如何编写信号发生器测试脚本？

编写信号发生器（Signal Generator）的测试脚本需要结合硬件控制、测试逻辑和结果分析。以下是详细的步骤和代码示例（以Python为例），涵盖从基础控制到自动化测试的实现。

一、测试脚本的核心功能

1. 控制信号发生器（设置频率、功率、调制等参数）
2. 执行测试序列（遍历不同参数组合）
3. 采集结果（读取信号发生器反馈或连接测量设备）
4. 分析数据（判断是否符合规格）
5. 生成报告（日志、CSV、图表等）

二、实现步骤

1. 环境准备

• 硬件连接：通过LAN/USB/GPIB连接信号发生器（如Keysight E4438C、R&S SMB100A）。
• 软件依赖：

  bashpip install pyvisa numpy matplotlib pandas
  

2. 基础控制脚本

使用 PyVISA 通过 SCPI命令 控制信号发生器。

(1) 初始化设备

python
import pyvisa

class SignalGenerator:
def __init__(self, resource):
self.rm = pyvisa.ResourceManager()
self.device = self.rm.open_resource(resource)
self.device.timeout = 5000  # 超时时间（ms）
self.device.read_termination = 'n'  # 读取终止符
self.device.write_termination = 'n'  # 写入终止符

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

(2) 常用控制方法

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

def set_frequency(self, freq_hz):
"""设置频率（Hz）"""
self.device.write(f"FREQ {freq_hz}Hz")

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

def enable_output(self, state=True):
"""开启/关闭输出"""
self.device.write(f"OUTP {'ON' if state else 'OFF'}")

def query(self, cmd):
"""发送查询命令并返回结果"""
return self.device.query(cmd).strip()

# 示例：设置调制（AM调制）
def set_am_modulation(self, depth_percent):
self.device.write("MOD OFF")  # 先关闭调制
self.device.write("MOD:AM:STAT ON")  # 开启AM调制
self.device.write(f"MOD:AM:DEP {depth_percent}%")  # 设置调制深度

3. 自动化测试脚本

(1) 配置测试参数

使用JSON文件管理测试参数，便于动态加载：

json// test_config.json{"frequency_list": [1e6, 10e6, 100e6],  // 测试频率点（Hz）"power_levels": [-20, 0, 10],          // 测试功率（dBm）"modulation": {"type": "AM","depth": 30},"dwell_time_sec": 2                    // 每个参数点的停留时间}

(2) 主测试逻辑

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")  # 替换为实际地址
self.results = []

def run_test(self):
for freq in self.config["frequency_list"]:
for power in self.config["power_levels"]:
# 设置信号发生器参数
self.sg.set_frequency(freq)
self.sg.set_power(power)

# 可选：设置调制
if "modulation" in self.config:
self._setup_modulation()

# 开启输出并等待稳定
self.sg.enable_output(True)
time.sleep(self.config["dwell_time_sec"])

# 采集结果（示例：读取实际输出值）
actual_freq = float(self.sg.query("FREQ?"))
actual_power = float(self.sg.query("POW?"))

# 记录结果
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"
})

# 关闭输出（可选）
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()

# 执行测试
if __name__ == "__main__":
test = AutomatedTest("test_config.json")
try:
test.run_test()
test.save_results("test_results.csv")
finally:
test.close()

4. 高级功能扩展

(1) 多设备协同测试

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")  # 示波器控制类

def measure_output(self):
self.sg.enable_output(True)
time.sleep(1)
measured_power = self.scope.measure_power()  # 伪代码：通过示波器测量实际功率
return measured_power

(2) 动态调整测试参数

pythondef adaptive_test():initial_power = -20while initial_power <= 10:sg.set_power(initial_power)measured = measure_dut_output()  # 伪代码：测量被测设备输出if measured < THRESHOLD:initial_power += 2  # 动态调整功率else:break

(3) 生成可视化报告

python
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 绘制频率误差图
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、关键优化点

1. 错误处理

   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. 日志记录

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

3. 性能优化

   • 批量设置参数（如SOUR:LIST:FREQ命令）。
   • 使用异步编程（如asyncio）控制多台设备。

四、完整示例代码

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)  # 生成图表
finally:
test.close()

五、总结

• 核心流程：初始化设备 → 加载测试参数 → 执行测试序列 → 采集数据 → 分析结果 → 生成报告。
• 扩展性：支持多设备协同、动态参数调整、CI/CD集成。
• 调试建议：先手动验证SCPI命令，再编写自动化脚本。

通过以上方法，可以高效实现信号发生器的自动化测试，适用于生产校验、研发验证等场景。