评估信号发生器自动化测试框架的性能需要从功能完整性、执行效率、稳定性、可扩展性和资源利用率等多个维度进行综合分析。以下是详细的评估方法和指标,结合实际测试场景给出具体建议。
psutil
库监控框架运行时的资源消耗。
pythonfor freq in range(1e6, 10e6+1, 100e3):sig_gen.write(f"SOUR1:FREQ {freq}")time.sleep(0.1) # 模拟处理延迟
pythonsig_gen.write("SOUR1:LIST:FREQ " + ",".join([str(freq) for freq in range(1e6, 10e6+1, 100e3)]))sig_gen.write("SOUR1:LIST:INIT")sig_gen.write("SOUR1:LIST:TRIG")
| 模式 | 总时间(秒) | 命令数量 |
|---|---|---|
| 逐条发送 | 12.5 | 100 |
| 列表模式 | 1.8 | 3 |
time.perf_counter()
或
timeit
模块。
psutil
库(跨平台CPU/内存监控)。
*WAI
命令等待设备完成操作,减少轮询开销。
pythonsig_gen.write("SOUR1:FREQ 1E6; VOLT 1.0") # 分号分隔多条命令sig_gen.write("*WAI") # 等待执行完成
asyncio
)并行控制多台设备。
python
import
asyncio
async
def
set_signal(sig_gen, freq, amp):
await
asyncio.sleep(0)# 模拟异步延迟
sig_gen.write(f"SOUR1:FREQ
{freq}")
sig_gen.write(f"SOUR1:VOLT
{amp}")
async
def
main():
tasks = [set_signal(sig_gen1,
1e6,
1.0), set_signal(sig_gen2,
500e3,
0.5)]
await
asyncio.gather(*tasks)
asyncio.run(main())
try-finally
确保设备关闭,定期重启框架。
| 评估维度 | 指标 | 测试方法 | 结果 | 结论 |
|---|---|---|---|---|
| 功能完整性 | 信号类型支持 | 生成AM/FM/脉冲序列并验证 | 支持所有要求类型 | 通过 |
| 执行效率 | 序列上传时间 | 100步序列上传耗时1.8秒 | 优于目标值(<2秒) | 通过 |
| 稳定性 | 72小时错误率 | 运行72小时无命令失败 | 错误率0% | 通过 |
| 同步精度 | 通道间相位差 | 示波器测量两通道相位差标准差0.3° | 符合±0.5°要求 | 通过 |
通过上述系统化的评估方法,可以全面量化信号发生器自动化测试框架的性能,为优化和选型提供数据支持。