制程变异

全芯片漏电流的统计算法，算是制程变异影响的老大难问题时，还挺有用的一个思路。它不是直接靠经验或者扫一遍模型参数，而是用一个新的亚阈值漏电流模型，专门考虑了像量子效应、应力效应这种小尺寸工艺下的细节。 模型本身还蛮贴近实际的，是在65nm节点下，变异带来的亚阈值漏电流波动算是抓得挺准的。像有效沟道长度、阈值电压这种主要的变异源，它都考虑进去了。而且，和实测数据的吻合度还不错。 如果你手头的芯片设计流程里有对功耗优化或者低功耗验证要求比较高的，拿这个方法来跑一波漏电流模拟，结果应该比传统方法更靠谱。尤其在多种工艺角下做统计时，用它能省下不少调参时间。 对了，想深入了解相关内容，下面这些资源也值得看

在空间统计分析中，变异函数是描述区域化变量空间相关性的重要工具。当区域化变量 Z(x) 满足二阶平稳假设时，其变异函数 γ(h) 具备以下关键性质： 零点特性: γ(0) = 0，表示在距离 h 为 0 时，变异函数值为 0。 对称性: γ(h) = γ(-h)，意味着变异函数关于 h = 0 对称，体现了偶函数的特性。 非负性: γ(h) ≥ 0，表明变异函数值始终大于等于 0，反映了空间自相关性的非负属性。

柯西变异是一种特殊的数学函数，其直接应用于函数论中。

使用1023位伪码进行直扩频，随后进行BPSK调制，并采用欠采样。

这是一个在Matlab上实现的小程序，用于绘制三维立体的红心图形。通过修改程序可以调整红心的大小、颜色等参数。

用于半变异函数的拟合，function [lambda_nu]=lambda(covar_gk,c_mean) %该函数计算权矩阵function gk=general_k(lambda_nu,position) %该函数计算普通克里金法插值12.5 13.5 15.2 9.8 14.7 8 13 15.6 18.2 13 6.4 8.9 9.2 11.7 12 14.5 16.5 19.8 16.9 13.2 7.5 12.6 14.9 18.7 20.7 17.5 14.7 13 12 6.5 8.9 7.8 12.4 13.5 18.7 17.6 11.7 10.6 10.2 9.5 8

Brian Camley提供的MATLAB代码和数据包，重现与组织流变学相关的集体梯度感测。该软件包包含多个文件夹，每个文件夹对应论文中不同元素的代码和数据。详细的自述文件可在arXiv上找到。

变异函数的空间统计方法，是搞空间数据的老朋友了。它的核心是用来衡量空间变量之间的相似度，听着有点抽象，简单说就是你拿一个变量，比如地下水位，看看它在不同位置上变化的规律。你只要理解了γ(h)这个半变差函数公式，空间数据就能得心应手了。 一维空间里，变异函数的定义其实挺直白：两个点之间值的差的平方的平均数的一半，就是它的变异函数值。用在地质、环境监测这些场景多，像测污染物分布、矿产资源预测都离不开它。 如果你是用 MATLAB 的，资源也挺多的，像这个变异函数计算公式 MATLAB 地质统计就写得蛮清楚的，代码也不复杂。 要深入点看性质解析，可以点变异函数性质解析；如果想搞清楚变异函数和协方差函

这是一个经过调试的QPSK调制程序，用Matlab语言编写而成，现在可以与大家共享。程序可以正常运行，欢迎大家使用和参考。

随着在Matlab中进行的开发，山羊草的第一个(x, y)变异产生了巴恩斯利蕨类。