数字验证测试点分解

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)与架构规格(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.因果图表法也是正交矩阵法

    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