DragonBoard自动测试配置详解:A20-A33版固件与关键功能

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本资源是一份关于DragonBoard生产测试配置的详细指南,名为"DragonBoard生产测试配置A20_A31_A31S_A33.pdf"。这份文档由专业的IT团队创建,主要针对龙板(DragonBoard)进行开发和测试,这是一种基于Linux的系统,集成了DirectFB图形化接口,主要用于板卡功能的验证和性能测试。 文档内容涵盖了以下几个关键知识点: 1. 前言: - DragonBoard是一种Linux Board Support Package (BSP)平台,它专注于图形化板卡的自动化测试,旨在确保在特定环境下的稳定性和兼容性。 - 测试系统的特点包括直接烧录固件到板卡,以降低对PC的依赖,以及区分自动测试和手动测试环节,前者涉及内存、时钟、WIFI、重力传感器等功能的检查,后者涵盖SD卡、U盘、HDMI接口、按键等物理输入设备的测试。 2. 使用入门: - 用户需要编译内核以适应特定的硬件配置,并配置测试项目,根据文档提供的4.1到4.20节详细说明,每个配置项都针对不同的硬件模块,如DRAM、RTC、WIFI、摄像头、触摸屏等,进行细致设置。 - 打包固件后,烧写过程是关键步骤,确保正确安装在DragonBoard上以便后续测试。 3. 配置文件: - 文档详细解释了配置文件的格式和限制,以及各个模块的具体配置示例,如DRAM配置关注内存的规格和参数,RTC配置可能涉及系统时钟设置,而WIFI配置则关乎网络连接功能的启用和参数设置。 - 各种接口配置如USB、MMC、HDMI、红外(IR)、麦克风(MIC)、触摸屏(TP)和摄像头等,都需要精心调整以优化测试环境。 4. 测试流程: - 测试流程设计得相当系统化,通过自动和手动测试相结合的方式,确保全面覆盖各种板卡功能和性能指标,为生产制造提供有力的质量控制。 这份文档提供了龙板生产测试中的重要配置步骤和技术细节,对于开发人员、质量工程师或系统集成者来说,是进行有效硬件测试和调试的宝贵参考资料。通过遵循文档中的指导,用户能够确保DragonBoard在不同应用场景下的稳定性和效能。

#预测因子(海温) #nino3.4赤道东太平洋(190-220,-5-5) a22=sst_djf.sel(lon=slice(190,220),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a2=(a22-a22.mean())/a22.std() #赤道印度洋(50-80,-5-5) a33=sst_djf.sel(lon=slice(50,100),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a3=(a33-a33.mean())/a33.std() #预测因子(环流场) #南欧(30-40,35-45) b11=hgt_djf.sel(lon=slice(30,40),lat=slice(45,35)).mean(axis=1).mean(axis=1) b1=(b11-b11.mean())/b11.std() #太平洋副高(120-180,-10-10) b22=hgt_djf.sel(lon=slice(120,180),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b2=(b22-b22.mean())/b22.std() #印度洋(60-80,-10-10) b33=hgt_djf.sel(lon=slice(60,80),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b3=(b33-b33.mean())/b33.std() x=np.vstack([(a2,a3,b1,b2,b3)]).T x2=np.vstack([(a2,b1)]).T y=pre_standard #多元线性回归 res=np.linalg.lstsq(x,y,rcond=None) n=res[0] ##各项系数 y_fit=(n.T*x).sum(axis=1) #拟合数据 res2=np.linalg.lstsq(x2,y,rcond=None) n2=res2[0] ##各项系数 y_fit2=(n2.T*x2).sum(axis=1) #拟合数据 #可视化 time=np.arange(1961,2017,1) fig = plt.figure(figsize=[16, 5]) ax = fig.add_subplot() ax.plot(time, y,marker='o', color='gray', markersize=5) ax.plot(time, y_fit,marker='*', color='b', markersize=5) ax.plot(time, y_fit2,marker='^', color='r', markersize=5) ax.set_title('model',fontsize=20,fontweight='bold') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Pre') plt.legend(['Source data','Fitted1','Fitted2'],frameon=False,loc='best') plt.show()选做剔除一年的交叉检验,独立试报

2023-06-01 上传