数字验证测试点分解

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概述

测试点实际上是把设计的功能按层级分解成一个个最简单、最底层的功能点,化繁为简,方便

测试用例

的实现。测试点主要从

功能规格(FS)



架构规格(AS)

中提取



测试点分解需要保证的几点原则

:


  1. 完备性

    ,即不能遗漏任何功能点,特别是异常处理,边界处理,容错处理这些往往容易被忽视;

  2. 低耦合

    ,不同测试点之间的相关性越低越好,这也直接决定了分解粒度,并影响testcase的开发难度;

  3. 无歧义

    ,测试点的描述要直接而明确,不同测试点之间不存在矛盾之处。
  4. 扩展性.包含异常和边界特性

为什么需要测试点分解

验证规格分解到特性,粒度比较粗,无法保证完备性,特性的理解会存在歧义,特性和测试用例的对应关系不确定。

测试点分解的规则

  1. 测试点分解的粒度要求细化到无法再细化,保证无歧义,不遗漏,同时兼顾效率不过度验证,
  2. 测试点的描述必须明确激励和期望
  3. 测试点分解是一个持续的过程,在整个芯片的验证过程中是不断更新迭代补充的。

测试点分解的方法

1.

等价类

输入值的子集,分为有效等价类和无效等价类,如输入值是正整数且小于16,则有效等价类为0<x<=15,小于0和大于16为无效等价类

2.边界值法

把输入值的边界值作为测试点,则可划分为正常区域,正常边界区域,异常边界区域,异常区域,如输入值是正整数且小于16,则正常边界区域为1和15,异常边界区域为0和16.

3.因果图表法

如输入a和b得到结果x,输入c和d得到结果y,列出所有的关系,在对不能同时的输入简化,做出测试点。

4.流程图分析法

根据不同的条件执行不同的处理,画出流程图,确认测试路径,一般用在定向测试中,有明确的的输入输出关系。

5.随机变量法

对输入的值进行随机化,一般和等价类法联合使用,在等价区域使用随机化的值。

6.错误推测法

根据经验假设错误发生,然后设计专用的测试点。

7.场景分析法

根据用户的使用场景进行测试点分解。

经常使用的测试法法是等价类法、边界值法、随机变量法和场景分析法,其次是因果图表法和流程图分析法,最后是错误推测法。在使用中通常将等价类法、边界值法和随机变量法和起来使用。

参考:

https://ke.qq.com/course/222336