评估板(EVB)及其配套软件具有即插即用功能，可轻松评估ADI产品的性能。其图形用户界面(GUI)提供了直观的方式，可进行手动配置并与该设备通信。但是，在更复杂的产品中，如果不能自动处理这些重复性任务，那么在评估所有可用功能的同时，扫描产品的所有附加功能可能会变得非常耗时。
本文说明如何记录宏，以及如何无需开发复杂的软件控制器代码，也能在Python®和MATLAB®环境中使用宏来自动处理某些评估任务。本文以 AD7380 和 AD7606C-16 为例自动处理所有用户交互，用于扫描不同的配置，发起转换，然后导出结果。本文使用这些示例来自动评估过采样数字滤波器带给模数转换器(ADC)的性能优势。虽然本文着重介绍AD7380和AD7606C-16，但本文中的信息也适用于ADI的其他产品和应用。
ACE设计用于在组件的功能操作中指导用户，让用户以所需的抽象级别访问系统。
在ADC示例中，ACE通常以波形或直方图的形式显示原始数据，并通过FFT计算AC性能指标，例如SNR或THD。本文展示如何无需进行软件开发自动处理所有这些程序。
图1. 评估板的硬件和软件交互框图，包括ACE与Python/MATLAB的通信。
图2显示AD7380插件芯片视图，其中包含多个按钮，以便轻松配置该器件：
REF允许选择内部或外部基准电压源
OSC可以启用过采样，并设置过采样率
图2. AD7380的ACE插件芯片视图。
图3显示AD7606C-16插件芯片视图，其中多个按钮用深蓝色突出显示，可用于：
通过单击PGA符号选择每个通道的模拟输入范围
选择内部或外部基准电压源
选择过采样率
配置偏置/增益/相位校准功能
配置诊断
图3. AD7606C-16的ACE插件芯片视图。
虽然前面的示例使用AD7380和AD7606C-16，但本文不止介绍这些产品，还包括与ACE配套使用和用于自动处理重复性任务的所有其他器件。每个ACE插件都有自己的GUI布局。但是，随着产品日益变得复杂，添加的功能越来越多（例如诊断、校准等），手动测试所有这些功能也会变得更加复杂和繁琐。ACE远程控制能够设置或扫描参数，例如，扫描过采样率和测量噪声性能的改善程度。
在开始编写远程控制ACE的代码之前，需要先按照以下步骤与ACE建立通信：
打开ACE，前往设置
找到IPC服务器选项卡，确保已启动该服务器
确保已分配了一个端口，最好是2357
图4. 与ACE建立通信。
ACE提供宏工具菜单，通过将配置和设备交互步骤存入宏文件进行记录。生成宏之后，可以使用该宏来一次性自动重复所有步骤。以下是生成宏的步骤：
打开ACE，进入工具 >> 宏工具。
点击图5中蓝色高亮显示区域中图标右侧的记录宏命令按钮。
开始执行设备交互，例如更改参数、向存储器映射中的寄存器输入值、捕捉数据等。在浏览和使用GUI时，命令窗口中会填入信息。
在记录要输入的所有操作/设置之后，点击停止记录宏命令按钮。按钮在上述同一位置。将会自动弹出命令窗口。
例如，在记录宏时，用户使用图2中所示的按钮配置过采样率和分辨率模式。命令窗口如图5所示。
图5. 命令窗口和宏工具。
在这个窗口中，可以查看记录的所有步骤，甚至可以跳过/中断任何无需自动生成的步骤，然后将整个程序导出到一个可选择语言的脚本中，如图5中红色高亮部分所示。
记录宏文件之后，可以再次保存和播放，以重复之前执行过的步骤。ACE有一个内置功能，可以生成脚本，按照所选的受支持的语言执行记录的操作。所以，按照之前的列表，接下来的步骤是：
5. 点击图5中蓝色高亮显示区域右侧的生成图标，打开脚本生成器窗口。
6. 从C#、MATLAB或Python中选择所需的语言，然后点击导出。
之后，可以将该代码导入IDE中执行。以这段代码为基础，添加额外的功能，例如仪器控制，构建自动测试台，以获取测量结果。接下来的章节中显示的示例使用Visual Studio Code或MATLAB，这些示例仅使用产品评估板来执行噪声分析，不使用任何额外的设备。
图6. 使用Python语言的ACE代码生成编辑器。
上一节中生成的.py文件可用于轻松启用和重复之前记录的一系列操作。此外，通过编辑这些脚本和自动处理某些任务，还能获得更大的益处。在前面的示例中，在AD7380 ACE插件中设置了过采样率和分辨率，对生成的宏进行了编辑，以便使用输入参数，如图7所示。注意，默认情况下，这些宏被称为execute_ macro()，但可以将这个名称更改为更具描述性的名称。
图7. 编辑Python函数，以便使用输入参数。
这些宏现在可以在内部调用实现循环，扫描过采样率值，显示噪声性能如何随着过采样率提高而改善，以及启用两个额外的分辨率位带来的好处。
图8. 这些指令用于实现循环，该循环扫描过采样率，打开和关闭两个额外的分辨率位。
因此，Python示例代码访问导出的数据文件，读取ACE插件测量的SNR数据，并通过串行监控器报告数据。如表1所示，过采样可以改善噪声性能，但在某些情况下，为了展示AD7380显示为18位字，而非16位字带来的真正优势，需要两个额外的分辨率位。
表1. AD7380 SNR与过采样率的关系
与Python示例一样，自动生成的代码也可以导出用于MATLAB中，在本例中生成一个.m文件。在本例中，宏被定义为一个函数，但可以对宏进行编辑，以便使用输入参数。以下MATLAB示例使用AD7606C-16板。
同样，可以通过自动使用ACE来轻松评估AD7606C-16的过采样优势。图9显示一个MATLAB函数，经过编辑后可以使用多种参数，例如吞吐量、样本数量、接口类型（串行或并行）、基准电压源（内部或外部）、过采样率、数字走线数量或模拟输入范围。
图9. 编辑MATLAB函数，以便使用输入参数。
这个特定函数可以在主代码中使用，以快速启用不同配置的数据采集，轻松执行多个AD7606C-16指标比较，例如：
噪声性能与过采样率
性能与吞吐量
性能与模拟输入范围
内部基准电压源与外部基准电压源
串行接口与并行接口
等等。注意，这只是以AD7606C-16为例；根据所评估的产品不同，可能需要执行多种不同的性能评估。
您可以访问wiki.analog.com查看AD7606C-16的使用说明，包括可用的源代码。其中介绍了如何生成宏代码，也给出了后期处理数据的示例。OversamplingSweep.m示例扫描过采样率，针对每个值绘制代码直方图。如图10所示，过采样率越大，代码直方图越窄。表2也显示代码的峰峰值分布如何随过采样降低。
图10. 代码直方图显示噪声性能如何随过采样率改善。可使用简单脚本扫描可用的多种过采样率选项（高达256个）。
表2. AD7606C-16的代码分布与过采样率的关系
新型ACE平台可作为新评估板的软件框架，由于能够记录宏，对于希望加快ADI产品评估工作速度的硬件设计人员来说，这是一个有利的工具。这些宏通过行业通用的编程语言，例如Python或MATLAB助力实现测试自动化。自动处理这些任务反过来又会加快产品评估和选型，帮助加快上市时间，缩短硬件设计周期。
