編寫信號發(fā)生器（Signal Generator）的測試腳本需要結(jié)合硬件控制、測試邏輯和結(jié)果分析。以下是詳細(xì)的步驟和代碼示例（以Python為例），涵蓋從基礎(chǔ)控制到自動化測試的實(shí)現(xiàn)。

一、測試腳本的核心功能

1. 控制信號發(fā)生器（設(shè)置頻率、功率、調(diào)制等參數(shù)）
2. 執(zhí)行測試序列（遍歷不同參數(shù)組合）
3. 采集結(jié)果（讀取信號發(fā)生器反饋或連接測量設(shè)備）
4. 分析數(shù)據(jù)（判斷是否符合規(guī)格）
5. 生成報(bào)告（日志、CSV、圖表等）

二、實(shí)現(xiàn)步驟

1. 環(huán)境準(zhǔn)備

• 硬件連接：通過LAN/USB/GPIB連接信號發(fā)生器（如Keysight E4438C、R&S SMB100A）。
• 軟件依賴：

  bashpip install pyvisa numpy matplotlib pandas
  

2. 基礎(chǔ)控制腳本

使用 PyVISA 通過 SCPI命令 控制信號發(fā)生器。

(1) 初始化設(shè)備

python
import pyvisa

class SignalGenerator:
def __init__(self, resource):
self.rm = pyvisa.ResourceManager()
self.device = self.rm.open_resource(resource)
self.device.timeout = 5000  # 超時(shí)時(shí)間（ms）
self.device.read_termination = 'n'  # 讀取終止符
self.device.write_termination = 'n'  # 寫入終止符

def close(self):
self.device.close()

(2) 常用控制方法

python
class SignalGenerator:
# ...（前述初始化代碼）

def set_frequency(self, freq_hz):
"""設(shè)置頻率（Hz）"""
self.device.write(f"FREQ {freq_hz}Hz")

def set_power(self, power_dbm):
"""設(shè)置功率（dBm）"""
self.device.write(f"POW {power_dbm}dBm")

def enable_output(self, state=True):
"""開啟/關(guān)閉輸出"""
self.device.write(f"OUTP {'ON' if state else 'OFF'}")

def query(self, cmd):
"""發(fā)送查詢命令并返回結(jié)果"""
return self.device.query(cmd).strip()

# 示例：設(shè)置調(diào)制（AM調(diào)制）
def set_am_modulation(self, depth_percent):
self.device.write("MOD OFF")  # 先關(guān)閉調(diào)制
self.device.write("MOD:AM:STAT ON")  # 開啟AM調(diào)制
self.device.write(f"MOD:AM:DEP {depth_percent}%")  # 設(shè)置調(diào)制深度

3. 自動化測試腳本

(1) 配置測試參數(shù)

使用JSON文件管理測試參數(shù)，便于動態(tài)加載：

json// test_config.json{"frequency_list": [1e6, 10e6, 100e6],  // 測試頻率點(diǎn)（Hz）"power_levels": [-20, 0, 10],          // 測試功率（dBm）"modulation": {"type": "AM","depth": 30},"dwell_time_sec": 2                    // 每個(gè)參數(shù)點(diǎn)的停留時(shí)間}

(2) 主測試邏輯

python
import json
import time
import pandas as pd
from datetime import datetime

class AutomatedTest:
def __init__(self, config_file):
with open(config_file) as f:
self.config = json.load(f)
self.sg = SignalGenerator("TCPIP0::192.168.1.100::inst0::INSTR")  # 替換為實(shí)際地址
self.results = []

def run_test(self):
for freq in self.config["frequency_list"]:
for power in self.config["power_levels"]:
# 設(shè)置信號發(fā)生器參數(shù)
self.sg.set_frequency(freq)
self.sg.set_power(power)

# 可選：設(shè)置調(diào)制
if "modulation" in self.config:
self._setup_modulation()

# 開啟輸出并等待穩(wěn)定
self.sg.enable_output(True)
time.sleep(self.config["dwell_time_sec"])

# 采集結(jié)果（示例：讀取實(shí)際輸出值）
actual_freq = float(self.sg.query("FREQ?"))
actual_power = float(self.sg.query("POW?"))

# 記錄結(jié)果
self.results.append({
"Timestamp": datetime.now(),
"Set_Frequency_Hz": freq,
"Actual_Frequency_Hz": actual_freq,
"Set_Power_dBm": power,
"Actual_Power_dBm": actual_power,
"Status": "PASS" if abs(actual_freq - freq) < 1e3 else "FAIL"
})

# 關(guān)閉輸出（可選）
self.sg.enable_output(False)

def _setup_modulation(self):
mod = self.config["modulation"]
if mod["type"] == "AM":
self.sg.set_am_modulation(mod["depth"])

def save_results(self, filename):
df = pd.DataFrame(self.results)
df.to_csv(filename, index=False)
print(f"Results saved to {filename}")

def close(self):
self.sg.close()

# 執(zhí)行測試
if __name__ == "__main__":
test = AutomatedTest("test_config.json")
try:
test.run_test()
test.save_results("test_results.csv")
finally:
test.close()

4. 高級功能擴(kuò)展

(1) 多設(shè)備協(xié)同測試

python
class MultiDeviceTest:
def __init__(self):
self.sg = SignalGenerator("TCPIP0::192.168.1.100::inst0::INSTR")
self.scope = ScopeController("TCPIP0::192.168.1.101::inst0::INSTR")  # 示波器控制類

def measure_output(self):
self.sg.enable_output(True)
time.sleep(1)
measured_power = self.scope.measure_power()  # 偽代碼：通過示波器測量實(shí)際功率
return measured_power

(2) 動態(tài)調(diào)整測試參數(shù)

pythondef adaptive_test():initial_power = -20while initial_power <= 10:sg.set_power(initial_power)measured = measure_dut_output()  # 偽代碼：測量被測設(shè)備輸出if measured < THRESHOLD:initial_power += 2  # 動態(tài)調(diào)整功率else:break

(3) 生成可視化報(bào)告

python
import matplotlib.pyplot as plt

def generate_report(csv_file):
df = pd.read_csv(csv_file)

# 繪制頻率誤差圖
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df["Set_Frequency_Hz"], df["Actual_Frequency_Hz"] - df["Set_Frequency_Hz"], 'o-')
plt.xlabel("Set Frequency (Hz)")
plt.ylabel("Frequency Error (Hz)")
plt.title("Frequency Accuracy Test")
plt.grid()
plt.savefig("frequency_accuracy.png")
plt.close()

三、關(guān)鍵優(yōu)化點(diǎn)

1. 錯(cuò)誤處理

   pythondef safe_query(device, cmd, retries=3):for _ in range(retries):try:return device.query(cmd)except pyvisa.Error as e:time.sleep(1)raise Exception(f"Command {cmd} failed after {retries} retries")
   

2. 日志記錄

   pythonimport logginglogging.basicConfig(filename='test.log', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(message)s')
   

3. 性能優(yōu)化

   • 批量設(shè)置參數(shù)（如SOUR:LIST:FREQ命令）。
   • 使用異步編程（如asyncio）控制多臺設(shè)備。

四、完整示例代碼

python
# main.py
from automated_test import AutomatedTest
import argparse

if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--config", default="test_config.json")
parser.add_argument("--output", default="test_results.csv")
args = parser.parse_args()

test = AutomatedTest(args.config)
try:
test.run_test()
test.save_results(args.output)
generate_report(args.output)  # 生成圖表
finally:
test.close()

五、總結(jié)

• 核心流程：初始化設(shè)備 → 加載測試參數(shù) → 執(zhí)行測試序列 → 采集數(shù)據(jù) → 分析結(jié)果 → 生成報(bào)告。
• 擴(kuò)展性：支持多設(shè)備協(xié)同、動態(tài)參數(shù)調(diào)整、CI/CD集成。
• 調(diào)試建議：先手動驗(yàn)證SCPI命令，再編寫自動化腳本。

通過以上方法，可以高效實(shí)現(xiàn)信號發(fā)生器的自動化測試，適用于生產(chǎn)校驗(yàn)、研發(fā)驗(yàn)證等場景。