7、需求量化与测试追溯:确保系统质量的关键

需求量化与测试追溯:确保系统质量的关键

1. 需求量化的重要性

在系统开发中,编写可验证的需求至关重要。很多时候,我们容易写出听起来不错但无法验证的需求,比如“用户友好”。“友好”的程度难以精确界定,也很难进行量化测量。虽然大规模的用户研究可以帮助量化“用户友好”,但这并非嵌入式设计师通常所考虑的。他们所说的“用户友好”,往往是从设计工程师自身的视角出发,而没有充分考虑到普通用户与设计工程师的差异。

一个好的需求应该是可量化的。像“软件要快”或“软件要易于使用”这样的表述,无法让任何人确切理解其含义,因为“快”和“易于使用”没有明确的衡量标准。因此,每个需求都必须进行量化,以便将其作为判断成功与否的通过/失败标准,或者作为一个可测量的数值。

1.1 避免追求完美的需求

我们都希望系统是完美的,但这在现实中是不切实际的。除非是开发具有最高安全完整性级别的安全关键系统,否则我们必须认识到完美是无法实现的。所以,需求文档应避免对完美的要求和假设。

以下是一些假设完美的典型需求示例:
- 不良示例 :“软件永远不会崩溃。”这显然不现实,“永远”是一个极长的时间概念。
- 不完整示例 :“硬件故障的平均间隔时间至少为 5000 小时。”但此示例未提及软件故障,而整个系统的故障率才是关键。
- 不良示例 :“系统应是安全的。”“安全”的定义不明确,没有任何东西是绝对安全的。
- 不良示例 :“系统应是安全的。”没人知道如何使系统完全抵御攻击,而且新的攻击手段会

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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