（Simulation × Measurement = “模擬是找方向，量測是定生死”）
— 高階工程最常見的災難是：
- 只信模擬 → 版子做出來才發現寄生、耦合、治具把你打爆
- 只信量測 → 沒有模型、每次都在盲修，永遠抓不到根因與最佳解 真正的系統工程要把兩者變成一個閉環：模擬先掃風險與敏感度，量測用來校準模型與驗證交付。
🎯 單元目標
完成本單元後，你將能夠：
• 用一套框架把 **前仿（Pre-sim）→ 打樣量測 → 反推模型（Model correlation）→ 後仿（Post-sim）**串起來
• 建立「分工原則」：哪些事必須模擬、哪些事一定要量測、哪些需要兩者同時做
• 看懂最常見的失敗劇本：模擬過了但實機爆、量到一堆波形卻修不好
• 用 ASCII 心像圖快速判斷：你現在需要的是 掃參數、找敏感度、校準模型、證明交付、抓尾巴哪一種工作
• 把策略落地：DVP（驗證計畫）、Correlation（模型對齊）、Corner/Monte Carlo、量測不確定度與治具去嵌（de-embed）
🧭 一、先給一句話總結（超核心）
👉 模擬回答“為什麼、往哪修、要修多少”；量測回答“真實是否達標、是否可交付”。
模擬做的是“探索空間”，量測做的是“現實裁決”。
🧠 二、正確分工：模擬 vs 量測各自擅長什麼
2.1 模擬最擅長的 6 件事（探索與預算）
• 架構取捨：哪種拓樸更可能成功
• 敏感度分析：哪個參數最致命（R/L/C/ESL/走線長度）
• Corner/Monte Carlo：公差尾巴會不會死
• 預算分配：PI/SI/Clock/Noise/Thermal 的 margin 要多厚
• 快速迭代：改一次不用重打板
• 形成工程直覺：把因果鏈看清楚
2.2 量測最擅長的 6 件事（真相與交付）
• 寄生與耦合：真實板子、封裝、治具、線纜造成的效果
• 供應商模型不準：元件在你的條件下行為不同（DC bias/溫度/老化）
• EMI/環境因素：外部干擾、機殼、接地、線纜變天線
• 製程與批次差：同一設計量產分佈長什麼樣
• 長時間漂移：熱循環、接點劣化、老化
• 交付裁決：Pass/Fail、規格證明與認證資料
（分工一句話）
Simulation：探索空間（why / where / how much）
Measurement：現實裁決（what is true / pass or fail）
🧠 三、必背的黃金流程：Pre-sim → Measure → Correlate → Post-sim
你以後做高速/雜訊/可靠度，照這條跑，成功率會差很多：
3.1 Pre-sim（前仿）：先把風險掃出來
• 先做簡化模型：抓主導效應（先 80/20）
• 做敏感度：找最致命的 3~5 個參數
• 做 corner/Monte Carlo：看尾巴會不會死
• 產出：設計裕量 + 測試計畫（DVP）+ 量測點位
3.2 Measure（量測）：先量“可校準模型”的東西
• 先量可重複、可對應模型的指標：
– PDN 阻抗/ droop（PI）
– 眼圖/抖動（SI/Clock）
– 頻譜/底噪/ spur（Noise/EMI）
• 量測要記錄條件：溫度、供電、負載、治具版本
3.3 Correlate（對齊）：把模型拉回現實
• 把差異拆成三類：
- 元件模型差（ESR/ESL、DC bias、溫漂）
- 幾何寄生差（via、stub、return path、封裝）
- 量測系統差（探棒、線纜、治具、bandwidth） • 做 de-embed（去嵌）或把治具建模進去 • 產出：校準後模型（correlated model）
3.4 Post-sim（後仿）：用校準模型去找“最有效修法”
• 用模型試不同修法（不用盲改）
• 預測改動會把 margin 推回多少
• 再回量測驗證（閉環）
（閉環）
Pre-sim → Measure → Correlate → Post-sim → (再量測驗證)
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找風險 看真相 校準模型 找最有效修法
🧨 四、最常見的失敗劇本（你要一眼識破）
劇本 1：模擬過了，實機卻爆
常見原因：
• 模型太理想（忽略封裝/走線/回流）
• 沒把治具/探棒算進去
• 元件在 DC bias / 溫度下有效值變了（MLCC 最常害人）
• EMI/共模路徑是“系統級”，模擬沒涵蓋
劇本 2：量到一堆波形，還是修不好
常見原因：
• 沒有假說（沒有模型 → 只能試錯）
• 沒做敏感度（不知道改哪個最有效）
• 量測條件不一致（探棒換了、接地方式不同）
• 沒做去嵌（你量到的是治具，不是板子）
劇本 3：一修就好，一量產就爆
常見原因：
• 只修典型值，沒管尾巴（corner/Monte Carlo 沒做）
• 沒把供應商差、批次差納入預算
• 量測 sample 太少，看不到分佈尾端
🧩 五、最實用：什麼情況一定要模擬？什麼情況一定要量測？
一定要模擬（不模擬你會瞎修）
• 架構取捨（拓樸選錯後面都白做）
• 敏感度與預算分配（margin 要多厚）
• corner/Monte Carlo（尾巴會不會死）
• “改一個東西會牽動什麼”（避免頭痛醫頭）
一定要量測（不量你永遠不知道真相）
• EMI /共模 / 線纜 / 機殼效應
• 元件在你的條件下的真實行為（DC bias、溫度、老化）
• 長時間漂移與可靠度趨勢
• 量產分佈與尾巴（品質不是平均）
兩者都要（最值錢的工程區）
• 高速 SI（眼圖/抖動）
• PI（PDN Z(f) / droop / SSN）
• Clock（jitter/phase noise）
• RF 前端（NF、IP3、EVM）
🛠️ 六、量測的“正確姿勢”（不然你會量到假象）
- 先定義量測目標與頻帶：你要量的是 droop？還是頻譜底噪？
- 把治具當成電路的一部分：線纜/探棒/夾具都會改變結果
- 重視去嵌（de-embed）：不去嵌就把治具誤當成板子
- 統一接地與回流：接地夾子一換，波形就變
- 記錄條件：溫度/供電/負載/帶寬/探棒型號
🧪 SYSTEM 實驗題（117/120）
實驗名稱
模型對齊演練：先用簡化模型模擬 PDN droop 或 SI 眼圖，再用量測得到的真實波形/頻譜做 correlation，最後用校準模型預測“哪個改動最有效”，並回量測驗證（ASCII 強化版）
🎯 實驗目的
- 建立“假說→量測→校準→修法”的閉環習慣（不再盲修）
- 學會分辨差異來源：模型差 / 幾何寄生差 / 量測系統差
- 把模擬變成“能決策的工具”，把量測變成“能交付的證據”
🧰 器材
• 示波器（看 droop/眼圖/抖動）
• 可控負載 step 或 SSO pattern（製造最壞瞬間）
• 基本頻譜/FFT 工具（看底噪與 spur）
•（加分）VNA 或 TDR（用來做 de-embed 或通道特性量測）
• 長時間 log（記錄漂移趨勢）
🔧 實驗架構與做法
A) Pre-sim：建立簡化模型（抓主導效應）
→ 預測 droop 或眼圖開口，做敏感度（找最致命參數）
B) Measure：在同條件下量測
→ 量 droop/眼圖/頻譜，記錄治具與帶寬設定
C) Correlate：對齊模型
→ 把治具建模或去嵌
→ 修正元件模型（ESR/ESL、DC bias、溫漂）
D) Post-sim：用校準模型試修法
→ 例如：換去耦配置、改回流、改終端、隔離 PLL rail
→ 預測 margin 會被推回多少
E) 回量測驗證
→ 確認改善是否與模型一致
預期：
👉 你會得到一份“可複製的 debug 方法”，而不是一次性的幸運
🧠 本單元統整
🧪📏 模擬與量測不是二選一，而是分工閉環：模擬用來掃風險、做敏感度、建立預算與修法方向；量測用來捕捉真實寄生、環境與分佈尾巴，並校準模型與裁決交付。你把 Pre-sim→Measure→Correlate→Post-sim 跑成閉環，就能把“看起來差不多”升級成“可量化、可交付”。
