本帖最后由 suncand 于 2019-5-7 00:41 编辑
04. 应用软件设计
这款图示仪应用软件的开发是花费时间最多的，而且还在继续完善中。最近又经常出差，没有时间优化。
今天先把基本框架和思路介绍一下。
在总体设计说明部分，已经描述了应用软件的相关模块。如下图：
核心模块包括： 1． 晶体管信息维护：一个独立的界面，负责对晶体管基本信息的增，删，改，查； 2． 晶体管数据：这是一个简单的Sqlite3数据库。存放了晶体管基本信息，输入，输出特性的测量数据，用于同型比较和互补比较的参数，以及比较的结果； 3． 曲线画图与显示：主要是根据晶体管的测量数据化特性曲线图； 4． 主控界面：显示被测管的信息，测量条件，测量结果，比较配对结果等；同时可以控制测量的开始，停止，保存等；主控界面里包括了实际的负责测量的线程。他可以根据设定的测量条件（Ib，Vc），自动测量对应的Vbe，Ic，并将测量结果通过画图模块在主界面画出来； 5． 晶体管模型及特性配对模块：这是一个独立的晶体管类，定义了和数据库里存储的晶体模型对应的属性。用于在内存里保存管子的信息。然后定义了一系列方法用于操作管子的数据。这些方法包括：从数据库里查询晶体的基本信息；查询库里保存的测量数据；将测量结果保存到数据库；对测量结果进行参数化；同型比较算法；配对比较算法等； 6． 设备测量控制：这是一个底层应用，专门负责和硬件设备打交道。所有对设备的操作，例如初始化，发送测试指令，接收测试结果，对发生送数据进行编码，对接收数据进行解码，数据的误差矫正等全部封装在这个类中；
在整个应用中，最核心的模块就是配对比较的算法。配对的实现，最笨办法是让所有管子以完全一样的测试条件，获得测试结果，然后对比每一组结果，看他们的偏差。这基本不现实，也不科学。 最理想的方式是通过测量数据将每个管子用一个数学方程建模。这个模型方程带有一组系数。只要比较不同管子模型方程的系数，就可以知道相似程度。这个方程是存在的，我们常用的仿真软件里就有Spice器件模型。这个模型是建立在半导体物理特性基础上的，按理说是比较准确的模型。但这个模型的参数太多，而且大多数很难通过简单的测量获得。 既然用一个理想模型方程也不现实，那我采用的是一个折中的，也比较实用的办法。学电子电路的同学其实都知道，那就是用拟合函数来表示输入和输出特性曲线。输入特性是一个拟合函数，输出特性曲线是另一个拟合函数。每条特性曲线对应一组函数的系数。只要不同的管子是在同样的ib条件下，测得的输出特性，可以通过比较对应的函数系数就可以。 对于输入特性，通常用以下方程拟合。
这个方程表示，在一定的Uce条件下，ib是Ube的函数。方程的系数是a, b。只要计算出a, b，一条特定条件下（Uce为某一固定值）的输入特性曲线就确定了； 对于输出特性，通常用以下方程拟合：
这个方程表示，在一定的Ib条件下，ic是Uce的函数。方程的系数是A，K，B。只要计算出A，K，B，一条特定条件下(Ib为某一固定值)的输出特性曲线就确定了；
因此配对算法包括两部分： 第一部分是参数化：即对测量得到的每条输入，输出曲线，通过函数拟合的算法，得到每条曲线的方程系数。并保存到数据库；Python自带的函数拟合算法，有时会找不到合适的拟合参数。不过大多数情况下还不错。以后有时间要研究一下，自己写拟合算法。 第二部分是比较：以同型配对为例，先找出所有同样型号的管子，针对每一个目标管，找出和当前被测管相同测试条件（Uce，Ib）下得到的曲线方程参数，形成当前管和目标管的两个参数向量，计算两个向量的欧几里得距离，再归一化，就形成了相似性的结果。 对互补管也是同样的过程，只不过因为PNP，NPN管的测量条件和结果完全相反，需要取他们的绝对值计算特性曲线方程的拟合参数，然后再比较这些参数的相似性。
当然在具体算法实现时，还有些细节需要关注，以后再讨论吧。
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楼主
发表于 2019-4-28 18:16
