良い仕事をしたければ、まず楽器を上手に活用しなければなりません。

その会社には価格が最大 10,000 ドルのハイエンド機器がいくつかありますが、同僚は単にそれらを使用し、ノブを手動で調整し、波形を確認し、測定データを手動で書き留めています。

これらの機器にはシリアル ポート、ネットワーク ケーブル、その他の通信インターフェイス、およびオープンな制御プロトコルが提供されていると思います。

AI時代を迎え、人工知能によって業務の効率化が迫られ、競争が激しいこの時代、従来のやり方に固執して進歩を考えなければ、企業も個人も疲弊してしまいます。競争力を失います。

したがって、データのテスト、収集、分析を自動化するには、コンピューターに接続し、テスト スクリプトを Python で記述する必要があります。

AI プログラミング ツールを使用すると、基本的にいくつかのキーワードを入力するだけで、Python コードを自動的に生成できます。

たとえば、最近、信号受信回路の周波数応答特性と入力インピーダンスをテストしていました。

私たちのハードウェア同僚がやったことは次のとおりです
信号発生器を使用してノブを調整して特定の周波数間隔でステップを実行し、掃引信号を生成します。オシロスコープを使用して受信回路のさまざまな部分で信号の電圧振幅をテストし、記録し、Excel に入力して分析します。データ;

私は彼らに、これらの機器の通信インターフェイスを研究し、テストと分析を実現するためにコンピュータで Python コードを作成する必要があると言いました。そして、これらの機器の通信インターフェースを研究し、作業を簡素化するために Python コードを作成する必要があります。
彼らは、コードを書くのはソフトウェア エンジニアだと言いました。

今は AI の時代だと言いました。さまざまな分野の専門家である優秀なシステム エンジニアは多かれ少なかれコードを知っているはずです。Python も非常にシンプルで理解しやすく、日常業務の一部の Python スクリプトによって大幅に改善されます。作業効率;

私は彼らを説得できなかったので、自分でやるしかなく、ホスト コンピューターを使用してオシロスコープと信号発生器を制御し、受信回路でいくつかのテストを行いました。

RS232 インターフェイスを介して信号発生器をコンピュータに接続し、ネットワーク ケーブルを介してオシロスコープをコンピュータに接続します。
シリアルコマンドを送信して、信号発生器のプロトコルに従って出力信号の周波数と振幅を制御します。
pyvisa を使用してオシロスコープを制御し、タイムベースと振幅を調整し、自動測定を制御し、データをリードバックします。
次に、オクターブを使用してデータを分析し、曲線をプロットします。

すべてを一度に行うと、総所要時間は 1 時間未満です。ほとんどのコードは、AI が自動生成した後にキーワードを入力するだけです。私はただ動かすだけです。実際にはコードはそれほど多くありません。