54、嵌入式软件开发:测试、数据保护与代码审查的全面指南

嵌入式软件开发:测试、数据保护与代码审查的全面指南

1. 测试与测试计划的重要性

在嵌入式软件开发中,确保软件质量的关键在于全面测试,而制定书面测试计划则是实现全面测试的最佳途径。测试计划应包含待执行的测试列表、预期测试结果以及可追溯信息,以便明确通过测试所验证或确认的需求或设计部分。

1.1 测试和测试计划的重要性

客户对嵌入式系统的质量标准高于桌面软件。桌面软件虽复杂且存在偶尔的错误和系统崩溃,但用户通常能够容忍。然而,对于嵌入式系统,如行驶中需重启的汽车或因软件未更新而提供冷水的热水器,用户的容忍度较低。因此,嵌入式系统的目标是始终可靠运行,而非仅仅基本可用。跳过测试计划就如同跳过软件设计文档一样,是不可取的。

1.2 可能出现的症状

  • 没有书面测试计划。
  • 测试计划与系统需求不可追溯,即未记录每个测试所涵盖的需求。
  • 测试执行时间在开发周期中未得到合理分配,或因进度超时而缩短。
  • 测试人员在产品实现完成后才参与设计,导致部分代码难以或无法有效测试。

1.3 测试不足的风险

  • 由于早期测试不足,在开发周期后期才发现缺陷,增加了返工时间和成本。
  • 测试不彻底,导致缺陷进入发布产品。
  • 缺乏书面测试计划,使得测试人员难以争取更多时间进行充分测试,可能导致产品过早发布或测试不足。
  • 测试工作可能因重复测试或不确定已执行的测试而浪费精力。

2. 数据共享风险

数据共享

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,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化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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