40、软件故障定位与X射线脉冲星信号去噪技术解析

软件故障定位与X射线脉冲星信号去噪技术解析

1. 软件故障定位方法

在软件开发过程中，故障定位是一项复杂且关键的任务。这里介绍一种有效的故障定位优先级方法，尤其适用于立体匹配软件。

1.1 测试用例分组信息

首先来看测试用例的分组情况，如下表所示：
| 组号 | 测试用例 | 结果状态 | 元素向量 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 一 | {t1, t7, t8} | P F F | 5 |
| 二 | {t2, t9} | P F | 4 |
| 三 | {t3, t6} | P P | 5 |
| 四 | {t4, t10} | F F | 6 |
| 五 | {t5} | P | 4 |

1.2 Tarantula方法

Spectrum - based fault localization (SBFL) 是一种基于覆盖的故障定位技术。这里选用Tarantula方法来计算程序元素的可疑值。该方法的核心思想是：被更多失败测试用例覆盖且被较少通过测试用例覆盖的程序元素，更有可能包含故障，会被赋予更高的可疑值。程序元素可以是单个语句或方法。计算公式如下：
[Tarantula(e) = \frac{\frac{n_{10}(e)}{n_{10}(e)+n_{00}(e)}}{\frac{n_{10}(e)}{n_{10}(e)+n_{00}(e)} + \frac{n_{11}(e)}{n_{11}(e)+n_{01}(e)}}]
其中，(P) 是包含元素 (e) 的被测程序，(e \in P)；(n_{11}