72、嵌入式系统的测试、问题跟踪、错误日志与可靠性保障

嵌入式系统的测试、问题跟踪、错误日志与可靠性保障

在嵌入式系统的开发过程中,测试、问题跟踪、运行时错误日志记录以及系统的可靠性保障是至关重要的环节。这些环节相互关联,共同确保系统的质量和稳定性。

1. 软件测试

软件测试是确保软件行为符合需求、设计和预期的重要手段。它与其他验证和确认形式不同,是基于代码的实际运行情况进行评估。

1.1 测试时机

测试可以在开发周期的后期阶段进行,不同阶段的测试重点和目的各有不同:
- 单元测试 :独立测试单个模块,通常由开发人员执行。
- 子系统测试 :测试一组相关模块的交互情况,可由开发人员、独立测试人员或两者共同执行。
- 系统集成测试 :测试整个系统,确保各子系统之间的交互正常,一般由内部独立测试小组执行。
- 验收测试 :关注系统整体需求是否满足,特别是非功能需求,如性能和可靠性,必须由开发人员以外的人员执行。
- Beta测试 :将成品发布给选定的客户,在实际运行条件下进行测试,以发现验收测试中遗漏的问题。
- 回归测试 :在修复漏洞或进行修订后运行的一组测试,旨在发现修复一个漏洞可能引发的其他问题。
- 自我测试 :检查嵌入式系统的运行状态,主要针对硬件缺陷,定期或在开机时运行。

1.2 测试风格

常见的测试风格有以下四种:
-

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值