软件测试之性能测试实施流程

软件测试之性能测试实施流程:

 

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1.测试需求分析

测试需求分析是整个性能测试的基础,在这一阶段测试负责人要和项目干系人进行沟通,同时手机各种项目资料,尤其要搞清楚用户对待性能测试的核心需求。

测试需求分析阶段的主要任务是确定测试策略和测试范围。对于多数系统,性能测试策略主要根据软件类型等自身特点,以及用户对性能测试的核心需求等来确定,测试范围则根据测试策略和需求分析的结果来确定。

2.测试计划制订与评审

在性能测试策略和测试范围确定后,接下来的任务是制定性能测试计划。测试计划主要包含测试内容与范围、测试策略说明、测试方案设计、测试实施安排、性能测试标准、测试环境部署、风险分析、人员需求与分工等内容,测试计划要进行评审才可以生效。

3.测试案例设计与开发

本阶段主要包含测试场景的设计和测试脚本的开发。
测试脚本开发主要是指开发和场景相关的测试脚本,测试脚本开发比较常见的做法是先通过测试工具录制用户的操作,然后进行修改,例如可以通过泽众PerformanceRunner、LoadRunner、JMeter 等性能工具完成录制,之后进行代码修改以及参数化等工作。有些特殊项目的测试程序可能完全由测试人自己编写。

4.测试执行与监控

本阶段主要包含性能测试实施与过程监控。测试实施主要是指通过测试工具或者真实的用户来执行测试场景,具体工作主要有创建测试场景、执行测试场景和监视测试场景等。

监控并推动性能测试项目的进展是测试经理的主要职责。在执行过程中,策划四经理通常会根据项目具体情况进行测试内容的调整,例如修改测试场景、调整测试范围等。

5.分析测试结果

本阶段主要根据前面的测试数据来分析测试结果,为优化和调整系统提供依据。测试分析的对象是应用程序、应用服务器、数据库服务器、操作系统和硬件资源等。通过对测试结果的综合分析,准确定位系统的性能问题。

6.编写性能测试报告

根据分析结果编写性能测试报告。测试报告主要包含测试过程记录、测试分析结果和系统调整建议等内容。

7.测试经验总结

测试结束后的经验总结也是十分重要的,通过总结本次工作经验和一些教训,能为以后的测试工作提供一些好的借鉴。

 

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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