addClassification

Добавьте метрическую классификацию данных в slmetric.config.Threshold объект

Описание

пример

TC = addClassification(threshold,category) добавляет категория классификации к slmetric.config.Threshold объект.

После создания объекта используйте slmetric.config.MetricRange возразите функциям, чтобы указать диапазоны для Compliant, NonCompliant, и Warning. По умолчанию объект классификации имеет Compliant область значений -inf к inf. Метрическая Инструментальная панель указывает на область значений, которую подпадают под ваши метрические данные.

Примеры

свернуть все

Добавьте информацию о пороге в Метрическую Инструментальную панель при помощи slmetric.config.Threshold и slmetric.config.Configuration объекты. Можно добавить пороги, которые задают метрические области значений данных для этих трех категорий:

  • Совместимый — Метрические данные, которые являются допустимым диапазоном

  • Предупреждение — Метрические данные, которые требуют анализа

  • Несовместимый — Метрические данные, которые требуют, чтобы вы изменили свою модель

Создайте slmetric.config.Configuration объект.

CONF = slmetric.config.Configuration.new('name', 'Config');

Получите slmetric.config.ThresholdConfiguration по умолчанию объект в CONF.

TC = getThresholdConfigurations(CONF);

Создайте slmetric.config.Threshold возразите и добавьте его в slmetric.config.ThresholdConfiguration объект. Этот порог для mathworks.metrics.SimulinkBlockCount метрика и Value свойство slmetric.metric.Results объект.

T = addThreshold(TC, 'mathworks.metrics.SimulinkBlockCount', 'Value');

По умолчанию, slmetric.config.Threshold объект содержит slmetric.config.Classification объект, который задает метрические области значений в совместимой категории. Получите объект классификации при помощи функционального getClassifications на пороговом объекте T.

C = getClassifications(T);

Range свойством объекта классификации является slmetric.metric.MetricRange объект. Задайте метрические значения для совместимой категории при помощи slmetric.metric.MetricRange функции на области значений объекта классификации.

C.Range.Start = 5;
C.Range.IncludeStart = 0;
C.Range.End = 100;
C.Range.IncludeEnd = 0;

Эти значения указывают, что совместимая область значений является количеством блока от 5 к 100. Эта область значений не включает значения 5 и 100.

Задайте значения для метрической области значений предупреждения.

C = addClassification(T,'Warning');
C.Range.Start = -inf;
C.Range.IncludeStart = 0;
C.Range.End = 5;
C.Range.IncludeEnd = 1;

Эти значения указывают, что предупреждение является количеством блока между -inf и 5. Эта область значений не включает -inf. Это действительно включает 5.

Задайте значения для несовместимой метрической области значений.

C = addClassification(T,'NonCompliant');
C.Range.Start = 100;
C.Range.IncludeStart = 1;
C.Range.End = inf;
C.Range.IncludeEnd = 0;

Эти значения указывают, что количество блока, больше, чем 100, несовместимо. Эта область значений включает 100. Это не включает inf.

Используйте validate метод, чтобы подтвердить метрические области значений, соответствующие порогам в slmetric.config.ThresholdConfiguration объект.

validate(T)

Если области значений не допустимы, вы получаете сообщение об ошибке. В этом примере области значений допустимы, таким образом, функция ничего не возвращает.

Сохраните изменения в конфигурационном файле. Используйте slmetric.config.setActiveConfiguration функция, чтобы активировать эту настройку для метрического механизма, чтобы использовать.

configName = 'Config.xml';
save(CONF,'FileName', configName);
slmetric.config.setActiveConfiguration(fullfile(pwd, configName));

Можно теперь запустить Метрическую Инструментальную панель с этой пользовательской конфигурацией на модели.

Входные параметры

свернуть все

Метрический порог в виде slmetric.config.threshold объект.

Пороговая категория в виде одной из этих трех категорий:

  • Совместимый — Метрические данные, которые находятся в допустимом диапазоне

  • Предупреждение — Метрические данные, которые требуют анализа

  • NonCompliant — Метрические данные, которые требуют, чтобы вы изменили свою модель

Типы данных: char

Выходные аргументы

свернуть все

Категория классификации, возвращенная как slmetric.config.Classification объект.

Введенный в R2018b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте