基于因子相关度的最优测试用例生成方法提升Pairwise测试效率

本篇论文研究的焦点在于高速傅立叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）中的蝶形单元和地址生成器的优化。在现代IT领域，FFT是一种核心算法，广泛应用于信号处理、通信和数据分析等领域。然而，对于大型复杂系统，如 Pairwise 工程方法中的测试用例设计，传统的测试策略面临着挑战，特别是测试用例数量庞大且效率低下的问题。 论文提出了一种创新的方法，称为基于因子关系的最优测试用例集生成工程（Factor Relationship-Based Test, FRBT）。针对Pairwise 方法测试用例生成的局限，FRBT特别强调了因子相关度在测试用例设计中的作用。它通过构建UML设计模型和程序源码之间的关联矩阵，量化模块间因子的相关性，这有助于减少冗余测试，提高测试覆盖率。 关键改进点在于，FRBT采用数学模型来选择相交因子，这区别于传统依赖软件测试工程师主观经验的方式。这种方法降低了人工挑选风险，使得测试过程更为客观和高效。通过采用相关因子覆盖算法，FRBT实现了按因子相关度的两两正交覆盖，这意味着生成的测试用例既能覆盖所有可能的组合，又保持了最小数量。 实验结果表明，FRBT方法显著优于Pairwise 方法。不仅生成的测试用例数量大幅度减少，而且缺陷命中率从26.518%提升到了52.568%，这意味着在保证测试质量的同时，显著提高了测试效率。这种优化对于大型IT项目的维护和升级具有重要意义，因为它减少了测试工程师的工作负担，同时提升了软件系统的健壮性和可靠性。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种新的测试策略，通过科学的因子相关度分析和优化蝶形单元及地址生成器，有效地提高了FFT相关系统测试的效率和质量。这对于IT行业的工程实践和理论研究都具有实际价值和推动作用。