする性能を満足するようにし
て、且つ、前記ばらつきの分散が目標とする小さな値と
なるようにして、制御パラメータを決定する（第２のス
テップ）。このような本発明による設計法方によれば、
従来例と比較して、製品回路の性能のばらつきにより生
じる損失を減らすことが可能である。SUMMARY OF THE INVENTION In order to solve the above-mentioned problems, the present invention is a method for designing circuit parameters, and the method for designing circuit parameters is roughly divided into two. That is, in one circuit parameter design method of the present invention, first, a control parameter is selected in a direction to reduce the dispersion with respect to the variation in the performance of the product circuit (first step). Next, after the first step, a control parameter is determined such that the circuit performance satisfies a target performance and the variance of the variation becomes a target small value (No. Step 2). According to such a design method according to the present invention,
As compared with the conventional example, it is possible to reduce the loss caused by the variation in the performance of the product circuit.
【００１４】これら第１のステップ及び第２のステップ
は、詳しくは、夫々、次のようなステップから構成され
る。The first step and the second step comprise the following steps, respectively.
【００１５】即ち、前記第１のステップは、次のような
第３乃至第６のステップを有する。第３のステップは、
制御パラメータの初期値を設定するものである。第４の
ステップは、設定された制御パラメータに基づいて、ノ
イズ空間及び制御パラメータ空間にて、直積実験を実行
するものである。第５のステップは、該第４のステップ
における直積実験の結果を見て、前記製品回路の性能の
ばらつきが予め定められた所定のばらつきに達したか否
かを判定するものである。第６のステップは、該第５の
ステップにおいて前記性能のばらつきが前記所定のばら
つきに達していなかった場合、前記第４のステップにお
ける直積実験の結果に従って得られるＳＮ比を利用し
て、新たな制御パラメータを選択し、制御パラメータの
値を更新すると共に、更新された前記制御パラメータの
値を前記第４のステップに渡すものである。尚、前記第
５のステップにおいて前記性能のばらつきが前記所定の
ばらつきに達していた場合には、前記第２のステップを
実行することとなる。That is, the first step has the following third to sixth steps. The third step is
This is to set the initial value of the control parameter. The fourth step is to execute a direct product experiment in the noise space and the control parameter space based on the set control parameters. The fifth step is to determine whether or not the variation in the performance of the product circuit has reached a predetermined variation by looking at the result of the direct product experiment in the fourth step. In a sixth step, when the performance variation has not reached the predetermined variation in the fifth step, a new SN ratio is obtained by using the SN ratio obtained according to the result of the direct product experiment in the fourth step. A control parameter is selected, the value of the control parameter is updated, and the updated value of the control parameter is passed to the fourth step. When the performance variation reaches the predetermined variation in the fifth step, the second step is executed.
【００１６】一方、第２のステップは、次のような第７
乃至第１０のステップを有する。第７のステップは、前
記ノイズ空間及び制御パラメータ空間にて、直積実験を
実行するものである。第８のステップは、該第７のステ
ップにおける直積実験の結果を見て、製品回路の性能が
所定の性能に達したか否かを判断するものである。詳し
くは、第８のステップにおいては、前記第７のステップ
における直積実験の結果を見て、前記製品回路の性能の
ばらつきが所定の平均値及び分散を有するか否かを判断
基準として、前記性能が前記所定の性能に達したか否か
を判断する。第９のステップは、該第８のステップにお
いて前記製品回路の性能が前記所定の性能に達していな
かった場合、前記第７のステップにおける直積実験の結
果に従って得られるＳＮ比及び感度を利用して、新たな
制御パラメータを選択し、制御パラメータの値を更新す
ると共に、更新された前記制御パラメータの値を前記第
７のステップに渡すものである。第１０のステップは、
前記第８のステップにおいて前記製品回路の性能が前記
所定の性能に達していた場合、当該第８のステップに進
む直前に前記第７のステップにて直積実験を行った際の
制御パラメータを、設計値として選択するものである。On the other hand, the second step includes the following seventh step.
To tenth steps. The seventh step is to execute a direct product experiment in the noise space and the control parameter space. The eighth step is to judge whether or not the performance of the product circuit has reached a predetermined performance by observing the result of the direct product experiment in the seventh step. More specifically, in the eighth step, the result of the direct product experiment in the seventh step is referred to, and the performance of the product circuit is determined based on whether or not the variation of the performance of the product circuit has a predetermined average value and variance. It is determined whether or not has reached the predetermined performance. In a ninth step, when the performance of the product circuit has not reached the predetermined performance in the eighth step, the SN ratio and the sensitivity obtained according to the result of the direct product experiment in the seventh step are used. , Selecting a new control parameter, updating the value of the control parameter, and passing the updated value of the control parameter to the seventh step. The tenth step is
In a case where the performance of the product circuit has reached the predetermined performance in the eighth step, a control parameter for performing a direct product experiment in the seventh step immediately before proceeding to the eighth step is designed. This is selected as a value.
【００１７】このような本発明による一の回路パラメー
タ設計方法に対し、次のようなステップをオプションと
して採用すると、実験に要する時間を削減することがで
きる。If the following steps are used as an option in the circuit parameter designing method according to the present invention, the time required for the experiment can be reduced.
【００１８】まず、前記第３のステップを実行した後前
記第４のステップを実行する前に、前記第４のステップ
以降の実験におけるノイズ空間を縮小化するためのオプ
ショナル・ステップとしては、次の第１１乃至第１３の
ステップが挙げられる。第１１のステップは、設定され
た制御パラメータの初期値に従って、ノイズ空間で直積
実験を実行するものであり、第１２のステップは、該第
１１のステップにおける直積実験の結果に基づいて、ク
リティカルノイズを決定するものである。また、第１３
のステップは、該第１２のステップにおいて決定された
クリティカルノイズに対応するクリティカルノイズ因子
以外のノイズ因子をノイズ空間から外すものである。こ
のように、クリティカルノイズについては考慮しつつノ
イズ空間の縮小化を図り、その上で、直積実験を実行す
ることで、実験に要する時間を短縮することが可能であ
る。First, after executing the third step and before executing the fourth step, the following optional steps for reducing the noise space in the experiment after the fourth step are as follows. Eleventh to thirteenth steps are included. The eleventh step is to execute a direct product experiment in a noise space according to the set initial value of the control parameter, and the twelfth step is to perform a critical noise test based on the result of the direct product experiment in the eleventh step. Is determined. Also, the thirteenth
Is to remove noise factors other than the critical noise factor corresponding to the critical noise determined in the twelfth step from the noise space. As described above, by reducing the noise space while considering the critical noise, and then executing the direct product experiment, it is possible to reduce the time required for the experiment.
【００１９】同様にして、ノイズ空間の縮小化による実
験の所要時間短縮のために、次のオプショナル・ステッ
プを採用することも可能である。Similarly, the following optional steps can be employed to reduce the time required for the experiment by reducing the noise space.
【００２０】当該オプショナル・ステップは、前記第５
のステップにおいて前記性能のばらつきが前記所定の値
に達していなかった場合、前記第６のステップを実行す
る前に実行されるものであり、第１４及び第１５のステ
ップからなる。第１４のステップは、直前の前記第４の
ステップにおける直積実験の結果に基づいて、クリティ
カルノイズを決定するものであり、第１５のステップ
は、該第１４のステップにおいて決定されたクリティカ
ルノイズに対応するクリティカルノイズ因子以外のノイ
ズ因子を、ノイズ空間から外すものである。このような
オプショナル・ステップを採用すれば、ノイズ空間を小
さくすることができることから、実験に要する時間を短
縮することができる。The optional step is performed in the fifth step.
If the variation in the performance has not reached the predetermined value in the step, the processing is executed before the execution of the sixth step, and is composed of fourteenth and fifteenth steps. The fourteenth step determines the critical noise based on the result of the direct product experiment in the immediately preceding fourth step, and the fifteenth step corresponds to the critical noise determined in the fourteenth step. The noise factor other than the critical noise factor is removed from the noise space. If such an optional step is adopted, the noise space can be reduced, so that the time required for the experiment can be reduced.
【００２１】また、ステップの繰り返しを減らし、パラ
メータ設計にかかる時間を短縮するためのオプションと
して、前記第９のステップを次のような第１６乃至第１
９のステップで構成することが挙げられる。As an option for reducing the repetition of the steps and shortening the time required for parameter design, the ninth step can be performed in the following sixteenth to first steps.
There are nine steps.
【００２２】ここで、第１６のステップは、前記第７の
ステップにおける直積実験の結果に基づいて、ＳＮ比及
び感度の計算を行うものであり、第１７のステップは、
該第７のステップにおける直積実験の結果に基づいて、
直交多項式の計算を行うものである。また、第１８のス
テップは、当該直交多項式に基づいてベストチューニン
グパラメータを決定するものであり、第１９のステップ
は、決定されたベストチューニングパラメータを更新値
として、前記制御パラメータの値を更新し、前記更新さ
れた前記制御パラメータの値を前記第７のステップに渡
すものである。In the sixteenth step, the SN ratio and the sensitivity are calculated based on the result of the direct product experiment in the seventh step. The seventeenth step is
Based on the result of the direct product experiment in the seventh step,
This is to calculate the orthogonal polynomial. The eighteenth step is for determining a best tuning parameter based on the orthogonal polynomial, and the nineteenth step updates the value of the control parameter using the determined best tuning parameter as an update value, And passing the updated value of the control parameter to the seventh step.
【００２３】このように、直交多項式に基づいて、要求
される性能のばらつきを得るために、どの制御パラメー
タをどのくらい変化させれば良いかを計算することによ
り、ステップの繰り返しを減らすことができ、パラメー
タ設計の高速化を図ることができる。As described above, it is possible to reduce the repetition of steps by calculating which control parameter should be changed and how much in order to obtain required performance variation based on the orthogonal polynomial, The parameter design can be speeded up.
【００２４】また、上述した回路パラメータ設計方法に
おいて、前記直積実験に用いられる直交表を、混合系直
交表とすることで、従来例の有する問題を解消すること
ができる。例えばＬ12，Ｌ18，Ｌ36に代表される混合系
直交表は、２列間の交互作用が特定の列の効果と交絡し
ない。即ち、混合系直交表を採用すると、仮に交互作用
があったとしても特定の列のみに現われるのではなく、
すべての列に現われることとなる。そのため、各列の効
果は、そこに割当てられた因子の主効果のほかに種々の
交互作用が上乗せされたとしても、相対的な関係におい
て、交互作用がなかった場合と同じくなる。したがっ
て、本当に効果の大きい因子の選択が可能となる。In the circuit parameter design method described above, the problem of the conventional example can be solved by using the orthogonal array used in the direct product experiment as a mixed system orthogonal array. For example, in a mixed orthogonal table represented by L 12 , L 18 , and L 36 , the interaction between two columns does not confound the effect of a specific column. That is, if a mixed orthogonal table is adopted, even if there is an interaction, it does not appear only in a specific column,
Will appear in all columns. Therefore, the effect of each column is the same as in the case where there is no interaction in the relative relationship even if various interactions are added in addition to the main effect of the factor assigned thereto. Therefore, it is possible to select a factor that is really effective.
【００２５】更に、上述した回路パラメータ設計方法に
おいて、前記直積実験として調合誤差因子を用いた実験
を行うこととすると、実験数を減らすことができ、パラ
メータ設計の高速化を図ることができる。Further, in the circuit parameter designing method described above, if an experiment using a mixing error factor is performed as the direct product experiment, the number of experiments can be reduced, and the parameter design can be speeded up.
【００２６】このような回路パラメータ設計方法は、ハ
ードウェアにて実現しても良いし、コンピュータとそれ
に組み込むソフトウェアとで実現することとしても良
い。ここで、この種の変形は、当業者であれば容易に行
えるものである。したがって、以下の本発明の実施の形
態の項においては、ハードウェアにて実現した場合につ
いてのみ説明するが、本発明は、これに制限されるもの
ではない。Such a circuit parameter designing method may be realized by hardware, or may be realized by a computer and software incorporated therein. Here, this type of modification can be easily performed by those skilled in the art. Therefore, in the following embodiments of the present invention, only the case where the present invention is realized by hardware will be described, but the present invention is not limited to this.
【００２７】[0027]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態による
回路パラメータ設計装置及びその動作について図面を参
照して説明する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a circuit parameter designing apparatus according to an embodiment of the present invention and its operation will be described with reference to the drawings.
【００２８】（第１の実施の形態）本発明の第１の実施
の形態による回路パラメータ設計装置は、図１に示され
るように、直積実験部１０、結果評価部２０、ＳＮ比計
算部３０、感度計算部４０、ベストチューニングパラメ
ータ決定部５０、制御パラメータ更新部６０、及び制御
部７０とを備えている。これら構成要素を備える本実施
の形態による回路パラメータ設計装置は、概略、与えら
れた制御パラメータで回路を製造した場合における製品
性能のばらつきの分散（以下、性能のばらつきの分散を
単に「分散」という。）を小さくするようにして、制御
パラメータを絞った（第１の処理）後に、当該製品の性
能のばらつきが所定の範囲に収まるように、制御パラメ
ータを選択する（第２の処理）ことで、実製造時におけ
る製品のばらつきによる損失を最小とすることができ
る。以下、各構成要素につき説明し、その後、装置全体
の動作について説明する。(First Embodiment) As shown in FIG. 1, a circuit parameter designing apparatus according to a first embodiment of the present invention comprises a direct product experiment section 10, a result evaluation section 20, an SN ratio calculation section 30. , A sensitivity calculation unit 40, a best tuning parameter determination unit 50, a control parameter update unit 60, and a control unit 70. The circuit parameter designing apparatus according to the present embodiment including these components generally disperses the dispersion of product performance when a circuit is manufactured with given control parameters (hereinafter, the dispersion of dispersion of performance is simply referred to as “dispersion”). ) Is reduced (control processing parameters) (first processing), and then control parameters are selected (second processing) so that the variation in the performance of the product falls within a predetermined range. In addition, it is possible to minimize the loss due to product variations during actual manufacturing. Hereinafter, each component will be described, and then the operation of the entire apparatus will be described.
【００２９】直積実験部１０は、ノイズ空間にて、若し
くは、制御パラメータ空間及びノイズ空間にて、直積実
験を実行するものである。いずれの空間にて、直積実験
を行うかについては、制御部７０の制御による。The direct product experiment unit 10 executes a direct product experiment in a noise space or in a control parameter space and a noise space. In which space the direct product experiment is performed is controlled by the control unit 70.
【００３０】結果評価部２０は、制御部７０の制御に従
い、直積実験部１０における直積実験の結果を参照し
て、その結果の評価を行うものである。The result evaluation section 20 refers to the result of the direct product experiment in the direct product experiment section 10 and evaluates the result under the control of the control section 70.
【００３１】具体的には、結果評価部２０は、制御部７
０からの制御信号が、分散を小さくする制御を示してい
る場合、直積実験の結果を見て、ばらつきが予め定めら
れた所定のばらつきに達したか、即ち分散が要求される
条件を満たすか否かについて判断する。ここで、分散に
ついての「要求される条件」とは、後の処理との関連や
設計上の制限等からパラメータ設計にあたって予め定め
られるものである。More specifically, the result evaluation unit 20 includes the control unit 7
If the control signal from 0 indicates control to reduce the variance, the result of the direct product experiment indicates whether the variance has reached a predetermined variance, that is, whether the variance satisfies the required condition. It is determined whether or not. Here, the “required condition” for the dispersion is determined in advance in the parameter design from the relation with the subsequent processing, design restrictions, and the like.
【００３２】一方、結果評価部２０は、制御部７０から
の制御信号が、当該製品の性能のばらつきを所定の範囲
に収める制御を示している場合、直積実験の結果を見
て、ばらつきの分散との関係から導かれるばらつきの平
均値（以下、ばらつきの平均値を単に「平均値」とい
う。）が所定の値に達したか否か及び分散が小さい値に
なっているか否かを判断する。この記述から理解される
ように、結果評価部２０は、ばらつきの平均値をも計算
するものである。ここで、「所定の値」とは、ばらつき
の分布が損失と判断される範囲にまでかからないような
平均値を選択するために用いられるものであり、パラメ
ータ設計にあたって予め定められる値である。また、こ
こでいう分散についての小さい値とは、平均値を所定の
値にした場合に、損失を生じさせない程度に小さい分散
の値をいう。このように、これら分散に関する小さい値
及び平均値に関する所定の値は、相互に密接な関係をも
って定められる。尚、結果評価部２０は、所定の処理回
数を予め設定されており、且つ、前者の処理及び後者の
処理を行うにあたって、単に処理回数に達したか否かの
判断を行うものであっても良い。On the other hand, if the control signal from the control unit 70 indicates a control for keeping the performance variation of the product within a predetermined range, the result evaluation unit 20 looks at the result of the direct product experiment and disperses the variation. It is determined whether the average value of the variation derived from the relationship (hereinafter, the average value of the variation is simply referred to as “average value”) has reached a predetermined value and whether the variance is a small value. . As understood from this description, the result evaluation unit 20 also calculates the average value of the variation. Here, the “predetermined value” is used to select an average value such that the distribution of variation does not reach the range in which loss is determined, and is a value that is predetermined in parameter design. In addition, the small value of the variance here means a value of the variance that is small enough to cause no loss when the average value is set to a predetermined value. In this way, the small value regarding the variance and the predetermined value regarding the average value are determined in close relation to each other. Note that the result evaluation unit 20 may have a predetermined number of processings set in advance, and may simply determine whether the number of processings has been reached when performing the former processing and the latter processing. good.
【００３３】本実施の形態においては、かかる結果評価
部は、予め定められた種々の値を保持するための記憶部
を持っている。しかしながら、これに代えて、外部に設
けられた記憶部を有することとし、そこに種々の値を格
納することとしても良い。In the present embodiment, the result evaluation unit has a storage unit for holding various predetermined values. However, instead of this, an external storage unit may be provided, and various values may be stored therein.
【００３４】ＳＮ比計算部３０は、直積実験の結果から
ＳＮ比を計算するためのものである。このＳＮ比計算部
３０は、上記第１の処理及び第２の処理のいずれの場合
であっても動作するものである。尚、ＳＮ比の計算方法
については、後述する動作説明において併せて説明す
る。The S / N ratio calculator 30 calculates the S / N ratio from the result of the direct product experiment. The S / N ratio calculator 30 operates in any of the first processing and the second processing. Note that the calculation method of the SN ratio will be described together with the operation description to be described later.
【００３５】感度計算部４０は、直積実験の結果から、
感度を計算するためのものである。この平均値計算部４
０は、本実施の形態においては、前述の第２の処理にお
いてのみ動作し、第１の処理時には制御部７０の制御に
より動作をしないものである。尚、平均値の計算方法に
ついては、後述する動作説明において併せて説明する。The sensitivity calculation section 40 calculates the direct product
This is for calculating the sensitivity. This average value calculation unit 4
In the present embodiment, 0 operates only in the above-described second processing, and does not operate under the control of the control unit 70 in the first processing. Note that the method of calculating the average value will be described together with the operation description described later.
【００３６】ベストチューニングパラメータ決定部５０
は、前述の第１及び第２の処理の夫々において、適切な
制御パラメータを決定するものである。詳しくは、ベス
トチューニングパラメータ決定部５０は、第１の処理に
おいては、ＳＮ比に基づいて制御パラメータの組を決定
し、一方、第２の処理においては、ＳＮ比及び平均値に
従って制御パラメータの組を決定する。Best tuning parameter determination unit 50
Is to determine an appropriate control parameter in each of the above-described first and second processes. More specifically, the best tuning parameter determination unit 50 determines the set of control parameters based on the SN ratio in the first process, while the set of control parameters is determined according to the SN ratio and the average value in the second process. To determine.
【００３７】制御パラメータ値更新部６０は、制御パラ
メータの値を、ベストチューニングパラメータ決定部の
決定した制御パラメータの値に更新し、更新した制御パ
ラメータ値を直積実験部に出力するものである。The control parameter value updating section 60 updates the control parameter value to the control parameter value determined by the best tuning parameter determining section, and outputs the updated control parameter value to the direct product experiment section.
【００３８】制御部７０は、これら各構成要素１０〜６
０の動作を制御するために、動作に応じた制御信号ＣＮ
Ｔを出力するものである。そして、各構成要素１０〜６
０は、制御部７０から制御信号ＣＮＴを受けて、次に説
明されるような諸動作を行い、最終的にはばらつきによ
る損失をも考慮した制御パラメータを出力する。The control unit 70 controls these components 10 to 6
0 to control the operation of the control signal CN corresponding to the operation.
T is output. And each component 10-6
0 receives the control signal CNT from the control unit 70, performs various operations as described below, and finally outputs a control parameter taking into account the loss due to variation.
【００３９】図２を参照すると、第１の実施の形態によ
る回路パラメータ設計装置における動作が示されてい
る。FIG. 2 shows an operation of the circuit parameter designing apparatus according to the first embodiment.
【００４０】本実施の形態においては、まず、制御パラ
メータの初期値が設定され（ステップＳ１０１）、次い
で、ノイズ空間、制御パラメータ空間で直積実験が実行
される（ステップＳ１０２）。詳しくは、この直積実験
は、図３に示されるように、内側直交表及び外側直交表
からなる混合系直交表を用いたものであり、ＳＰＩＣＥ
シミュレーションとして行われる。In this embodiment, first, initial values of control parameters are set (step S101), and then a direct product experiment is performed in a noise space and a control parameter space (step S102). More specifically, this direct product experiment uses a mixed orthogonal table composed of an inner orthogonal table and an outer orthogonal table, as shown in FIG.
Performed as a simulation.
【００４１】詳しくは、制御パラメータの数とその自由
度の総和を考慮し、そのパラメータを割り付けるのに適
した直交表を内側直交表として選定する。図示された内
側直交表は、Ｌ12であるが、例えば、Ｌ18、Ｌ36であっ
ても良い。その後、選定した内側直交表の各列に対して
制御パラメータを割り付ける。次いで、ノイズパラメー
タの数とその自由度の総和を考慮し、ノイズパラメータ
を割り付けるのに適した直交表を外側直交表として選定
する。外側直交表が選定されたら、その直交表の各列に
ノイズパラメータを割り付ける。図示された例において
行われるＳＰＩＣＥシミュレーションは、１２＊１２の
ものである。More specifically, considering the number of control parameters and the sum of their degrees of freedom, an orthogonal table suitable for assigning the parameters is selected as the inner orthogonal table. Inner orthogonal array illustrated is a L 12, for example, it may be a L 18, L 36. Thereafter, control parameters are assigned to each column of the selected inner orthogonal table. Next, in consideration of the number of noise parameters and the sum of their degrees of freedom, an orthogonal table suitable for assigning noise parameters is selected as an outer orthogonal table. When the outer orthogonal table is selected, noise parameters are assigned to each column of the outer orthogonal table. The SPICE simulation performed in the illustrated example is of 12 * 12.
【００４２】次いで、ステップＳ１０２の直積実験の結
果を参照して、性能のばらつきが予め定められた所定の
ばらつきに達したか否か、即ち、性能のばらつきが要求
される条件を満たしているか否かについて判定する（ス
テップＳ１０３）。この処理は、上述のように、予め所
定の繰り返し数を設定しておき、当該繰り返し回数をク
リアしたか否かにより、判定することとしても良い。Next, referring to the result of the direct product experiment in step S102, it is determined whether or not the performance variation has reached a predetermined variation, that is, whether or not the performance variation satisfies a required condition. Is determined (step S103). In this process, as described above, a predetermined number of repetitions may be set in advance, and the determination may be made based on whether the number of repetitions has been cleared.
【００４３】次いで、１２＊１２のＳＰＩＣＥシミュレ
ーションの結果に基づいて、ＳＮ比を計算する（ステッ
プＳ１０４）。ここで、ＳＮ比の算出は、望小特性、望
大特性、望目特性、ゼロ望目特性、動特性の各特性によ
り、異なる式を用いて行われるが、本実施の形態におい
ては、望目特性のＳＮ比を算出することとし、それに応
じた算出式を採用することとした。尚、望目特性とは、
ある有限の目標値があり、その目標値よりも小さくても
大きくても良くない特性のことをいう。Next, the SN ratio is calculated based on the result of the 12 * 12 SPICE simulation (step S104). Here, the SN ratio is calculated using different equations according to the desired characteristics, the desired characteristics, the desired characteristics, the zero desired characteristics, and the dynamic characteristics. The S / N ratio of the eye characteristics was calculated, and a calculation formula according to the S / N ratio was adopted. Note that the desired characteristics are
There is a certain finite target value, and it means that the characteristic may not be smaller or larger than the target value.
【００４４】続いて、求められたＳＮ比を元に、図４に
示される補助表を作成する。図示された補助表におい
て、Ｗ０且つ水準１の欄には、Ｗ０を水準１で実行した
シミュレーションの結果得られるＳＮ比の平均の値が入
る。他の欄も同様の法則に従い、それぞれ値が入れられ
る。Subsequently, an auxiliary table shown in FIG. 4 is created based on the obtained SN ratio. In the illustrated auxiliary table, the column of W0 and level 1 contains the average value of the SN ratio obtained as a result of the simulation in which W0 is executed at level 1. The other columns are filled with values according to the same rule.
【００４５】次いで、図４に示された補助表を利用し
て、新たな制御パラメータの組を選択する（ステップＳ
１０５）。詳しくは、ＳＮ比の大きい値方が損失が少な
いことを表すことから、例えば、Ｗ０に関して、水準１
と水準２の値を比べて、ＳＮ比の値が大きい方を選択す
ることとなる。この制御パラメータの選択は、全ての制
御パラメータについて行われ、これにより、制御パラメ
ータの組が求められる。Next, a new set of control parameters is selected using the auxiliary table shown in FIG. 4 (step S).
105). More specifically, since a value with a larger SN ratio indicates a smaller loss, for example, for W0, level 1
Is compared with the value of the level 2, and the one having the larger value of the SN ratio is selected. The selection of the control parameters is performed for all the control parameters, whereby a set of control parameters is obtained.
【００４６】続いて、ばらつきによる損失最小化に効果
のない制御パラメータと、制限に達した制御パラメータ
の値を固定する（ステップＳ１０６）。固定されなかっ
た制御パラメータに関しては、ステップＳ１０５におけ
る選択に従い、その値の更新を行う（ステップＳ１０
７）。更新された制御パラメータは、直積実験部１０に
出力され、その更新された制御パラメータに基づいて、
直積実験が行われる（ステップＳ１０２）。ここまでの
処理が前述の第１の処理に相当する。これら第１の処理
は、ステップＳ１０３における判定が、「要求されるば
らつきに達した」となるまで繰り返し行われる。Subsequently, the control parameters that have no effect on minimizing the loss due to the variation and the values of the control parameters that have reached the limit are fixed (step S106). The control parameters that are not fixed are updated according to the selection in step S105 (step S10).
7). The updated control parameters are output to the direct product experiment unit 10, and based on the updated control parameters,
A direct product experiment is performed (step S102). The processing so far corresponds to the above-described first processing. These first processes are repeatedly performed until the determination in step S103 becomes “the required variation has been reached”.
【００４７】ステップＳ１０３における判定の結果、性
能のばらつきが要求されるばらつきに達したものと判断
されると、再び、ノイズ空間、制御パラメータ空間で直
積実験が行われる（ステップＳ１０８）。これにより、
前述の第２の処理が開始することとなる。本実施の形態
においては、この際においても、図３に示される表に従
った、１２＊１２ＳＰＩＣＥシミュレーションが実行さ
れる。If it is determined in step S103 that the performance variation has reached the required variation, a direct product experiment is performed again in the noise space and the control parameter space (step S108). This allows
The above-described second processing is started. In this embodiment, also in this case, a 12 * 12 SPICE simulation is executed according to the table shown in FIG.
【００４８】次いで、ステップＳ１０８における直積実
験の結果に基づいて、結果の評価を行う（ステップＳ１
０９）。ここで、評価されるのは、前述の第１の処理と
は異なり、性能が要求されるレベルを満たすか否かであ
る。より具体的には、前述の通り、性能のばらつきにお
ける平均値が所定の値に達しているか否か、及びそのば
らつきの分散が所望とする小さな値になっているか否か
である。この判断の結果、要求されるレベルを満たして
いる場合には、その直前に行われた直積実験に用いられ
た制御パラメータを決定値として、パラメータ設計を終
了する。Next, the result is evaluated based on the result of the direct product experiment in step S108 (step S1).
09). Here, what is evaluated is whether or not the performance satisfies a required level, unlike the above-described first processing. More specifically, as described above, it is determined whether the average value of the performance variation has reached a predetermined value and whether the dispersion of the variation has a desired small value. As a result of this determination, if the required level is satisfied, the parameter design is terminated using the control parameters used in the direct product experiment performed immediately before as the determined values.
【００４９】これに対して、ステップＳ１０９における
評価の結果、性能のばらつきが要求されるレベルを満た
していない場合には、直前に行われた直積実験の結果に
基づいて、ＳＮ比及び感度の計算を行う（ステップＳ１
１０）。また、性能のばらつきの平均値は、前述の通
り、結果評価部において算出されている。そこで、これ
ら算出されたＳＮ比、感度及び平均値を元に、夫々、図
４〜図６に示される補助表を作成する。図４に示された
補助表において、Ｗ０且つ水準１の欄には、Ｗ０を水準
１で実行したシミュレーションの結果得られるＳＮ比の
平均の値が入る。同様に、図５に示された補助表におい
ては、Ｗ０且つ水準１の欄には、Ｗ０を水準１で実行し
たシミュレーションの結果得られる感度の平均の値が入
り、図６に示された補助表においては、Ｗ０且つ水準１
の欄には、Ｗ０を水準１で実行したシミュレーションの
結果得られる平均値が入る。他の欄も同様の法則に従
い、それぞれ値が入れられる。On the other hand, as a result of the evaluation in step S109, if the performance variation does not satisfy the required level, the SN ratio and the sensitivity are calculated based on the result of the immediately preceding direct product experiment. (Step S1)
10). The average value of the performance variation is calculated by the result evaluation unit as described above. Therefore, based on the calculated SN ratio, sensitivity, and average value, the auxiliary tables shown in FIGS. 4 to 6 are created. In the auxiliary table shown in FIG. 4, the column of W0 and level 1 contains the average value of the SN ratio obtained as a result of the simulation in which W0 is executed at level 1. Similarly, in the auxiliary table shown in FIG. 5, the column of W0 and level 1 contains the average value of the sensitivities obtained as a result of the simulation in which W0 was executed at level 1, and the auxiliary table shown in FIG. In the table, W0 and level 1
Column contains an average value obtained as a result of a simulation in which W0 is executed at level 1. The other columns are filled with values according to the same rule.
【００５０】次いで、制御パラメータの選択を行う（ス
テップＳ１１１）。各制御パラメータのＳＮ比の補助表
の水準１及び水準２を比較し、ＳＮ比を良くする水準を
選ぶ。また、各制御パラメータの平均値の補助表の水準
１及び水準２を比較し、平均値が要求される性能に近い
方の水準を選ぶ。これら選ばれた２つの水準（値）が同
じ場合、この水準（値）を次の実験に用いられる制御パ
ラメータとして選択する。このような条件を満たす制御
パラメータが存在しない場合には、ＳＮ比に関し水準１
及び水準２の差が少なく、且つ、感度の水準１及び水準
２の差が大きい摂家ーパラメータを複数選び、それらに
対して、平均値の補助表の水準１及び水準２の値の比較
を行い、平均値が要求される性能に近い方の水準（値）
を次の実験に用いられる制御パラメータとして選択す
る。Next, control parameters are selected (step S111). Levels 1 and 2 in the auxiliary table of the SN ratio of each control parameter are compared, and a level that improves the SN ratio is selected. Further, level 1 and level 2 of the auxiliary table of the average value of each control parameter are compared, and the level whose average value is closer to the required performance is selected. If the two selected levels (values) are the same, this level (value) is selected as a control parameter used in the next experiment. If there is no control parameter that satisfies such a condition, the SN ratio is set to level 1
And a plurality of parameters for which the difference between level 2 is small and the difference between sensitivity level 1 and level 2 is large are selected, and the values of level 1 and level 2 in the auxiliary table of average values are compared with them. The level (value) whose average value is closer to the required performance
Is selected as the control parameter used in the next experiment.
【００５１】このようにしてパラメータの選択が行われ
たなら、次いで、制御パラメータの更新を行い（ステッ
プＳ１１２）、更新された制御パラメータの値に基づい
て、次の直積実験を行う（ステップＳ１０８）。以後、
ステップＳ１０９において判定される要件が満たされる
まで、繰り返し処理が行われる。When the parameters are selected in this way, the control parameters are updated (step S112), and the next direct product experiment is performed based on the updated control parameter values (step S108). . Since then
The repetitive processing is performed until the requirement determined in step S109 is satisfied.
【００５２】このような本実施の形態によれば、前述の
従来例と比較して、製品回路の性能のばらつきにより生
じる損失を減らすことが可能である。According to the present embodiment, it is possible to reduce the loss caused by the variation in the performance of the product circuit as compared with the above-described conventional example.
【００５３】また、上述した回路パラメータ設計方法に
おいては、直積実験に混合系直交表を用いていることか
ら、従来例の有する問題を解消することができる。即
ち、混合系直交表を採用すると、仮に交互作用があった
としても特定の列のみに現われるのではなく、すべての
列に現われることとなるため、各列の効果は、そこに割
当てられた因子の主効果のほかに種々の交互作用が上乗
せされたとしても、相対的な関係において、交互作用が
なかった場合と同じくなる。したがって、本実施の形態
によれば、真に効果の大きい因子の選択が可能でなる。In the circuit parameter designing method described above, since the mixed orthogonal table is used in the direct product experiment, the problem of the conventional example can be solved. That is, if a mixed orthogonal table is adopted, even if there is an interaction, it appears not only in a specific column but in all columns, and the effect of each column depends on the factor assigned to the column. Even if various interactions are added in addition to the main effect of, the relative relationship is the same as when there is no interaction. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to select a factor that is truly effective.
【００５４】（第２の実施の形態）本発明の第２の実施
の形態による回路パラメータ設計装置は、前述の第１の
実施の形態における回路パラメータ設計装置の応用形で
あり、図７に示されるような構成を備える。(Second Embodiment) A circuit parameter designing apparatus according to a second embodiment of the present invention is an application of the circuit parameter designing apparatus according to the first embodiment, and is shown in FIG. It is provided with such a configuration.
【００５５】図１及び図７を参照すれば理解されるよう
に、本実施の形態における回路パラメータ設計装置は、
第１の実施の形態による回路パラメータ設計装置に対
し、クリティカルノイズ因子決定部８０を更に備えるも
のである。As will be understood with reference to FIGS. 1 and 7, the circuit parameter designing apparatus according to the present embodiment
The circuit parameter designing apparatus according to the first embodiment further includes a critical noise factor determining unit 80.
【００５６】このクリティカルノイズ因子決定部８０
は、直積実験部１０、結果評価部２０、ＳＮ比計算部３
０、感度計算部４０及び制御部７０ａに接続され、制御
部７０ａからの制御信号ＣＮＴに応じて、クリティカル
ノイズを決定するものである。The critical noise factor determining section 80
Is the direct product experiment unit 10, the result evaluation unit 20, the SN ratio calculation unit 3
0, which is connected to the sensitivity calculator 40 and the controller 70a, and determines critical noise according to the control signal CNT from the controller 70a.
【００５７】このクリティカルノイズ因子決定部８０及
びそれに関連する構成要素の動作は、前述の第１の処理
及び第２の処理の夫々によって、異なっている。以下、
その動作について、図２並びに図８乃至図１０を参照し
て説明する。尚、説明上、本実施の形態においては、想
定されたノイズパラメータの数が前述の第１の実施の形
態におけるノイズパラメータの数よりも大きい数であっ
たものとする。The operations of the critical noise factor determining section 80 and the components related thereto differ depending on each of the above-described first processing and second processing. Less than,
The operation will be described with reference to FIG. 2 and FIGS. For the sake of explanation, in the present embodiment, it is assumed that the number of assumed noise parameters is larger than the number of noise parameters in the above-described first embodiment.
【００５８】本実施の形態による回路パラメータの設計
にあたっては、まず、制御パラメータの初期値が設定さ
れると（ステップＳ１０１）、ノイズ空間で直積実験が
行われる（ステップＳ２０１）。詳しくは、図９に示さ
れる直交表のＮ０，Ｎ１，・・・，Ｎ１０の部分にノイ
ズ、酸化膜の膜厚、チャネル長の減少、チャネル幅の減
少などを割当て、各ノイズの水準を決定する。本実施の
形態においては、水準１をノイズのノミナル値＊０．９
５とし、水準２をノイズのノミナル値＊１．０５とし
た。その後、図示された直交表に従い、ＳＰＩＣＥシミ
ュレーションを実行する。図示された例においては、Ｓ
ＰＩＣＥシミュレーションが１２回実行されることにな
る。このようにして、実際には制御不能なノイズパラメ
ータを動かして、効果に対する影響を見る。In designing circuit parameters according to the present embodiment, first, an initial value of a control parameter is set (step S101), and a direct product experiment is performed in a noise space (step S201). More specifically, noise, oxide film thickness, decrease in channel length, decrease in channel width, etc. are assigned to N0, N1,..., N10 in the orthogonal table shown in FIG. 9 to determine the level of each noise. I do. In the present embodiment, level 1 is set to the nominal value of noise * 0.9.
5, and the level 2 was a nominal value of noise * 1.05. After that, a SPICE simulation is executed according to the illustrated orthogonal table. In the example shown, S
The PICE simulation will be executed 12 times. In this way, the noise parameter, which is actually uncontrollable, is moved to see the effect on the effect.
【００５９】次いで、これら１２回のシミュレーション
の結果に基づいてクリティカルノイズを決定する（ステ
ップＳ２０２）。詳しくは、各ノイズの相関係数を計算
し、計算結果が予め定められた所定の値以下の場合に
は、当該ノイズをクリティカルなノイズではないものと
判断する。Next, critical noise is determined based on the results of these 12 simulations (step S202). Specifically, the correlation coefficient of each noise is calculated, and if the calculation result is equal to or less than a predetermined value, it is determined that the noise is not critical noise.
【００６０】クリティカルノイズが決定されたら（ステ
ップＳ２０２）、そのクリティカルノイズに対応するク
リティカルノイズ因子以外のノイズ因子をノイズ空間か
ら外す。その後、前述の第１の実施の形態におけるステ
ップＳ１０２以降の処理を実行する。When the critical noise is determined (step S202), noise factors other than the critical noise factor corresponding to the critical noise are removed from the noise space. After that, the processing after step S102 in the above-described first embodiment is executed.
【００６１】このように、クリティカルノイズについて
は考慮しつつノイズ空間の縮小化を図り、その上で、直
積実験を実行することで、実験に要する時間を短縮する
ことが可能である。As described above, it is possible to reduce the time required for the experiment by reducing the noise space while considering the critical noise and then executing the direct product experiment.
【００６２】かかる動作から理解されるように、ここま
での処理を実現するためだけであれば、クリティカルノ
イズ因子決定部８０は、直積実験部１０及び制御部７０
ａにのみ接続されていれば良い。換言すれば、図７にお
いてクリティカルノイズ因子決定部８０が結果評価部２
０、ＳＮ比計算部３０及び感度計算部４０に接続されて
いるのは、次に説明する処理をも実行するためである。As can be understood from the above operation, the critical noise factor determination unit 80 includes the direct product experiment unit 10 and the control unit 70 only for realizing the processing up to this point.
What is necessary is that it is connected only to a. In other words, in FIG. 7, the critical noise factor determination unit 80
0, the reason why they are connected to the SN ratio calculation unit 30 and the sensitivity calculation unit 40 is to execute the processing described below.
【００６３】即ち、本実施の形態による回路パラメータ
設計装置は、ノイズ空間の縮小化による実験の所要時間
短縮のために、前述の第１の実施の形態におけるステッ
プＳ１０３とステップＳ１０４との間に、次の処理を実
行することも可能である。That is, the circuit parameter designing apparatus according to the present embodiment is provided between the steps S103 and S104 in the first embodiment to reduce the time required for the experiment by reducing the noise space. It is also possible to execute the following processing.
【００６４】ステップＳ１０３において、「性能のばら
つきが所定の値に達していなかった」と判定された場
合、まず、直前のステップＳ１０２における直積実験の
結果に基づいて、クリティカルノイズを決定する（ステ
ップＳ２０４）。クリティカルノイズの決定の方法は、
上述のステップＳ２０２におけるそれと同様である。When it is determined in step S103 that “variation in performance has not reached the predetermined value”, first, critical noise is determined based on the result of the direct product experiment in step S102 immediately before (step S204). ). The method of determining critical noise is
This is the same as that in step S202 described above.
【００６５】次いで、ステップＳ２０４において決定さ
れたクリティカルノイズに対応するクリティカルノイズ
因子以外のノイズ因子を、ノイズ空間から外す（ステッ
プＳ２０５）。Next, noise factors other than the critical noise factor corresponding to the critical noise determined in step S204 are excluded from the noise space (step S205).
【００６６】このようにして、更なるノイズ空間の縮小
化を図ることにより、実験に要する時間を短縮すること
ができる。As described above, by further reducing the noise space, the time required for the experiment can be reduced.
【００６７】（第３の実施の形態）本発明の第３の実施
の形態による回路パラメータ設計装置は、前述の第１の
実施の形態における回路パラメータ設計装置の応用形で
あり、図１１に示されるような構成を備えている。(Third Embodiment) A circuit parameter designing apparatus according to a third embodiment of the present invention is an application of the circuit parameter designing apparatus according to the first embodiment, and is shown in FIG. It is provided with a configuration that can be used.
【００６８】図１及び図１１を参照すれば理解されるよ
うに、本実施の形態における回路パラメータ設計装置
は、第１の実施の形態による回路パラメータ設計装置に
対し、直交多項式計算部９０を更に備えるものである。As will be understood with reference to FIGS. 1 and 11, the circuit parameter designing apparatus according to the present embodiment is different from the circuit parameter designing apparatus according to the first embodiment in that an orthogonal polynomial calculating section 90 is further provided. It is provided.
【００６９】この直交多項式計算部９０は、ＳＮ比計算
部３０、感度計算部４０、ベストチューニングパラメー
タ決定部５０ａ並びに制御部７０ｂに接続され、制御部
７０ｂからの制御信号ＣＮＴに応じて、前述の第２の処
理のみにおいて、直交多項式を算出するものである。The orthogonal polynomial calculation unit 90 is connected to the SN ratio calculation unit 30, the sensitivity calculation unit 40, the best tuning parameter determination unit 50a, and the control unit 70b, and according to the control signal CNT from the control unit 70b, The orthogonal polynomial is calculated only in the second processing.
【００７０】また、本実施の形態によるベストチューニ
ングパラメータ決定部５０ａは、直交多項式計算部９０
が動作した場合にあっては、計算された直交多項式に基
づいて新たな制御パラメータを選択するものである。Further, the best tuning parameter determining section 50a according to the present embodiment includes an orthogonal polynomial calculating section 90.
Is operated, a new control parameter is selected based on the calculated orthogonal polynomial.
【００７１】以下、この直交多項式計算部９０及びそれ
に関連する構成要素の動作について、図２及び図１２を
参照して説明する。The operation of the orthogonal polynomial calculator 90 and its related components will be described below with reference to FIGS.
【００７２】本発明の実施の形態による回路パラメータ
設計装置は、前述の第１の実施の形態におけるステップ
Ｓ１１０にてＳＮ比及び感度の計算を行った後に、直前
のステップＳ１０８における直積実験の結果に基づい
て、直交多項式の計算を行う（ステップＳ３０１）。The circuit parameter designing apparatus according to the embodiment of the present invention calculates the S / N ratio and the sensitivity in step S110 in the first embodiment, and then calculates the result of the direct product experiment in step S108 immediately before. Based on this, an orthogonal polynomial is calculated (step S301).
【００７３】ステップＳ３０１において直交多項式が計
算されると、次いで、その直交多項式に基づいてベスト
チューニングパラメータが決定される（ステップＳ３０
２）。即ち、制御パラメータをいかなる値にすれば要求
される性能を満たすことができるかについて、直交多項
式を用いて計算する。After the orthogonal polynomial is calculated in step S301, the best tuning parameter is determined based on the orthogonal polynomial (step S30).
2). That is, it is calculated using the orthogonal polynomial to determine what value of the control parameter can satisfy the required performance.
【００７４】このようにしてベストチューニングパラメ
ータが決定されると、制御パラメータの値を更新し、そ
の更新された制御パラメータの値を、次のステップＳ１
０８で行われる直積実験にて使用し、以後処理を繰り返
すこととなる。When the best tuning parameter is determined in this way, the control parameter value is updated, and the updated control parameter value is used in the next step S1.
It will be used in the direct product experiment performed in step 08 and the processing will be repeated thereafter.
【００７５】このように、直交多項式に基づいて、要求
される性能のばらつきを得るために、どの制御パラメー
タをどのくらい変化させれば良いかを計算することによ
り、ステップの繰り返しを減らすことができ、パラメー
タ設計の高速化を図ることができる。As described above, by calculating which control parameter should be changed and how much to obtain the required performance variation based on the orthogonal polynomial, it is possible to reduce the repetition of the steps, The parameter design can be speeded up.
【００７６】以上、本発明の実施の形態について説明し
てきたが、本発明は、これに制限されるものではない。Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to these embodiments.
【００７７】例えば、上述した実施の形態においては、
外側直交表を利用していたが、外側直交表を用いずに、
ノイズパラメータの中で、回路性能にマイナス方向の効
果を与える最悪の組合せを一つ選択すると共に、同回路
性能にプラス方向の効果を与える最悪の組合せも一つ選
択し、図１３に示されるように、これら二つの条件のみ
を考えることとしても良い。このような組合せを作るこ
とは、ノイズパラメータ（誤差因子）の調合と呼ばれ、
また、このようにして調合されたノイズパラメータは調
合誤差因子と呼ばれる。このように、直積実験として調
合誤差因子を用いた実験を行うこととすると、実験数を
大幅に減らすことができ、パラメータ設計の高速化を図
ることができる。例えば、図３及び図１３を参照すれば
理解されるように、上述した第１の実施の形態において
は、１２＊１２＝１４４回の実験回数を１２＊２＝２４
回に減らすことができる。For example, in the above-described embodiment,
The outer orthogonal table was used, but without using the outer orthogonal table,
Among the noise parameters, one worst combination that has a negative effect on the circuit performance is selected, and one worst combination that has a positive effect on the circuit performance is also selected, as shown in FIG. Alternatively, only these two conditions may be considered. Creating such a combination is referred to as blending of noise parameters (error factors),
Also, the noise parameter thus prepared is called a preparation error factor. As described above, when an experiment using the compounding error factor is performed as a direct product experiment, the number of experiments can be significantly reduced, and the speed of parameter design can be increased. For example, as can be understood with reference to FIGS. 3 and 13, in the first embodiment described above, the number of experiments of 12 * 12 = 144 is reduced to 12 * 2 = 24.
Can be reduced to times.
【００７８】[0078]
【発明の効果】本発明によれば、混合系直交表を用いて
直積実験を行うこととしたことから、パラメータ設計に
おける精度を向上させることができる。According to the present invention, since a direct product experiment is performed using a mixed orthogonal table, the accuracy in parameter design can be improved.
【００７９】また、本発明によれば、クリティカルノイ
ズを考慮しつつ、ノイズ空間を減らすこととしたことか
ら、実験に要する時間を短縮することができる。Further, according to the present invention, since the noise space is reduced while considering the critical noise, the time required for the experiment can be reduced.
【００８０】また、本発明によれば、直交多項式の利用
及び調合誤差因子を用いての直積実験により、大幅に実
験の所要時間を短縮することができる。Further, according to the present invention, the time required for the experiment can be greatly reduced by using the orthogonal polynomial and performing the direct product experiment using the mixing error factor.
【図１】本発明の第１の実施の形態による回路パラメー
タ設計装置の構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a circuit parameter design device according to a first embodiment of the present invention.
【図２】第１の実施の形態による回路パラメータ設計装
置の動作を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing an operation of the circuit parameter designing device according to the first embodiment.
【図３】第１の実施の形態における直積実験で用いられ
る混合系直交表を示す図である。FIG. 3 is a view showing a mixed orthogonal table used in a direct product experiment in the first embodiment.
【図４】新たな制御パラメータを選択するにあたって使
用されるＳＮ比の補助表である。FIG. 4 is an auxiliary table of an SN ratio used in selecting a new control parameter.
【図５】新たな制御パラメータを選択するにあたって使
用される感度の補助表である。FIG. 5 is an auxiliary table of sensitivity used in selecting a new control parameter.
【図６】新たな制御パラメータを選択するにあたって使
用される平均値の補助表である。FIG. 6 is an auxiliary table of average values used in selecting a new control parameter.
【図７】第２の実施の形態による回路パラメータ設計装
置の構成を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing a configuration of a circuit parameter design device according to a second embodiment.
【図８】第２の実施の形態におけるクリティカルノイズ
因子決定部の動作を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart illustrating an operation of a critical noise factor determination unit according to the second embodiment.
【図９】ノイズ空間の縮小化を図った後の外側直交表で
ある。FIG. 9 is an outer orthogonal table after reducing the noise space.
【図１０】第２の実施の形態におけるクリティカルノイ
ズ因子決定部の他の動作を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart illustrating another operation of the critical noise factor determination unit according to the second embodiment.
【図１１】第３の実施の形態による回路パラメータ設計
装置の構成を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing a configuration of a circuit parameter designing device according to a third embodiment.
【図１２】第３の実施の形態における直交多項式計算部
及びベストチューニングパラメータ決定部の動作を示す
フローチャートである。FIG. 12 is a flowchart illustrating operations of an orthogonal polynomial calculation unit and a best tuning parameter determination unit according to the third embodiment.
【図１３】調合誤差因子を用いて直積実験を行う場合の
直交表の例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of an orthogonal table in a case where a direct product experiment is performed using a compounding error factor.
１０ 直積実験部 ２０ 結果評価部 ３０ ＳＮ比計算部 ４０ 感度計算部 ５０ ベストチューニングパラメータ決定部 ５０ａ ベストチューニングパラメータ決定部 ６０ 制御パラメータ値更新部 ７０ 制御部 ７０ａ 制御部 ７０ｂ 制御部 ８０ クリティカルノイズ因子決定部 ９０ 直交多項式計算部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Direct product experiment part 20 Result evaluation part 30 S / N ratio calculation part 40 Sensitivity calculation part 50 Best tuning parameter determination part 50a Best tuning parameter determination part 60 Control parameter value update part 70 Control part 70a Control part 70b Control part 80 Critical noise factor determination part 90 Orthogonal polynomial calculator
Claims (17)
て、 製品回路の性能のばらつきに関し、分散を小さくする方
向で制御パラメータを選択する第１のステップと、 当該第１のステップの後に、前記回路性能が目標とする
性能を満足するようにして、且つ、前記ばらつきの分散
が目標とする小さな値となるようにして、制御パラメー
タを決定する第２のステップとを備えることを特徴とす
る回路パラメータ設計方法。1. A method for designing circuit parameters, comprising: a first step of selecting a control parameter in a direction to reduce the variance with respect to a variation in performance of a product circuit; A second step of determining a control parameter such that the performance satisfies a target performance and the variance of the variation becomes a target small value. Design method.
法であって、前記第１のステップは、 制御パラメータの初期値を設定する第３のステップと、 設定された制御パラメータに基づいて、ノイズ空間及び
制御パラメータ空間にて、直積実験を実行する第４のス
テップと、 該第４のステップにおける直積実験の結果を見て、前記
製品回路の性能のばらつきが予め定められた所定のばら
つきに達したか否かを判定する第５のステップと、 該第５のステップにおいて前記性能のばらつきが前記所
定のばらつきに達していなかった場合、前記第４のステ
ップにおける直積実験の結果に従って得られるＳＮ比を
利用して、新たな制御パラメータを選択し、制御パラメ
ータの値を更新すると共に、更新された前記制御パラメ
ータの値を前記第４のステップに渡す第６のステップと
を備え、 前記第５のステップにおいて前記性能のばらつきが前記
所定のばらつきに達していた場合には、前記第２のステ
ップを実行することを特徴とする回路パラメータ設計方
法。2. The circuit parameter designing method according to claim 1, wherein the first step is a step of setting an initial value of a control parameter, and the step of setting a noise based on the set control parameter. A fourth step of performing a direct product experiment in the space and the control parameter space; and looking at the result of the direct product experiment in the fourth step, the variation in the performance of the product circuit reaches a predetermined variation. A fifth step of determining whether or not the variation has not reached the predetermined variation in the fifth step; and an SN ratio obtained according to the result of the direct product experiment in the fourth step. , A new control parameter is selected, the value of the control parameter is updated, and the updated value of the control parameter is stored in the fourth step. And a sixth step of performing the second step if the variation in the performance has reached the predetermined variation in the fifth step. Method.
法であって、前記第２のステップは、 前記ノイズ空間及び制御パラメータ空間にて、直積実験
を実行する第７のステップと、 該第７のステップにおける直積実験の結果を見て、製品
回路の性能が所定の性能に達したか否かを判断する第８
のステップと、 該第８のステップにおいて前記製品回路の性能が前記所
定の性能に達していなかった場合、前記第７のステップ
における直積実験の結果に従って得られるＳＮ比及び感
度を利用して、新たな制御パラメータを選択し、制御パ
ラメータの値を更新すると共に、更新された前記制御パ
ラメータの値を前記第７のステップに渡す第９のステッ
プと、 前記第８のステップにおいて前記製品回路の性能が前記
所定の性能に達していた場合、当該第８のステップに進
む直前に前記第７のステップにて直積実験を行った際の
制御パラメータを、設計値として選択する第１０のステ
ップとを備えることを特徴とする回路パラメータ設計方
法。3. The circuit parameter designing method according to claim 2, wherein the second step is a seventh step of performing a direct product experiment in the noise space and the control parameter space. The result of the direct product experiment in the step is judged to determine whether or not the performance of the product circuit has reached a predetermined performance.
And if the performance of the product circuit has not reached the predetermined performance in the eighth step, the SN ratio and the sensitivity obtained according to the result of the direct product experiment in the seventh step are newly used. A ninth step of selecting an appropriate control parameter, updating the value of the control parameter, and passing the updated value of the control parameter to the seventh step, wherein the performance of the product circuit in the eighth step is A step of selecting, as a design value, a control parameter used when a direct product experiment is performed in the seventh step immediately before proceeding to the eighth step when the predetermined performance has been reached. A circuit parameter design method characterized by the following.
法において、 前記第８のステップは、前記第７のステップにおける直
積実験の結果を見て、前記製品回路の性能のばらつきが
所定の平均値及び分散を有するか否かを判断基準とし
て、前記性能が前記所定の性能に達したか否かを判断す
ることを特徴とする回路パラメータ設計方法。4. The circuit parameter designing method according to claim 3, wherein in the eighth step, a variation in the performance of the product circuit is determined by a predetermined average value based on a result of a direct product experiment in the seventh step. And determining whether or not the performance has reached the predetermined performance based on a determination criterion of whether or not the circuit has variance.
法において、前記第３のステップを実行した後前記第４
のステップを実行する前に、 設定された制御パラメータの初期値に従って、ノイズ空
間で直積実験を実行する第１１のステップと、 該第１１のステップにおける直積実験の結果に基づい
て、クリティカルノイズを決定する第１２のステップ
と、 該第１２のステップにおいて決定されたクリティカルノ
イズに対応するクリティカルノイズ因子以外のノイズ因
子をノイズ空間から外す第１３のステップとを更に実行
し、ノイズ空間を小さくした状態で前記第４のステップ
以降の処理を実行することを特徴とする回路パラメータ
設計方法。5. The circuit parameter designing method according to claim 2, wherein the fourth step is performed after the third step is performed.
Before executing the step, an eleventh step of performing a direct product experiment in a noise space according to the set initial value of the control parameter; and determining critical noise based on a result of the direct product experiment in the eleventh step Performing a twelfth step of removing noise factors other than the critical noise factor corresponding to the critical noise determined in the twelfth step from the noise space, and further reducing the noise space. A method for designing circuit parameters, wherein the processing after the fourth step is performed.
法において、前記第５のステップにおいて前記性能のば
らつきが前記所定の値に達していなかった場合、前記第
６のステップを実行する前に、 直前の前記第４のステップにおける直積実験の結果に基
づいて、クリティカルノイズを決定する第１４のステッ
プと、 該第１４のステップにおいて決定されたクリティカルノ
イズに対応するクリティカルノイズ因子以外のノイズ因
子を、ノイズ空間から外す第１５のステップとを更に実
行し、ノイズ空間を小さくした状態で前記第６のステッ
プ以降の処理を実行することを特徴とする回路パラメー
タ設計方法。6. The circuit parameter designing method according to claim 2, wherein if the performance variation does not reach the predetermined value in the fifth step, before executing the sixth step, A fourteenth step of determining critical noise based on the result of the direct product experiment in the immediately preceding fourth step, and a noise factor other than the critical noise factor corresponding to the critical noise determined in the fourteenth step, A fifteenth step of deviating from the noise space, and performing the processing of the sixth and subsequent steps with the noise space reduced.
法において、前記第９のステップは、 前記第７のステップにおける直積実験の結果に基づい
て、ＳＮ比及び感度の計算を行う第１６のステップと、 該第７のステップにおける直積実験の結果に基づいて、
直交多項式の計算を行う第１７のステップと、 当該直交多項式に基づいてベストチューニングパラメー
タを決定する第１８のステップと 決定されたベストチューニングパラメータを更新値とし
て、前記制御パラメータの値を更新し、前記更新された
前記制御パラメータの値を前記第７のステップに渡す第
１９のステップとを備えることを特徴とする回路パラメ
ータ設計方法。7. The circuit parameter designing method according to claim 3, wherein the ninth step is a sixteenth step of calculating an SN ratio and a sensitivity based on a result of a direct product experiment in the seventh step. And based on the result of the direct product experiment in the seventh step,
A seventeenth step of calculating an orthogonal polynomial; an eighteenth step of determining a best tuning parameter based on the orthogonal polynomial; updating the value of the control parameter using the determined best tuning parameter as an update value; A nineteenth step of passing the updated value of the control parameter to the seventh step.
の回路パラメータ設計方法において、前記直積実験に用
いられる直交表は、混合系直交表であることを特徴とす
る回路パラメータ設計方法。8. The circuit parameter designing method according to claim 2, wherein the orthogonal table used in the direct product experiment is a mixed orthogonal table.
の回路パラメータ設計方法において、前記直積実験とし
て調合誤差因子を用いた実験を行うことを特徴とする回
路パラメータ設計方法。9. The circuit parameter designing method according to claim 2, wherein an experiment using a mixing error factor is performed as the direct product experiment.
を考慮して、回路パラメータを設計するための回路パラ
メータ設計装置であって、 直積実験を行い、当該直積実験の結果に基づいて、前記
性能のばらつきに関し、分散を小さくする方向で制御パ
ラメータを選択し、その後、前記回路性能が目標とする
性能を満足するようにして、且つ、前記ばらつきの分散
が目標とする小さな値となるようにして、制御パラメー
タを決定する回路パラメータ設計部と、 当該回路パラメータ設計部の動作を制御する制御部とを
備えることを特徴とする回路パラメータ設計装置。10. A circuit parameter designing apparatus for designing circuit parameters in consideration of a variation in performance of a manufactured product circuit, performing a direct product experiment, and performing the performance based on a result of the direct product experiment. With respect to the variation of, the control parameters are selected in a direction to reduce the variance, and then the circuit performance satisfies the target performance, and the variance of the variation becomes a target small value. A circuit parameter design unit that determines a control parameter, and a control unit that controls the operation of the circuit parameter design unit.
計装置において、 設定された制御パラメータに基づいて、前記制御部の制
御に従い、ノイズ空間のみにて又はノイズ空間及び制御
パラメータ空間の双方にて、直積実験を実行し、実験結
果を出力する直積実験部と、 当該実験結果を受けて、前記制御部の制御に従い、前記
製品回路の性能のばらつきが予め定められた所定のばら
つきに達したか否かを判定するか、又は、製品回路の性
能が所定の性能に達したか否かを判定するかのいずれか
の判定を行い、前記製品の性能が所定の性能に達した場
合には、前記直積実験部において直前の直積実験の対象
となった前記制御パラメータを決定値として出力する結
果評価部と、 該結果評価部を介して前記直積実験の結果を受けて、前
記制御部の制御に従い、感度を計算する感度計算部と、 前記結果評価部を介して前記直積実験の結果を受けて、
前記制御部の制御に従い、ＳＮ比を計算するＳＮ比計算
部と、 前記感度計算部及びＳＮ比計算部に接続され、前記制御
部の制御に従い、計算されたＳＮ比に基づいて、又は計
算された感度及びＳＮ比に基づいて、新たな制御パラメ
ータを選択するベストチューニングパラメータ決定部
と、 当該ベストチューニングパラメータ決定部の決定に基づ
いて、前記制御部の制御に従い、前記制御パラメータの
値を更新して、更新した制御パラメータの値を前記直積
実験部に出力する制御パラメータ値更新部とを備えるこ
とを特徴とする回路パラメータ設計装置。11. The circuit parameter designing apparatus according to claim 10, wherein, based on the set control parameters, in accordance with the control of the control unit, only in the noise space, or in both the noise space and the control parameter space, A direct product experiment unit that executes a direct product experiment and outputs an experiment result; and, based on the experiment result, determines whether a variation in the performance of the product circuit reaches a predetermined variation according to control of the control unit. Or whether or not to determine whether the performance of the product circuit has reached a predetermined performance, if the performance of the product has reached a predetermined performance, A result evaluation unit that outputs, as a determined value, the control parameter subjected to the immediately preceding direct product experiment in the direct product experiment unit; and a control unit that receives the result of the direct product experiment via the result evaluation unit, In accordance with the above, a sensitivity calculation unit for calculating the sensitivity, and receiving the result of the direct product experiment via the result evaluation unit,
An S / N ratio calculator that calculates an S / N ratio according to the control of the controller, and is connected to the sensitivity calculator and the S / N ratio calculator, and is based on or calculated based on the calculated S / N ratio according to the control of the controller. A best tuning parameter determining unit that selects a new control parameter based on the sensitivity and the SN ratio, and updates the value of the control parameter according to the control of the control unit based on the determination of the best tuning parameter determining unit. And a control parameter value updating unit for outputting the updated control parameter value to the direct product experiment unit.
計装置において、 前記結果評価部は、製品回路の性能が所定の性能に達し
たか否かを判定するにあたって、前記実験結果を見て、
前記製品回路の性能のばらつきが所定の平均値及び分散
を有するか否かを判断基準として、前記性能が前記所定
の性能に達したか否かを判断するものであることを特徴
とする回路パラメータ設計装置。12. The circuit parameter designing apparatus according to claim 11, wherein the result evaluation unit looks at the experimental result when determining whether or not the performance of the product circuit has reached a predetermined performance.
A circuit parameter for determining whether or not the performance has reached the predetermined performance, based on whether or not the variation in the performance of the product circuit has a predetermined average value and variance. Design equipment.
計装置において、 前記直積実験部及び前記制御部に接続され、前記制御部
の制御に従いノイズ空間で直積実験を行った直積実験部
から、実験結果を受けて、クリティカルノイズを決定
し、決定されたクリティカルノイズに対応するクリティ
カルノイズ因子以外のノイズ因子をノイズ空間から外す
ように、直積実験部に通知するクリティカルノイズ因子
決定部を更に備えることを特徴とする回路パラメータ設
計装置。13. The circuit parameter design apparatus according to claim 11, wherein the direct product experiment unit is connected to the direct product experiment unit and the control unit, and performs a direct product experiment in a noise space under the control of the control unit. Receiving a critical noise factor, and determining a critical noise factor, and excluding a noise factor other than the critical noise factor corresponding to the determined critical noise from the noise space, and notifying the direct product experiment unit of the critical noise factor determining unit. Circuit parameter design device.
計装置において、 前記クリティカルノイズ因子決定部は、 前記結果評価部及び前記ＳＮ比計算部に更に接続され、 前記結果評価部が、前記製品回路の性能のばらつきが予
め定められた所定のばらつきに達したか否かを判定した
結果、達していないと判定した場合に、 直前の前記直積実験部の実験結果に基づいて、クリティ
カルノイズを決定し、当該決定されたクリティカルノイ
ズに対応するクリティカルノイズ因子以外のノイズ因子
をノイズ空間から外してＳＮ比の計算を実行するよう
に、前記ＳＮ比計算部に通知するものであることを特徴
とする回路パラメータ設計装置。14. The circuit parameter designing device according to claim 13, wherein the critical noise factor determination unit is further connected to the result evaluation unit and the SN ratio calculation unit, and the result evaluation unit is provided for the product circuit. As a result of determining whether or not the performance variation has reached a predetermined variation, if it is determined that the variation has not been reached, critical noise is determined based on the immediately preceding experiment result of the direct product experiment unit, A circuit parameter for notifying the S / N ratio calculation unit so that a noise factor other than the critical noise factor corresponding to the determined critical noise is excluded from the noise space and the S / N ratio is calculated. Design equipment.
計装置において、 前記感度計算部、前記ＳＮ比計算部、前記ベストチュー
ニングパラメータ決定部、及び前記制御部に接続され、
感度計算部及びＳＮ比計算部を介して前記直積実験部の
実験結果を受け、直交多項式の計算を行う直交多項式計
算部を更に備えており、 前記ベストチューニングパラメータ決定部は、当該計算
された直交多項式に基づいて前記新たな制御パラメータ
を選択するものであることを特徴とする回路パラメータ
設計装置。15. The circuit parameter designing apparatus according to claim 11, wherein the circuit is connected to the sensitivity calculator, the SN ratio calculator, the best tuning parameter determiner, and the controller.
An orthogonal polynomial calculation unit that receives an experiment result of the direct product experiment unit via a sensitivity calculation unit and an S / N ratio calculation unit and calculates an orthogonal polynomial; and the best tuning parameter determination unit includes the calculated orthogonal A circuit parameter design apparatus for selecting the new control parameter based on a polynomial.
計装置において、 前記直積実験部は、直交表として混合系直交表を用い、
前記直積実験を行うものであることを特徴とする回路パ
ラメータ設計装置。16. The circuit parameter design apparatus according to claim 11, wherein the direct product experiment unit uses a mixed orthogonal table as the orthogonal table,
A circuit parameter designing apparatus for performing the direct product experiment.
計装置において、 前記直積実験部は、調合誤差因子を用いた実験を行うも
のであることを特徴とする回路パラメータ設計装置。17. The circuit parameter designing apparatus according to claim 11, wherein the direct product experimenter performs an experiment using a mixing error factor.
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|---|---|---|---|
| JP11096457A JP2000293556A (en) | 1999-04-02 | 1999-04-02 | Method and device for designing circuit parameter |
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006100712A1 (en) * | 2005-03-18 | 2006-09-28 | Fujitsu Limited | Design support device, design support method, and design support program |
| US8195433B2 (en) | 2004-07-30 | 2012-06-05 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Optimum value search apparatus and method, recording medium, and computer program product |
| EP3706029A1 (en) | 2019-03-08 | 2020-09-09 | Fujitsu Limited | Program and data processing method |
-
1999
- 1999-04-02 JP JP11096457A patent/JP2000293556A/en active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8195433B2 (en) | 2004-07-30 | 2012-06-05 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Optimum value search apparatus and method, recording medium, and computer program product |
| WO2006100712A1 (en) * | 2005-03-18 | 2006-09-28 | Fujitsu Limited | Design support device, design support method, and design support program |
| JPWO2006100712A1 (en) * | 2005-03-18 | 2008-08-28 | 富士通株式会社 | Design support device, design support method, design support program |
| JP4648386B2 (en) * | 2005-03-18 | 2011-03-09 | 富士通株式会社 | Design support device, design support method, design support program |
| EP3706029A1 (en) | 2019-03-08 | 2020-09-09 | Fujitsu Limited | Program and data processing method |
| US11520857B2 (en) | 2019-03-08 | 2022-12-06 | Fujitsu Limited | Storage medium and data processing method |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20020605 |