【摘 要】
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随着嵌入式系统的逐渐普及,越来越多的电子设备或产品安装了嵌入式芯片,有着广阔的市场。越来越多的半导体制造商,基于ARM处理器内核,不断推出嵌入式微控制器(MCU)抢占市场。
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随着嵌入式系统的逐渐普及,越来越多的电子设备或产品安装了嵌入式芯片,有着广阔的市场。越来越多的半导体制造商,基于ARM处理器内核,不断推出嵌入式微控制器(MCU)抢占市场。半导体制造商不仅生产和销售MCU,同时也会提供该系列芯片的外设驱动软件和样例参考应用程序,又称为软件开发包(Software Development Kit),简称SDK。在SDK中,外设驱动软件库和样例程序被设计成公共模块,可以被复用到不同的编译器和MCU芯片产品中,其优点是可以减少开发和维护的代价,但缺点是在软件编译测试中会出现大量相似的编译错误日志,给软件编译测试带来了极大的挑战。本文基于朴素贝叶斯分类算法,并结合自然语言工具包(NLTK)和开源的软件测试自动化框架(STAF),设计和实现了一个嵌入式软件编译测试自动化系统,能自动分析和归类编译测试中的错误日志信息,大大提高了测试的效率,减少了人力和时间的成本。本文的主要工作如下:(1)设计并实现了用于编译错误日志分析的朴素贝叶斯分类器,通过使用收集的编译日志数据进行训练,在实际应用测试中达到了对错误日志关键错误信息的提取要求。(2)设计并实现了主流嵌入式编译器IAR,Keil,ARMGCC和MCUXpresso的后台编译和日志信息收集,并基于STAF实现了分布式编译功能。(3)基于Django框架设计并实现了嵌入式软件编译结果的查询与浏览功能,能够友好的向用户展示编译结果。
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