在信号发生器自动化测试中，常用的测试框架可归纳为以下五类，它们通过结构化设计提升测试效率、降低维护成本，并支持复杂场景的自动化执行：
1. 线性框架（录制/回放框架）
- 原理：通过录制用户操作生成线性脚本，回放时自动执行相同步骤。
- 特点：
- 优点：无需编程基础，快速生成测试用例，适合小型项目或初学者。
- 缺点：脚本硬编码，缺乏逻辑判断能力，维护成本高（应用变更时需重新录制）。
- 适用场景：简单功能验证、快速原型测试。
2. 模块化测试框架
- 原理：将被测系统划分为独立模块（如通信协议、信号调制），每个模块编写独立测试脚本，组合后形成完整测试。
- 特点：
- 优点：高度模块化，降低维护成本；支持复用模块脚本，提高开发效率。
- 缺点：需编程基础，数据硬编码导致数据集无法复用。
- 适用场景：中大型项目，需长期维护的信号发生器测试。
- 案例：测试信号发生器的频率调制功能时，可单独编写频率设置、幅度调整等模块脚本，组合后验证整体性能。
3. 库结构框架（基于模块化的扩展）
- 原理：在模块化基础上，将通用功能（如信号生成、数据采集）封装为库，供测试脚本调用。
- 特点：
- 优点：进一步提高复用性，公共函数库可被多个测试脚本共享。
- 缺点：框架复杂度增加，需更多开发时间。
- 适用场景：复杂信号发生器测试，需频繁调用通用功能（如多协议信号生成）。
4. 数据驱动框架
- 原理：分离测试逻辑与测试数据，通过外部文件（如Excel、CSV）传入数据，实现同一脚本对多组数据的测试。
- 特点：
- 优点：易于维护，支持大规模数据测试；减少脚本数量，提高测试覆盖率。
- 缺点：需准备测试数据，初始脚本开发成本较高。
- 适用场景：信号发生器参数化测试（如不同频率、幅度组合）。
- 案例：测试信号发生器在-30dBm至-80dBm信号强度下的响应，通过CSV文件传入多组强度值，自动生成测试报告。
5. 关键字驱动框架
- 原理：将测试步骤抽象为关键字（如“设置频率”“调整幅度”），测试脚本通过调用关键字组合完成测试。
- 特点：
- 优点：无需编程基础，测试用例易于维护；关键字可复用，支持复杂场景。
- 缺点：设计成本高，需专业自动化知识。
- 适用场景：跨团队协作的信号发生器测试，或需非技术人员参与的场景。
- 案例：测试智能恒温器与信号发生器的通信时，定义“发送控制指令”“验证响应”等关键字，组合后完成测试。
框架选择建议
- 小型项目/快速验证：优先选择线性框架或模块化框架。
- 中大型项目/长期维护：推荐数据驱动或关键字驱动框架。
- 复杂信号测试：库结构框架可封装通用信号生成逻辑，提高效率。
- 跨团队协作：关键字驱动框架降低技术门槛，促进非技术人员参与。
信号发生器测试中的特殊需求
- 多协议支持：框架需兼容Wi-Fi、蓝牙、Zigbee等协议的信号生成。
- 高精度调制：支持FSK、OFDM等调制方式，确保信号与真实设备一致。
- 动态干扰模拟：框架需集成干扰信号生成功能（如脉冲干扰、窄带干扰）。
- 自动化接口：支持SCPI命令集或API，便于与LabVIEW、Python等工具集成。
