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 = 5000

    scale_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 = 5000
    scale_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))*1.0/32768
    eps = 1e-5
    assert 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。

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