一种车载无线通信芯片的测试方法技术

本发明专利技术提出了一种车载无线通信芯片的测试方法

【技术实现步骤摘要】
一种车载无线通信芯片的测试方法


[0001]本专利技术属于芯片测试领域，更具体的说涉及一种车载无线通信芯片的测试方法
。

技术介绍

[0002]在车载无线通信芯片的生产和应用过程中，进行性能测试是至关重要的一环，以保证其能够满足各类功能需求，提供稳定的工作性能
。
常见的测试方法包括功率输出测试
、
接收灵敏度测试
、
频率稳定度测试等
。
然而，这些测试方法通常需要专业人员进行操作和分析，而且这些操作过程往往复杂且耗时，对测试数据的处理和分析也较难掌握
。
[0003]现有技术的缺点：效率低下：传统的测试方法通常需要花费大量的时间和人力，效率较低
。
特别是在大规模的芯片生产中，这种低效的测试方法无法满足快速检测的需求
。
[0004]精度问题：由于传统的测试方法主要依赖于人工操作，因此可能存在误差，难以保证测试的准确性
。
而且，对于一些复杂性能指标的测试，传统方法往往难以做出准确的判断
。
[0005]分析能力欠缺：传统的测试方法通常只能获取到单一的测试结果，缺乏对数据之间相关性的深入理解，无法从中提取出有价值的信息，如识别出可能影响芯片性能的关键因素
。

技术实现思路

[0006]本专利技术采用了机器学习算法，特别是
K
聚类算法，通过自动化和智能化的方式对车载无线通信芯片进行性能测试和预测，提高了测试的效率和精度，并让芯片性能的检测和分析更为全面和深入
。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术是采用以下技术方案实现的：所述的测试方法采用以下步骤：
S1
数据收集：记录芯片进行功率输出
、
接收灵敏度和频率稳定度测试时的性能数据，作为机器学习模型的输入；
S2
模型训练：利用已收集的数据，根据芯片的性能参数及其相应的功能指标，采用聚类算法训练预测模型；
S3
模型验证与优化：将模型在已知输出的测试集上进行验证，通过调整模型参数和改变模型结构对模型进行优化；
S4
自动化测试：根据训练的预测模型，自动地对新芯片进行性能测试并预测其性能指标
。
[0008]进一步地，所述的
S1
数据收集采用以下实现的：功率输出检测：开始时，将芯片连接到测试设备上启动，然后，通过特定的测试软件来测试芯片的功率输出，确保其输出的能量符合预定的规格
。
[0009]接收灵敏度检测：通过在预定的每个频点上输入逐渐降低的信号强度，找到芯片
正常解调信号的最低输入电平；频率稳定度检测：检测芯片在待机状态和工作状态时的频率偏差
。
[0010]进一步地，所述的
S2
模型训练具体方法如下：
S201
定义特征向量：将已收集的数据，功率输出
、
接收灵敏度和频率稳定度等性能参数，构成一个多维的特征向量；
S202
初始化中心点：数据集中随机挑选 K 个数据点作为初始的聚类中心；
S203
距离计算与数据归类：计算数据集中每个点到 K 个中心点的距离，并将每个数据点归类到距离最近的中心；
S204
重新计算中心点：在每个类别中，计算所有数据点的均值，并将这个均值作为新的中心点；以上步骤反复迭代进行，直到中心点变动的幅度小于某一给定的阈值，或者达到最大的迭代次数为止；新的中心点
k 的计算公式：
[0011]其中，表示新的中心点；表示第
k
个簇中所有的数据点；表示第
i
个数据点；表示第
k
个簇中的数据点数量；距离计算公式一般采用欧氏距离：
[0012]其中，
x 和 y 表示两个数据点，
n 为特征向量的维度
。
[0013]进一步地，所述的
S3
模型验证与优化：
S301
划分数据集：将收集的数据分为训练集和测试集，通常以
8:2
的比例进行划分
。
[0014]S302
训练模型：使用训练集中的数据适应（
fit
）模型；
S303
验证模型：用测试集中的数据对模型进行评估，检查模型的预测错误率，使用公式：预测错误率 = (
预测错误的数目 / 测试集的总数目
) * 100%
；
S304
优化模型：如果验证结果未达到预期，会选择调整模型的参数，在
K
‑
means
算法中，需要调整簇数
(K
值
)
；
S305
再次验证：调整后的模型再次进行验证，重复步骤3；
S306
模型选择：根据验证结果选择最优模型，即模型错误率最低的那一个
。
[0015]进一步地，所述的
S304
优化模型：如果验证结果未达到预期，会选择调整模型的参数，在
K
‑
means
算法中，需要调整簇数
(K
值
)
的具体过程如下：设置一个
K
值范围，从1到
10
；对于每一个
K
值，运行
K
‑
means
算法，计算其对应的聚类误差平方和，也被称为斜度
WCSS
；按照每个簇中所有点到簇中心距离的平方和来作为该簇的误差平方和；
画出
K
值与其对应误差平方和的关系图，随着
K
值的增加，误差平方和会逐渐变小，但在某一点之后，即“肘部”，下降幅度会大大减小
。
这就是寻找的最佳
K
值
;WCSS
可以用以下公式计算：
[0016]其中，
i 是数据点的索引，
k 是集群的索引，是第
k
个簇的中心，是数据点的特征向量，第一个求和符号是对簇内的所有点求和，第二个求和符号是对所有簇求和
。
[0017]进一步地，所述的
S4
自动化测试的详细过程如下：
S401
数据预处理：首先，将收集到的芯片性能测试数据进行预处理，使得数据符合
K
聚类算法的输入需求；
S402
初始聚类中心的选择：然后，初始化
K
个聚类中心，
K
个聚类中心是根据先验知识选择的；
S403
数据点分配：对于每一个测试数据点，计算其到
K
个聚类中心的距离，将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的群组；
S404
重新计算聚类中心：在所有数据点分配完毕后，重新计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种车载无线通信芯片的测试方法，其特征在于：所述的测试方法采用以下步骤：
S1
数据收集：记录芯片进行功率输出
、
接收灵敏度和频率稳定度测试时的性能数据，作为机器学习模型的输入；
S2
模型训练：利用已收集的数据，根据芯片的性能参数及其相应的功能指标，采用聚类算法训练预测模型；
S3
模型验证与优化：将模型在已知输出的测试集上进行验证，通过调整模型参数和改变模型结构对模型进行优化；
S4
自动化测试：根据训练的预测模型，自动地对新芯片进行性能测试并预测其性能指标
。2.
根据权利要求1所述的一种车载无线通信芯片的测试方法，其特征在于：所述的
S1
数据收集采用以下方法实现的：功率输出检测：将芯片连接到测试设备上启动，测试芯片的功率输出，确保其输出的能量符合预定的规格；接收灵敏度检测：通过在预定的每个频点上输入逐渐降低的信号强度，找到芯片正常解调信号的最低输入电平；频率稳定度检测：检测芯片在待机状态和工作状态时的频率偏差
。3.
根据权利要求1所述的一种车载无线通信芯片的测试方法，其特征在于：所述的
S2
模型训练具体方法如下：
S201
定义特征向量：将已收集的数据，功率输出
、
接收灵敏度和频率稳定度性能参数，构成一个多维的特征向量；
S202
初始化中心点：数据集中随机挑选
K
个数据点作为初始的聚类中心；
S203
距离计算与数据归类：计算数据集中每个点到 K 个中心点的距离，并将每个数据点归类到距离最近的中心；
S204
重新计算中心点：在每个类别中，计算所有数据点的均值，并将这个均值作为新的中心点；以上步骤反复迭代进行，直到中心点变动的幅度小于某一给定的阈值，或者达到最大的迭代次数为止；新的中心点
k
的计算公式：；其中，表示新的中心点；表示第
k
个簇中所有的数据点；表示第
i
个数据点；表示第
k
个簇中的数据点数量；距离计算公式采用欧氏距离：；其中，
x 和 y 表示两个数据点，
n 为特征向量的维度
。4.
根据权利要求1所述的一种车载无线通信芯片的测试方法，其特征在于：所述的
S3
模
型验证与优化方法如下：
S301
划分数据集：将收集的数据分为训练集和测试集，以
8:2
的比例进行划分；
S302
训练模型：使用训练集中的数据适应
fit
模型；
S303
验证模型：用测试集中的数据对模型进行评估，检查模型的预测错误率，使用公式：预测错误率 = (
预测错误的数目 / 测试集的总数目
) * 100%
；
S304
优化模型：如果验证结果未达到预期，会选择调整模型的参数，在

【专利技术属性】
技术研发人员：郑智宇，邓志颖，李浩然，庄少伟，凌荣超，
申请(专利权)人：鹰驾科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：