当前位置: 首页 > news >正文

使用Simulink Test进行单元测试

本文摘要:主要介绍如何利用Simulink Test工具箱,对模型进行单元测试。内容包括,如何创建Test Harness模型,如何自动生成excel格式的测试用例模板来创建测试用例,如何手动填写excel格式的测试用例模板来手动创建测试用例。

  • 单元测试的目的

创建完模型后,我们需要验证模型的行为,即仿真结果,是否跟我们预期的一致,这样才能保证由模型生成的代码在嵌入式系统中执行得到结果跟我们预期的一致。单元测试主要是以模型或者模型内的子系统为单位进行测试。

虽然单元测试不能发现所有的问题,比如实际系统中的接口信号跟我们预期的不符,或者一些性能方面的需求。但是单元测试个人感觉还是必须的,测试用例设计的越全面,即把自己能想到的所有情况都测试一遍,后续在实车上出现非预期的情况就越少。

并且在模型单元测试中找问题会比在后续的集成测试,以及实车测试中找问题容易的多,所以尽量能在单元测试中发现的不能就不应该流出到后续的开发流程中。

做好单元测试会极大的提高开发效率。

现在Matlab的Simulink Test工具箱做的也越来越完善,只需要简单几步就可以创建出测试环境,方便的修改测试用例,结果的可视化和报告功能也做得很好了,下面就具体介绍一下用法。

  • 创建Test Harness测试模型

Test Harness 模型可以理解为一个测试框架。由被测试模型,信号输入和信号输出组成。

如果一个模型不是很复杂的话,可以直接对一个模型整体创建一个Test Harness模型,进行测试。具体方法是在模型最外层的空白处,点击鼠标右键,选择Test Harness -> Create for Model…

如果模型很复杂的话,也可以对模型中的各个子系统分别创建Test Harness模型,然后分别单独测试这些子系统。具体方法是选中想要测试的子系统,点击鼠标右键,选择Test Harness -> Create for 'subsystem name'

点击后,就会出现如下的配置界面

其中,{Name}是给出Test Harness模型的名称
{Save test harness extern}如果不勾选 ,那么这个test harness模型就不会单独的生成一个文件,而是保存在原模型里面
{Save test harness extern}如果勾选,那么这个test harness模型就以一个单独的文件保存

Test Harness模型的可以选择的输入输出如下:

其中Harness模型的输入,可以选择为普通的Inport,Signal Builder,Signal Editor,From Workspace,From File,Test Sequence等
Harness模型的输出,可以选择为普通的Outport,Scope,To Workspace,To File,Terminator等
实际可以根据自己的习惯和需求进行选择。
下图是输入为Inport,输出为Outport的Test Harness模型,本篇文章主要介绍针对这种类型的Test Harness模型进行单元测试。这种模型的输入信号以及期望的输出信号可以通过excel的测试用例模板来给出。

其中,Signal spec and routing 里的内容如下,会按照原模型的设置,将所有的输入信号的数据类型和采样时间做一个转换。

这样一个Test Harness模型就创建完了,接下来就准备对这个模型做测试。

  • 自动创建excel格式的测试用例模板

首先打开Simulink Test Manager,可以在模型菜单的APPS里面搜索Simulink Test

然后点击“Simulink Test Manager”

或者直接在窗口输入命令:
sltest.testmanager.view

就会打开Test Manager的窗口

接下来用AUTO CREATE功能,新建一个Test File,并且自动生成测试用例的模板。点击New -> Test File from Spreadsheet

然后会跳出如下界面,选择“Create a test template file for specifying data”

点击Next后跳出如下的界面,在Model中选择要被测试的模型,Harness中选择该模型中创建的需要被测试的Test Harness模型

然后会跳出如下界面,勾选想要在excel中想要包含的项目

Inputs:模型最外层的输入。这个必须要选的,可以在excel表中编辑输入的值
Parameters:模型中的参数。如果测试时不需要改变参数值的话,可以不勾选。
这边推荐是弄清楚Parameters在excel页中设置的格式后,这边也都不用勾选了,如果需要修改参数值的话,按照格式,手动添加想要修改的参数值
Comparison signals:信号线上logged的信号。这个必须勾选,并且需要把希望被测试的信号对应的信号线设置为logged。

Include all attributes in the spreadsheet:信号的一些参数设置,比如插值方式,绝对允许误差等,推荐勾选上。

下一步是设置测试用例的个数和测试用例的基本名称

比如按照上面的设置,就会在测试用例的excel文件中,生成10个sheet,每一个sheet的名字为我们指定的名称+序号

最后,指定Test Manager的测试文件名和测试用例的excel文件名和存储位置。

这样就会自动生成Test Manager的测试文件和测试用例的excel文件。
Test Manager的测试文件打开后,如下图。

Test Suite:每一个测试文件中,都可以定义若干个Test Suite,可以把同一类型或同一功能的测试用例放到一个Test Suite中
Test Case:每一个Test Suite中,可以定义若干个Test Case,Test Case中规定了测试详细的执行信息。实际测试执行的时候也针对每一个Test Case进行测试的
Create Test Case from External File:测试用例的具体信息从excel模板中提取,这篇文章重点介绍以这种形式来创建测试用例
小锁标记:表示这些设置是通过excel文件中的设置固定的,无法在该页面进行修改,只能通过excel文件进行修改。
*标记:提示这些设置是有过修改

下面详细介绍测试用例的每一项设置的内容:
TAGS:可以给一个标签名,比如按照功能,测试类型等,方便以后批量查找测试用例
DESCRIPTION:可以给描述测试用例的测试步骤,方法等,方便理解
REQUIREMENTS:可以和需求关联。Matlab现在有“Simulink Requirements”这个Toolbox,可以在里面写需求文档,将需求和模型,以及对应的测试用例关联起来,以满足A-ASPICE或者ISO26262所规定的软件开发流程中的可追溯性的要求。
SYSTEM UNDER TEST:里面设置了要被测试的模型,或者针对模型中所创建的某一个Test Harness模型进行测试。
另外,如果有需要的话,这边也可以在进行单元测试时,覆盖掉原模型的设置,比如常用的一个就是仿真时间,可以根据每个测试用例输入数据的实际结束时间,覆盖掉原模型的仿真结束时间

PARAMETER OVERRIDES:这里如果是根据excel模板生成的测试用例的话,是锁定不能修改的,里面列出了某个测试用例中,需要改变的参数

CALLBACKS:里面分为3个不同时刻的,运行我们想要的脚本。
其中PER-LOAD是在读取模型之前,POST-LOAD是在读取完模型之后,CLEANUP是在测试仿真完成之后。
一种比较常见的用法是,在PER-LOAD中读取测试模型的数据词典里数据,在CLEANUP中清除这次测试的所有数据。

INPUTS:定义测试的输入信号,这里如果是根据excel模板生成的测试用例的话,是锁定不能修改的。
另外这边有两个选项可以勾选,如果勾选“Include input data in test result”的话,在最后的结果中,也会显示输入信号。
如果勾选“Stop simulation at last time point”的话,仿真测试到最后一个输入点的时候就会停止。

SIMULATION OUTPUTS:可以在里面再选取模型中logged的信号作为观测量
CONFIGURATION SETTINGS OVERRIDES:可以在仿真测试的时候对原模型的设置进行覆盖
BASELINE CRITERIA:里面设置了期望值,以及比较仿真测试结果和期望值的一些参数。这里如果是根据excel模板生成的测试用例的话,是锁定不能修改的。但可以点击Edit在excel文件中修改。
对比数据时,可以设置绝对误差,相对误差,时序领先误差和时序滞后误差

这四个参数可以在excel中,对应变量的下方设置,具体格式和参数名称如下

ITERATIONS:迭代测试。这里如果是根据excel模板生成的测试用例的话,是锁定不能修改的。会根据测试用例数自动生成,表示这个测试会根据不同的配置重复进行

COVERAGE SETTINGS:统计覆盖度的设置。如果需要统计模型的覆盖度的话,就勾选“Record coverage for referenced models”和“Record coverage for system under test”

COVERAGE METRICS 的设置要在最外面的工程中设置,一般选择Decision,Condition和MCDC这三个覆盖度就够应付各种检查了。

点击Run,就会执行测试

测试的结果会在Result and Artifacts中显示。如果仿真结果和预期符合就是绿色的勾勾,否则是红色的叉叉
Baseline Criteria Result里显示的就是我们给定的信号期望值与实际值之间的比较。
上面的图是把仿真结果和期望结果放在一张图上显示出来,下面的图是两者之差和允许误差范围
External Inputs里显示的是输入信号的值。(在{INPUTS}里勾选了Include input data in test result才会有)
Sim Output里显示的是模型中logged信号的值

另外如果设置了搜集覆盖度,那么还可以看到针对被测模型,所有测试用例累积的覆盖度

手动创建excel测试用例模板

了解了Test Manager用的excel测试模板的格式后,有时候手动创建测试模板会更方便一些。被测对象有多个测试用例的话,可以写多个excel文件,也可以在一个excel文件中的多个sheet上写。

比如对于下图的Test Harness模型,有7个输入和两个输出,那我们就要给7个输入赋值,以及给出对应时刻的输出的值

首先定义输入信号,时间序列{time}定义必须写在最前面,然后在每一列跟着输入信号的名称。
对于输入信号还推荐定义输入信号的数据类型,用Type:<数据类型>来定义。
另外为了区分信号是输入还是输入,需要在输入信号最开始的一列定义Source:Input

对于输出信号,也是一样,首先是时间序列{time},然后在后面的列跟着输出信号的名称。
输出信号也要定义数据类型,以及定义该信号为输出Source:Output
对于输出信号还可以定义允许误差,比较常用的是相对误差和绝对误差。一般对于浮点类型的数据,需要给一个相对误差,因为浮点数没法比较完全相等
对于输出信号,还需要指定该信号在模型中的位置,是通过BlockPath加PortIndex来确定的。
比如对于上图的两个输出信号,不但要指定信号名,还要指定连接信号线的模块{BlockPath}和该模块对应的端口号{PortIndex}(如果端口号是1的话可以忽略不填)
还可以指定信号的插值方式{Interp},如果时间序列不是最小步长的话,插值方式有两种,一个是保持上一次时刻的值“zoh”和线性插值”linear“

创建好测试用例的excel模板后,就可以手动创建一个以填写好的excel模板,在Test Manager中创建Test Case。
点击New -> Test File,然后给测试文件起一个名字

在{SYSTEM UNDER TEST}下面选择要被测试的模型以及模型内的Harness模型,然后选中“Create Test Case from External File”,选择之前创建的excel测试用例文件。系统就会把在excel模板中填写的输入和输出的信息分别在{INPUTS}和{BASELINE CRITERIA}中自动创建好

最后再修改一些其他想要修改的设置,就能进行测试了。

行动吧,在路上总比一直观望的要好,未来的你肯定会感 谢现在拼搏的自己!如果想学习提升找不到资料,没人答疑解惑时,请及时加入扣群: 320231853,里面有各种软件测试+开发资料和技术可以一起交流学习哦。

最后感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:

这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程,希望也能帮助到你!

相关文章:

使用Simulink Test进行单元测试

本文摘要&#xff1a;主要介绍如何利用Simulink Test工具箱&#xff0c;对模型进行单元测试。内容包括&#xff0c;如何创建Test Harness模型&#xff0c;如何自动生成excel格式的测试用例模板来创建测试用例&#xff0c;如何手动填写excel格式的测试用例模板来手动创建测试用例…...

深度学习中超参数设置

1、batchsize 在训练深度学习模型时&#xff0c;batch size&#xff08;批大小&#xff09;和 epochs&#xff08;迭代次数&#xff09;之间的关系取决于您的数据集大小、模型复杂度、计算资源等因素。下面是一些一般性的指导原则&#xff1a; 较大的 Batch Size&#xff1a;通…...

Docker nsenter 命令使用

查看容器对应宿主机上面的pid&#xff0c;容器技术的实质是进程&#xff0c;并没有完整的操作系统&#xff0c;就相当于在主机上面fork了一个子进程&#xff0c;通过docker daemon去fork一个子进程&#xff0c;这个子进程是可以在主机上面看到其pid的。 $ docker inspect -f {…...

十二种网络威胁防护方案

一、SQL注入 SQL注入即是指web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断或过滤不严&#xff0c;攻击者可以在web应用程序中事先定义好的查询语句的结尾上添加额外的SQL语句&#xff0c;在管理员不知情的情况下实现非法操作&#xff0c;以此来实现欺骗数据库服务器执行非授权的任…...

C++ sort()排序详解

头文件 在C中使用sort()函数需要使用#include<algorithm> sort()基本使用方法 sort()函数可以对给定区间所有元素进行排序。它有三个参数sort(begin, end, cmp) 其中begin为指向待sort()的数组的第一个元素的指针&#xff0c;end为指向待sort()的数组的最后一个元素的…...

移动机器人系统与技术:自动驾驶、移动机器人、旋翼无人机

这本书全面介绍了机器人车辆的技术。它介绍了道路上自动驾驶汽车所需的概念。此外&#xff0c;读者可以在六足机器人的构造、编程和控制方面获得宝贵的知识。 这本书还介绍了几种不同类型旋翼无人机的控制器和空气动力学。它包括各种旋翼推进飞行器在不同空气动力学环境下的模…...

zTasker v1.88.1一键定时自动化任务

软件介绍 zTasker是一款完全免费支持定时、热键或条件触发的方式执行多种自动化任务的小工具&#xff0c;支持win7-11。其支持超过100种任务类型&#xff0c;50种定时/条件执行方法&#xff0c;而且任务列表可以随意编辑、排列、移动、更改类型&#xff0c;支持任务执行日志&a…...

时序医疗数据集---adfecgdb

数据集简介 该数据库包含了在波兰西里西亚医科大学妇产科&#xff0c;通过使用KOMPOREL系统收集的5位临产孕妇&#xff08;孕38至41周&#xff09;的多通道胎儿心电图&#xff08;FECG&#xff09;记录。这些记录通过腹部四个电极和安置在胎儿头部的直接心电图电极同步收集&am…...

ruoyi-vue-pro 使用记录(4)

ruoyi-vue-pro 使用记录&#xff08;4&#xff09; CRM数据库线索客户商机合同回款产品其他 CRM 文档 主要分为 6 个核心模块&#xff1a;线索、客户、商机、合同、回款、产品。 线索管理以 crm_clue 作为核心表客户管理以 crm_customer 作为核心表商机管理以 crm_business 作…...

【17-Ⅱ】Head First Java 学习笔记

HeadFirst Java 本人有C语言基础&#xff0c;通过阅读Java廖雪峰网站&#xff0c;简单速成了java&#xff0c;但对其中一些入门概念有所疏漏&#xff0c;阅读本书以弥补。 第一章 Java入门 第二章 面向对象 第三章 变量 第四章 方法操作实例变量 第五章 程序实战 第六章 Java…...

订单超时自动取消的实践方案

1、定时任务方案 方案流程&#xff1a; 每隔 30 秒查询数据库&#xff0c;取出最近的 N 条未支付的订单。 遍历查询出来的订单列表&#xff0c;判断当前时间减去订单的创建时间是否超过了支付超时时间&#xff0c;如果超时则对该订单执行取消操作。 定时任务方案工程实现相…...

【gin框架入门】

1.介绍 Gin 是一个用 Golang编写的 高性能的web 框架, 由于http路由的优化&#xff0c;速度提高了近 40 倍。 Gin的特点就是封装优雅、API友好。 Gin的一些特性&#xff1a; 快速 基于 Radix 树的路由&#xff0c;小内存占用。没有反射。可预测的 API 性能。 支持中间件 传入…...

dev c++调试录入数字后回车直接关闭

1、我的dev c版本是5.11 2、输入7后&#xff0c;回车就没有了&#xff0c;原因是1013,1.cpp未包含在项目中 3、新建项目&#xff0c;并将test_debug.cpp包含在项目内&#xff0c;就可以下断点调试了...

java期末复习

java jdk jre jvm .java-------->.class----jvm---->机器语言 编写源文件 编译源文件生成字节码 加载运行字节码 java语句执行顺序 顺序 选择 循环 异常处理 基本语法 方法格式 权限修饰符 返回值声明 方法名称(参数列表){方法中封装的逻辑功能;return 返回值;}–权…...

让新手变中手的ChatGPT 使用方法

让新手变中手的ChatGPT 使用方法 已经要一年了,没想到这篇还是一样有用。看到许多依然是一句话就要问出结果的教学,就知道AI 进步很快,但人的学习速度还需要更多时间。 以下为去年原版内容加上新的两招更新,希望帮助你使用ChatGPT 更好用,当未来文字可直接生成影像时,你…...

桥接模式类图与代码

欲开发一个绘图软件&#xff0c;要求使用不同的绘图程序绘制不同的图形。以绘制直线和圆形为例&#xff0c;对应的绘图程序如表 7.7 所示。 根据绘图软件的扩展性要求&#xff0c;该绘图软件将不断扩充新的图形和新的绘图程序。为了避免出现类爆炸的情况&#xff0c;现采用桥接…...

Oracle count的优化-避免全表扫描

Oracle count的优化-避免全表扫描 select count(*) from t1; 这句话比较简单&#xff0c;但很有玄机&#xff01;对这句话运行的理解&#xff0c;反映了你对数据库的理解深度&#xff01; 建立实验的大表他t1 SQL> conn scott/tiger 已连接。 SQL> drop table t1 purge…...

leetcode17. 电话号码的字母组合

题目描述&#xff1a; 给定一个仅包含数字 2-9 的字符串&#xff0c;返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。给出数字到字母的映射如下&#xff08;与电话按键相同&#xff09;。注意 1 不对应任何字母。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;digits "…...

如何设计与管理一个前端项目

目录 前端项目设计 前端项目搭建 洞察项目瓶颈 方案调研与选型对比 前端项目管理 合理的分工排期 风险把控 及时反馈与复盘 结束语 如果说基础知识的掌握是起跑线&#xff0c;那么使大家之间拉开差距的更多是前端项目开发经验和技能。对于一个项目来说&#xff0c;从框…...

【MQTT】mosquitto 的 “下载、交叉编译、使用” 详细教程,手把手搭建一个MQTT Broker

&#x1f601;博客主页&#x1f601;&#xff1a;&#x1f680;https://blog.csdn.net/wkd_007&#x1f680; &#x1f911;博客内容&#x1f911;&#xff1a;&#x1f36d;嵌入式开发、Linux、C语言、C、数据结构、音视频&#x1f36d; ⏰发布时间⏰&#xff1a;2024-05-11 0…...

浅谈 React Hooks

React Hooks 是 React 16.8 引入的一组 API&#xff0c;用于在函数组件中使用 state 和其他 React 特性&#xff08;例如生命周期方法、context 等&#xff09;。Hooks 通过简洁的函数接口&#xff0c;解决了状态与 UI 的高度解耦&#xff0c;通过函数式编程范式实现更灵活 Rea…...

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…...

Docker 离线安装指南

参考文章 1、确认操作系统类型及内核版本 Docker依赖于Linux内核的一些特性&#xff0c;不同版本的Docker对内核版本有不同要求。例如&#xff0c;Docker 17.06及之后的版本通常需要Linux内核3.10及以上版本&#xff0c;Docker17.09及更高版本对应Linux内核4.9.x及更高版本。…...

使用VSCode开发Django指南

使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架&#xff0c;专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用&#xff0c;其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...

解锁数据库简洁之道:FastAPI与SQLModel实战指南

在构建现代Web应用程序时&#xff0c;与数据库的交互无疑是核心环节。虽然传统的数据库操作方式&#xff08;如直接编写SQL语句与psycopg2交互&#xff09;赋予了我们精细的控制权&#xff0c;但在面对日益复杂的业务逻辑和快速迭代的需求时&#xff0c;这种方式的开发效率和可…...

全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)

数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集&#xff0c;包含8种湿地亚类&#xff0c;该数据以0.5X0.5的瓦片存储&#xff0c;我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份&#xff0c;方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...

大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南

一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...

Element Plus 表单(el-form)中关于正整数输入的校验规则

目录 1 单个正整数输入1.1 模板1.2 校验规则 2 两个正整数输入&#xff08;联动&#xff09;2.1 模板2.2 校验规则2.3 CSS 1 单个正整数输入 1.1 模板 <el-formref"formRef":model"formData":rules"formRules"label-width"150px"…...

鸿蒙DevEco Studio HarmonyOS 5跑酷小游戏实现指南

1. 项目概述 本跑酷小游戏基于鸿蒙HarmonyOS 5开发&#xff0c;使用DevEco Studio作为开发工具&#xff0c;采用Java语言实现&#xff0c;包含角色控制、障碍物生成和分数计算系统。 2. 项目结构 /src/main/java/com/example/runner/├── MainAbilitySlice.java // 主界…...

【无标题】路径问题的革命性重构:基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论

路径问题的革命性重构&#xff1a;基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论 一、传统路径模型的根本缺陷 在经典正方形路径问题中&#xff08;图1&#xff09;&#xff1a; mermaid graph LR A((A)) --- B((B)) B --- C((C)) C --- D((D)) D --- A A -.- C[无直接路径] B -…...