1.语句覆盖率(Statement Coverage):收集被执行的语句比例。通过追踪测试执行期间执行的语句数量来计算覆盖率。 2.分支覆盖率(Branch Coverage):收集被执行的分支比例。通过追踪测试执行期间通过的分支数量来计算覆盖率。 3.条件覆盖率(Condition Coverage):收集被执行的条件比例。通过追踪测试
class Driver_cbs_coverage extends Driver_cbs; event trans_ready; //@event来触发采样 covergroup CovPort; covergroup CovPort @(trans_ready) ... coverpoint ifc.cb.port; endgroup endgroup virtual task post_tx(Transaction tr); CovPort.sample(); //显示通过callback来回调sample函数,完成采样 endtask...
class Driver_cbs_coverage extends Driver_cbs; event trans_ready; //@event来触发采样 covergroup CovPort; covergroup CovPort @(trans_ready) ... coverpoint ifc.cb.port; endgroup endgroup virtual task post_tx(Transaction tr); CovPort.sample(); //显示通过callback来回调sample函数,完成采样 endtask...
covergroup的实例化需要在测试bench中进行,通过调用start()方法开始收集覆盖率信息,然后通过调用sample()方法进行测试用例的采样,最后通过调用stop()方法结束收集覆盖率信息。在测试结束后,可以通过coverage API来显示覆盖率报告,以便开发者更加全面地了解测试用例的覆盖情况。 九、在软件测试中,coverage是一个非常重要的...
sample() : 采样。 get_coverage() /get_inst_coverage() : 获取覆盖率,返回0-100的real数值。 set_inst_name(string) : 设置cover group的名称。 start() /stop() : 使能或者关闭覆盖率的收集。 数据分析 使用$get_coverage() 可以得到总体的覆盖率。
sample () : 采样。 get_coverage () / get_inst_coverage:获取覆盖率,返回1-100的real数值。 set_inst_name. (string) : 设置covergroup的名称。 start () / stop () : 使能或者关闭覆盖率的收集。 6 数据分析 •使用$get_coverage()可以得到整体的覆盖率。
cg_inst1.sample(); end $display("coverage result b is %f",cg_inst1.get_coverage()); $display("coverage result d is %f",cg_inst1.get_inst_coverage()); $display("coverage result f is %f",$get_coverage()); end endmodule 使用option时,仿真结果如下: ...
(int i = 0; i < 5; i++) begin #10 mode1 = i;mode2 = 5-i; cg_inst1.sample(); end $display("coverage result b is %f",cg_inst1.get_coverage()); $display("coverage result d is %f",cg_inst1.get_inst_coverage()); $display("coverage result f is %f",$get_coverage())...
env=new();env.gen_Cfg();env.build();//实例化覆盖组实例dcc=new();env.drv.cbs.push_back(dcc);env.run();env.wrap();endendprogramclassDriver_cbs_coverageextendsDriver_cbs;covergroupCovPort;...endgroup//回调函数中触发覆盖组采样virtualtaskpost_tx(Transactiontr);CovPort.sample();endtask...
Moreover, SVLearn takes advantage of tandem repeat features and multi-coverage reads to amplify the SV genotyping accuracy and works as a powerful, multifaceted tool in a broad range of scenarios. Fig. 1: Workflow of SVLearn. Based on a known SV set, an alternative (ALT) genome was ...