Открытие модели и включение анализа покрытия

Загрузите модель в память.

modelName = 'slvnvdemo_covfilt';
load_system(modelName);

Использовать Simulink.SimulationInput объект для конфигурирования покрытия для модели.

covSet = Simulink.SimulationInput(modelName);
covSet = covSet.setModelParameter('CovEnable','on');
covSet = covSet.setModelParameter('CovMetricStructuralLevel','MCDC');
covSet = covSet.setModelParameter('CovSFcnEnable','on');
covSet = covSet.setModelParameter('StopTime','20');
covSet = covSet.setModelParameter('CovSaveSingleToWorkspaceVar','on');
covSet = covSet.setModelParameter('CovSaveName','covData');

Моделирование модели с помощью SimulationInput объект в качестве входных данных.

simOut = sim(covSet);

Просмотр результатов покрытия перед применением фильтра. Доступ к покрытию можно получить с помощью decisioninfoили можно просмотреть отчет HTML с помощью cvhtml.

covInitial = decisioninfo(covData,[modelName,'/Saturation']);
percentInitial = 100 * covInitial(1)/covInitial(2)

percentInitial =

    50

cvhtml('covReportInitial',covData)

Оба decisioninfo и cvhtml показать тот же результат 50% покрытия принятия решения. Если вы не хотите, чтобы текущие тесты выполняли этот результат, вы можете обосновать результат, чтобы он больше не считался отсутствующим покрытием.

В этом примере мы оправдываем false решения по итогам input > lower limit цель решения в блоке Насыщение.

Выравнивание отсутствующей цели условия

MetricSelector объекты принимают путь блока или маркер блока в качестве второго ввода. Получение дескриптора блока насыщенности с помощью getSimulinkBlockHandle.

id = getSimulinkBlockHandle([modelName,'/Saturation']);

Поскольку оправдываемая цель является результатом решения, первым вводом в конструктор выбора метрики является slcoverage.MetricSelectorType.DecisionOutcome. Второй вход является дескриптором блока. Последние два показателя представляют собой индекс цели, подлежащей обоснованию, и индекс результатов этой цели, соответственно.

Потому что input > lower limit цель принятия решения - первая цель для блока Насыщения, ее целевой индекс - 1. Потому что false результат этой цели является первым результатом, его индекс результата также 1. Следовательно, последние два входа 1,1.

metr = slcoverage.MetricSelector(slcoverage.MetricSelectorType.DecisionOutcome,id,1,1);

Создайте фильтр и правило. В этом случае используется режим фильтра по умолчанию для выравнивания. Затем добавьте правило к фильтру с помощью addRule способ.

filt = slcoverage.Filter;
rule = slcoverage.FilterRule(metr,'Expected result');
filt.addRule(rule);

Сохраните фильтр в файл фильтра с помощью save способ. Затем примените файл фильтра к cvdata путем назначения filter в новый файл фильтра.

filt.save('metrfilter');
covData.filter = 'metrfilter';

Повторно сгенерировать результаты покрытия для блока насыщения с использованием нового отфильтрованного cvdata объект.

covFiltered = decisioninfo(covData,[modelName,'/Saturation']);
percentInitial = 100 * covFiltered(1)/covFiltered(2)

percentInitial =

    75

cvhtml('covReportFiltered',covData)

В HTML-отчете отсутствует результат принятия решения, указывающий на его обоснованность. Покрытие принятия решений для блока Насыщения теперь составляет 75%.