Pytest单元测试一例:u16采样值格式转换的错误
1.一个失败的测试用例
def test_fft_in_selfmade_signal():freq_shutdown = 5000scale_max_in_g = 50(x, sig_h, sig_v, fullpath_of_file) = gp_xjtu_data.get_demo_data_in_u16()acc_in_std_h = [(int(xx)-int(32768))*scale_max_in_g*9.8/32768 for xx in sig_h]assert min(acc_in_std_h)/scale_max_in_g/9.8 == pytest.approx((int(min(sig_h))-int(32768))*scale_max_in_g*9.8/32768, 0.1), f"u16->fft(input_in_std_acc) error. min_ar should{min(acc_in_std_h)*50*9.8}, ref_value={(int(min(sig_h))-int(32768))*50*9.8/32768}" #fomula 1
这是一个pytest usecase.
输出:
AssertionError: u16->fft(input_in_std_acc) error. min_ar should-6711.779785156252, ref_value=-13.697509765625002
问题出在哪里?数据源没问题,已经校准过。
1.1 相关补充信息
- get_demo_data_in_u16得到一组[0,65536]的采样信号。
- 零点在32768,下负上正,然后上下实际物理量的机制,ppk对应[-50,+50]。
- 50就是那个scale_max_in_g
- acc_in_std_h 是打算将这个u16格式的数字采样序列转换为
的国际单位制
- 然后我需要比对转换前后的一致性。
2.纠错
2.1 acc_in_std_h转换的对吗?
acc_in_std_h = [(int(xx)-int(32768))*scale_max_in_g*9.8/32768 for xx in sig_h]
感觉这一步似乎没有问题。
- u16数据不能直接和差运算,因为会溢出。所以先转换为有符号int,再加减。
- 后续的缩放也没有问题。
2.2 assert有几个错误?
1. assert比较需要先对准同一个单位。我们看看对准的是什么:
lhs...物理意义是满量程的归一化值[-1~+1]
min(acc_in_std_h)/scale_max_in_g/9.8#acc是国际单位制的m/s^2。#除以9.8是换算为g#除以scale_max_in_g,是换算成了满量程的归一化值。
rhs.物理意义是acc国际单位制,不妥。决定向lhs的归一化形式靠拢
pytest.approx((int(min(sig_h))-int(32768))*scale_max_in_g*9.8/32768, 0.1)
# sig_h是原始采样值
# 首先变成有符号更大尺度的数字然后减去零点
# 然后这是变成了acc值。
# 所以此处有误。
# 因为acc值不足以很好地表征信噪比,所以,此处应该修改为:
pytest.approx((int(min(sig_h))-int(32768))*1/32768, 0.1)#上面的算是rhs也修改为[-1~+1]的满量程归一化形式。对吧?
用打印值验证一下:
#第一个打印值的物理意义是:acc*500,它没有实际含义。
{min(acc_in_std_h)*50*9.8},
#第二个打印值的物理意义是:acc,
ref_value={(int(min(sig_h))-int(32768))*50*9.8/32768}
#所以,第一个打印值应该是第二个打印值的近500倍,确切地说是490倍。#验算一下:
-6711.779785156252/490 == -13.697509765625002
3. 规避策略
凡是涉及到进制转换的代码。一律必须给出单位注释,打印值也要给出单位,比较需要给出等式的物理意义。修正后的代码:
def test_fft_in_selfmade_signal():freq_shutdown = 5000scale_max_in_g = 50(x, sig_h, sig_v, fullpath_of_file) = gp_xjtu_data.get_demo_data_in_u16()# acc_in_std_h unit:(ms^2 == 9.8*g)acc_in_std_h = [(int(xx)-int(32768))*scale_max_in_g*9.8/32768 for xx in sig_h]#lhs unit:[-1 ~ +1]lhs = min(acc_in_std_h)/scale_max_in_g/9.8#rhs unit:[-1 ~ +1]rhs = (int(min(sig_h))-int(32768))*1.0/32768eps = 1e-5assert lhs == pytest.approx(rhs, eps), f"u16->fft (input_in_std_acc) error. 归一化值比对结果:lhs {lhs}, rhs={rhs}, 精度={eps}"
3.1执行结果反馈
4.常见的转换错误 - 示例
4.1 零点错误
判定标准:一旦出现坐标值出现恒定的负量程,一定是零点偏了。
正确 | 错误 |
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