SV基础知识功能覆盖率(概念理解)

功能覆盖率  是用来衡量哪些设计特征已经被测试程序测试过的一个指标。

使用反馈环路来分析覆盖的结果，并决定采取哪种行动来达到100%的覆盖率。

首要的选择式使用更多的种子来运行现有的测试程序，其次是建立新的约束。只有在确实需要的时候才会创建定向测试。

 显式的覆盖率是在测试环境中使用SV特性直接描述的，隐含的覆盖率则是暗藏在测试中。 收集覆盖率数据，可以通过改变随机种子，就可以反复运行同一个随机测试平台来产生新的激励，每一次仿真都会产生一个带有覆盖率信息的数据库，记录随机游走的轨迹。

覆盖率操作流程：

 通过分析覆盖率数据可以决定如何修改测试集。

通过仿真器覆盖率数据分析工具你可以：

1. 运行一个带多个种子的测试。使用不同的随机种子反复地运行这个约束集。
2. 检查运行通过与否。功能覆盖信息只在仿真运行成功时才有效，当由于设计里存在漏洞而使得仿真失败时，必须丢弃覆盖率信息。
3. 分析通过多次运行得到的覆盖率。如果约束所指向的区域还没有达到100%覆盖率，但是覆盖率一直在增加，那么就继续运行更多的种子。如果覆盖率已经稳定下来，不再继续增长，那么就应该考虑修改约束，最后必要时考虑编写定向测试。
    

一、覆盖率的类型

1、代码覆盖率

覆盖率的收集一般只收集设计代码。仿真器都带有代码覆盖率的工具，覆盖率数据也被转换为可读模式。工具会通过分析源代码和增加隐藏代码自动完成代码覆盖率的统计。当完成所有的测试，代码覆盖率工具会创建相应的数据库。

• 行代码覆盖率：衡量的是多少行代码已经被执行过
• 路径覆盖率：在穿过代码和表达式的路径中有哪些已经被执行过
• 翻转覆盖率：哪些单比特变量的值为0或1
• 有限状态机覆盖率：以及状态机中哪些和状态转换已经被访问过

代码覆盖率衡量的是测试对于设计规范的“实现”究竟测试得多彻底，而非针对验证计划，虽然达到100%覆盖率，但是有可能设计代码本身就有缺陷。

2、功能覆盖率

功能覆盖率是和设计意图紧密相连的，有时也被称为“规范覆盖率”，而代码覆盖率则是衡量设计的实现情况。如果某个代码块在设计中被漏掉，代码覆盖率不能发现，但是功能覆盖率可以。

3、漏洞率