智能硬件适配测试

泽众云测试的智能硬件适配测试,帮助客户解决测试能力和资源问题,提升产品质量、规避产品风险、增加产品竞争力。智能硬件测试通过蓝牙、网络和音频接口等连接方式与手机终端连接,通过兼容性、功能性、连接稳定性、数据同步性测试场景,应用控制端与智能硬件交互性的测试服务。

我们的优势

1、机型覆盖广,提供800手机,按需选择

2、支持智能穿戴、家居、医疗、交通等适配测试

3、精准定位问题

4、丰富的在线报告

5、自动化测试技术

6、支持不同运营商的SIM和不同的微信账号

能为你解决的问题

1、连接兼容性

验证智能硬件与不同品牌、系统版本手机设备连接(蓝牙、Wifi、数据线等)的兼容性;

验证智能硬件与移动设备在不同网络条件(运营商、网络类型)下,连接的兼容性;

验证智能硬件与移动设备在不同场景(第一次搜索连接、第二次自动连接、断开重连等)下,连接的稳定性。

2、数据交互兼容性

验证智能硬件获取的数据是否可以被不同品牌、系统版本手机设备获取并显示在移动应用上;

验证在不同品牌、系统版本手机设备的移动应用。

3、手机应用端兼容性

验证移动应用(APP、小程序、H5)在不同品牌、系统版本、分辨率的手机设备上

1)安装启动卸载测试:能否正常安装、启动、卸载;

2)页面UI兼容性:应用页面UI展示是否正常;

3)功能兼容性:应用功能是否正常;

4)软件兼容性:被测应用与手机其他软件的兼容性;

5)数据兼容性:应用版本升级数据是否同步;覆盖安装。

服务流程

1、需求分析

根据测试需求,确认测试方法

2、确定机型

与客户确认本轮测试机型

3、测试执行

按照功能点测试,得到执行记录

4、测试回归

回归缺陷机型,按照机型总数的10%

5、测试报告

出具测试报告

【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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