一种车载无线通信芯片的测试方法

专利主权项内容

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；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；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；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；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；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，选择调整模型的参数，在K-means算法中，为调整簇数K值；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，最佳K值为上述关系图中的拐点，即肘部；WCSS用以下公式计算：
；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；S305再次验证：调整后的模型再次进行验证，重复步骤S303；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模型；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；所述的S4自动化测试的详细过程如下：S401数据预处理：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：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，重新计算每个群组的聚类中心，具体来说，就是计算群组内所有数据点的平均值，得到新的聚类中心；S405重复迭代：重复S403和S404，直到所有的聚类中心的变化达到预设的迭代次数；S406聚类结果生成：将最后得到的K个聚类中心及其对应的群组视为新芯片的预期性能分组；每个群组代表了一种不同的性能水平；S407新芯片的性能预测：对新芯片进行性能测试，把测试数据点带入到S405中生成的K聚类模型中，查看新的测试数据点属于哪个群组，从而预测新芯片的性能水平。