哈斯dina, MathWorks
金宝appSimulink Coverage™执行模型和代码覆盖分析,度量模型和生成代码的测试完整性。它应用行业标准度量,如决策、条件、修改条件/决策覆盖率(MC/DC)和关系边界覆盖率,以评估模型、软件在环(SIL)和处理器在环(PIL)中的模拟测试的有效性。您可以使用缺失的覆盖率数据来发现测试中的缺口、缺失的需求或非预期的功能。
金宝appSimulink Coverage生成交互式报告,显示你的模型,C / c++ s -函数,MATLAB® 函数和 Embedded Coder生成的代码®已执行。您可以在块和子系统中突出显示覆盖率结果,以可视化测试中的差距。要评估测试的完整性,您可以从多个测试运行中积累覆盖率数据,以及查看通过单元和系统测试实现的覆盖率。覆盖率结果可以追溯到需求和测试。您可以应用过滤器从覆盖率中排除块,并在报告中证明缺失的覆盖率。
金宝appSimulink Coverage帮助您找到Simulink模型和生成代码测试中的漏洞。
在模拟运行的最后,您可以查看模型上的覆盖率结果。
绿色的物体表示完全覆盖,而红色的物体没有完全覆盖。例如,这个红色的PI Controller块缺少决策覆盖。
您可以使用coverage Details窗格查看关于每个模型元素缺失覆盖率的更多信息。
您可以单击一个模型元素来查看该元素的覆盖率细节。下面是PI Controller块覆盖结果的更多细节。您还可以看到哪些模拟实现了特定的覆盖目标。
您可以为遗漏的覆盖率进行辩解,以便将精力集中在当前打算测试的设计元素上。
您还可以查看在Simulink模型中使用的statflow状态图和MATLAB函数块的覆盖结果。金宝app
金宝appSimulink Coverage允许您度量由Simulink模型或模型中的代码生成的代码的覆盖率。例如,在软件在循环模式下运行之后,您可以看到与模型中每个元素相关联的生成代码的覆盖率结果
您可以将Simulink金宝app Coverage与其他验证工具(如Simulink Test、Simulink Design Verifier和Simulink Requirements)一起使用,以检查非预期的行为、不完整的测试和不正确的可追溯性。
一旦完成,您就可以生成一个可以与同事共享的html报告。
金宝appSimulink Coverage可以帮助您在您的Simulink模型、statflow状态图、MATLAB函数块和生成的代码中找到测试中的差距、缺失的需求,或者非预期的功能。
有关更多信息,请访问mathworks.com上的Simulink Cover金宝appage产品页面,并下载试用版以查看参考示例。
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