算法测试报告

❶ 算法课程设计报告

题目中要求的功能进行叙述分析，并且设计解决此问题的数据存储结构，（有些题目已经指定了数据存储的，按照指定的设计），设计或叙述解决此问题的算法，描述算法建议使用流程图，进行算法分析指明关键语句的时间复杂度。
给出实现功能的一组或多组测试数据，程序调试后，将按照此测试数据进行测试的结果列出来 。
对有些题目提出算法改进方案，比较不同算法的优缺点。
如果程序不能正常运行，写出实现此算法中遇到的问题，和改进方法；
2 对每个题目要有相应的源程序（可以是一组源程序，即详细设计部分）：
源程序要按照写程序的规则来编写。要结构清晰，重点函数的重点变量，重点功能部分要加上清晰的程序注释。
程序能够运行，要有基本的容错功能。尽量避免出现操作错误时出现死循环；
3 最后提供的主程序可以象一个应用系统一样有主窗口，通过主菜单和分级菜单调用课程设计中要求完成的各个功能模块，调用后可以返回到主菜单，继续选择其他功能进行其他功能的选择。最好有窗口展示部分。
4 课程设计报告：（保存在word 文档中，文件名要求 按照"姓名-学号-课程设计报告"起名，如文件名为"张三-001-课程设计报告".doc ）按照课程设计的具体要求建立的功能模块，每个模块要求按照如下几个内容认真完成；
其中包括:
a)需求分析：
在该部分中叙述，每个模块的功能要求
b)概要设计
在此说明每个部分的算法设计说明（可以是描述算法的流程图），每个程序中使用的存储结构设计说明（如果指定存储结构请写出该存储结构的定义。
c）详细设计
各个算法实现的源程序，对每个题目要有相应的源程序（可以是一组源程序，每个功能模块采用不同的函数实现）
源程序要按照写程序的规则来编写。要结构清晰，重点函数的重点变量，重点功能部分要加上清晰的程序注释。
d）调试分析
测试数据，测试输出的结果，时间复杂度分析，和每个模块设计和调试时存在问题的思考（问题是哪些？问题如何解决？），算法的改进设想。
5. 课设总结： （保存在word 文档中）总结可以包括 : 课程设计 过程的收获、遇到问题、遇到问题解决问题过程的思考、程序调试能力的思考、对数据结构这门课程的思考、在课程设计过程中对C课程的认识等内容；
6.实验报告的首页请参考如下格式：

课程设计实验
起止日期:20 -20 学年 学期
系别 班级 学号 姓名
实验题目 □设计性 □综合性
自我评价
教师评语 能够实现实验要求的功能 □全部 □部分算法有新意 □有 □一般程序运行通过 □全部 □部分 算法注释说明 □完善 □仅有功能说明接口参数说明 □有 □无按期上交打印文档资料及源程序 □所有 □部分综合设计说明报告结构 □合理 □不合理用户使用说明 □完整 □不全现场演示操作有准备 □有 □无问题解答流畅 □流畅 □不流畅独立完成实验 □能 □不能体现团队合作精神。 □能够 □不能
成绩

这是张表格，过来时没调整好，不过应该看得明白。我们是这样写的，你可以参考一下。

❷ 高分悬赏C语言作业！！！！！急！！！！！

// 搬砖
#include<stdio.h>
int main()
{
int m,g,c;//定义变量，男生数量为m，女生为g,小孩为c
for (m=1;m<36;m++)
for (g=1;g<36;g++)
for (c=1;c<36;c++)
if ((m+g+c)==36&&(8*m+6*g+c)==72)// 满足人数为36，搬砖数量为36则输出
printf("男%d 女%d 小孩%d\n",m,g,c);
return 0;
}

❸ 软件测试报告例文

以前写的东西 省略着写
XX软件测试报告 共 x 页 拟制 年 月 日审核 年 月 日会签 年 月 日批准 年 月 日
1 范围本文档适用于XX软件的单元/集成测试。1.2 系统概述1.3 文档概述本文档用于对XX软件的测试工作阶段成果的描述。包括对软件测试的整体描述，软件测试的分类和级别，软件测试的过程描述，软件测试的结果等内容。2 引用文档《XX软件需求规格说明》《XX软件设计说明》《XX系统接口协议》3 测试概述3.1被测软件的基本概况使用的编程语言：XXX 汇编语言程序行数：1590子程序个数：11单行注释行数：669注释率：约为42%3.1.1. 测试小结本次测试对XX软件进行了静态分析和动态测试。测试工作分为两个阶段。第一阶段进行了软件静态分析，软件测试人员和开发人员分别对软件V1.00版本的代码进行走读。在此基础上软件开发人员对代码走查中发现的问题进行了修改，做了97处代码变更并提交了V1.01版本进行动态测试。在测试过程中针对发现的软件缺陷进行了初步分析，并提交程序设计人员对原软件中可能存在的问题进行考查。在软件测试中首先根据软件测试的规范进行考核，将书写规范，注释等基础问题首先解决，其次考核软件测试中的问题是否存在设计上的逻辑缺陷，如果存在设计缺陷则应分析该缺陷的严重程度以及可能引发的故障。软件开发人员在以上基础上对软件的不足做出相应的修改，同时通过软件回归测试验证软件修改后能够得到的改善结果。 软件代码1.00与1.01版变更明细表： 编号 1.00版行号 1.01版行号 更改说明 1 19 22 注释变更 2 26 29 注释变更 3 29 32 注释变更 4 95 98 注释变更 5 108行后 113～116 增加新变量 6 171、172 180、181 命令字大小写变更 7 以下略 从上表可以看出，注释变更一共有15处，主要排除了对原程序的理解错误问题；根据程序的书写规范要求，一行多条语句改为一行一条语句的更改一共有42处；命令字大小写变更一共有7处；在代码走查中对冗余和无用的代码作了更改，将这些代码注释掉，此类更改一共有14处。上述4类更改一共有78处，这些更改对程序本身的功能没有任何影响，但从软件规范的角度来看提高了程序的可读性和规范性。其余19处变更为代码变更，主要是在软件测试中发现原程序的可靠性不足，在不改变原程序功能的基础上相应的增加了新变量、新语句、新程序以提高整个程序的可靠性。在动态测试阶段进行了单元测试和集成测试。此阶段发现的软件问题经软件测试人员修改，提交了V1.02版本，软件测试人员对此版本的软件代码进行了回归测试，确认对前阶段发现的软件问题进行了修改，消除了原有的软件问题并且确认没有引入新的软件问题。认定V1.02版为可以发行的软件版本。3.1.1.1 静态分析小结静态测试采用人工代码走查的方式进行。参加代码走查的软件开发人员有：（略）；参加代码走查的软件测试人员有：（略）。代码走查以代码审查会议的形式进行。静态分析过程中共进行了四次会议审查。静态测试阶段的主要工作内容是：l 根据对软件汇编源代码的分析绘制详细的程序流程图和调用关系图（见附件1）；l 对照软件汇编源代码和流程图进行程序逻辑分析、算法分析、结构分析和接口分析；l 对软件汇编源代码进行编程规范化分析。通过静态测试查找出软件的缺陷18个，其中轻微的缺陷4个，占所有缺陷的22.2％中等的缺陷11个，占所有缺陷的61.1％严重的缺陷：3个，占所有缺陷的16.7％上述软件缺陷见附件《软件问题报告单》3.1.1.2 动态测试小结动态测试使用的测试工具为XXX软件集成开发环境。总共的测试用例数：143个。全部由测试人员人工设计。其中单元测试用例138个，集成测试用例5个。发现的软件缺陷有2个，都是在单元测试过程中发现的。集成测试阶段未发现新的软件缺陷。在发现的软件缺陷中：中等的缺陷1个，占所有缺陷的50％严重的缺陷1个，占所有缺陷的50％上述软件缺陷见附件《软件问题报告单》动态测试中代码覆盖率：代码行覆盖率 100%分支覆盖率 100%程序单元调用覆盖率 100％3.1.1.3 回归测试小结对软件测试过程中发现的缺陷经软件开发人员确认后进行了代码更改，并对更改后的代码进行了回归测试。本报告中的数据是回归测试后的测试数据。3.1.1.4 测试分析下面将对此次软件测试中的所有缺陷以及改进设计进行分析。1． 静态测试中的缺陷分析： 1） 4个轻微缺陷属于代码冗余，由于在程序设计中加入了部分调试程序，在程序设计完成后未将这些调试代码注释或删除掉而造成代码冗余，但对程序本身的功能并无影响。修改后程序的效率得到提高。2） 11个中等缺陷属于注释变更，在原程序代码的注释中存在注释不准确的问题，会影响程序员对程序的理解，修改后的程序提高了程序的可读性。3） 重点分析3个严重缺陷：第一个严重缺陷属于XX号的无效判别和相应的处理问题，程序对XX号进行无效判别时，判别界限并不完全，在本跟踪程序中XX号的有效数为01-10（用4位表示），而判别无效时只判了为00的情况，没有判别大于10的情况。而且在为00时也没有作相应的处理，修改后的程序对设计进行了改进，详见改进设计分析3。第二个严重缺陷属于程序设计中读取地址错误问题，经分析在调试中读取的数据是正确的，但是读取的地址与设计初衷不相符，修改后问题得到了解决，详见改进设计分析1。第三个严重错误是近区/远区子程序判断与进入条件反了，经分析对程序的影响不大，但与设计初衷不一致，修改后问题得到了解决，详见改进设计5。2． 动态测试中的缺陷分析：1） 中等缺陷1个，在程序的注释中出现错误，将近区注释为远区，修改后问题得到了解决，提高了程序的可读性。2） 严重缺陷1个，在XX号无效的判别中，本应判断大于10，但误设计为0，修改后经回归测试问题得到了解决。 3． 改进的设计分析：（因和产品相关，略） 3.1.2 测试记录a 测试时间：2005年8月5日至2005年9月17日。b 地点：（略）。c 硬件配置：P4CPU/2.0G，内存256M，硬盘1Gd 软件配置：Wondows98，e 被测软件版本号：V1.0，V1.01，V1.02f 所有测试相关活动的日期和时间、测试操作人员等记录见软件测试记录文档。4 测试结果在两个阶段测试过程中共发现软件缺陷20个，经软件开发人员确认的缺陷为20个，经过改正的代码消除了所有以确认的软件缺陷并通过了回归测试。因测试条件所限，未能进行软件的确认测试和系统测试。5 评估和建议5.1 软件评估 5.1.1 软件编码规范化评估经过回归测试，未残留的软件编码规范性缺陷。软件代码文本注释率约为42%，代码注释充分，有利与代码的理解和维护。5.1.2 软件动态测试评估被测软件单元的总数：11个使用的测试用例个数：143个达到软件测试出口准则的软件单元数为11个，通过率100％通过单元和集成测试得知：软件代码逻辑清晰、结构合理、程序单元间接口关系一致，运行稳定。5.2 改进建议a. 建议在软件开发项目中全面实施软件工程化，加强软件开发的管理工作。b. 建议进一步加强软件需求规格说明、软件设计文档编制以及编写代码的规范化。特别是应该将系统中的硬件研制和软件研制分别管理，软件文档编制的种类和规格按照相关标准执行。c. 尽早开展软件测试工作。在软件研制计划安排上给软件测试留有必要的时间，在资源配置上给软件测试必要的支撑。d. 建议结合系统联试，开展软件的确认和系统测试。附件：软件问题报告单（略）软件更改通知单（略）软件测试记录（略）

❹ 图像边缘检测算法的研究与实现 的开题报告

摘 要 针对基于PC实现的图像边缘检测普遍存在的执行速度慢、不能满足实时应用需求等缺点，本文借助于TI公司的TMS320DM642图像处理芯片作为数字图像处理硬件平台，DSP/BIOS为实时操作系统，利用CCS开发环境来构建应用程序；并通过摄像头提取视频序列，实现对边缘检测Sobel算子改进[1]。
关键词 DM642；Sobel算子；程序优化；图像边缘检测

1 引言
边缘是图像中重要的特征之一，是计算机视觉、模式识别等研究领域的重要基础。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征的不连续性，是图像中灰度变化比较强烈的地方，也即通常所说的信号发生奇异变化的地方。经典的边缘检测算法是利用边缘处的一阶导数取极值、二阶导数在阶梯状边缘处呈零交叉或在屋顶状边缘处取极值的微分算法。图像边缘检测一直是图像处理中的热点和难点。
近年来，随着数学和人工智能技术的发展，各种类型的边缘检测算法不断涌现，如神经网络、遗传算法、数学形态学等理论运用到图像的边缘检测中。但由于边缘检测存在着检测精度、边缘定位精度和抗噪声等方面的矛盾及对于不同的算法边缘检测结果的精度却没有统一的衡量标准，所以至今都还不能取得令人满意的效果。另外随着网络和多媒体技术的发展，图像库逐渐变得非常庞大；而又由于实时图像的目标和背景间的变化都不尽相同，如何实现实时图像边缘的精确定位和提取成为人们必须面对的问题。随着DSP芯片处理技术的发展，尤其是在图像处理方面的提高如TMS320C6000系列，为实现高效的、实时的边缘检测提供了可能性[5]。在经典的边缘检测算法中，Sobel边缘检测算法因其计算量小、实现简单、处理速度快，并且所得的边缘光滑、连续等优点而得到广泛的应用。本文针对Sobel算法的性能，并借助于TMS320DM642处理芯片[3]，对该边缘检测算法进行了改进和对程序的优化，满足实时性需求。
2 Sobel边缘检测算法的改进
经典的Sobel图像边缘检测算法，是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个是检测垂直边缘，一个是检测水平边缘。算法的基本原理：由于图像边缘附近的亮度变化较大，所以可以把那些在邻域内，灰度变化超过某个适当阈值TH的像素点当作边缘点。Sobel算法的优点是计算简单，速度快。但由于只采用了两个方向模板，只能检测水平方向和垂直方向的边缘，因此，这种算法对于纹理较复杂的图像，其边缘检测效果欠佳；同时，经典Sobel算法认为，凡灰度新值大于或等于阈值的像素点都是边缘点。这种判定依据是欠合理的，会造成边缘点的误判，因为多噪声点的灰度新值也很大。
2.1 图像加权中值滤波
由于图像中的边缘和噪声在频域中均表现为高频成分，所以在边缘检测之前有必要先对图像进行一次滤波处理，减少噪声对边缘检测的影响。中值滤波是一种非线性信号的处理方法[2]，在图像处理中，常用来保护边缘信息；保证滤波的效果。加权中值滤波，首先对每个窗口进行排序，取适当的比例，进行曲线拟合，拟合后的曲线斜率表征了此窗口的图像特征，再根据图像各部分特性适当的选择权重进行加权。
2.2 增加方向模板
除了水平和垂直两方向外，图像的边缘还有其它的方向，如135o和45o等，为了增加算子在某一像素点检测边缘的精度，可将方向模板由2个增加为8个即再在经典的方向模板的基础上增加6个方向模板，如图1所示。
2.3 边缘的定位及噪声的去除
通常物体的边缘是连续而光滑的，且边缘具有方向和幅度两个特征，而噪声是随机的。沿任一边缘点走向总能找到另一个边缘点，且这两个边缘点之间的灰度差和方向差相近。而噪声却不同，在一般情况下，沿任一噪声点很难找到与其灰度值和方差相似的噪声点[4]。基于这一思想，可以将噪声点和边缘点区分开来。对于一幅数字图像f(x，y)，利用上述的8个方向模板Sobel算子对图像中的每个像素计算，取得其中的最大值作为该点的新值，而该最大值对应的模板所表示的方向为该像素点的方向。若｜f(x，y)－f(x+i，y+j)｜＞TH2，对于任意i=0，1，-1；j=0，1，-1均成立，则可判断点(x，y)为噪声点。图2给出了图像边缘检测系统改进算法的软件流程图。

图1 边缘检测8个方向模板

图2 系统结构图
3 基于TMS320DM642的图像处理的设计及算法优化
3.1 TMS320DM642功能模块及图像处理系统的硬件结构
DSP以高速数字信号处理为目标进行芯片设计，采用改进的哈佛结构(程序总线和数据总线分开)、内部具有硬件乘法器、应用流水线技术、具有良好的并行性和专门用于数字信号处理的指令及超长指令字结构(VLIW)等特点；能完成运算量大的实时数字图像处理工作。
TMS320DM642是TI公式最近推出的功能比较强大的TMS320C6x系列之一，是目前定点DSP领域里性能较高的一款[6]。其主频是600MHz，8个并行运算单元、专用硬件逻辑、片内存储器和片内外设电路等硬件，处理能力可达4800MIPS。DM642基于C64x内核，并在其基础上增加了很多外围设备和接口，因而在实际工程中的应用更为广泛和简便。本系统使用50 MHz晶体震荡器作为DSP的外部时钟输入，经过内部锁相环12倍频后产生600 MHz的工作频率。DM642采用了2级缓存结构(L1和L2)，大幅度提高了程序的运行性能。片内64位的EMIF(External Memory Interface)接口可以与SDRAM、Flash等存储器件无缝连接，极大地方便了大量数据的搬移。更重要的是，作为一款专用视频处理芯片，DM642包括了3个专用的视频端口(VP0～VP2)，用于接收和处理视频，提高了整个系统的性能。此外，DM642自带的EMAC口以及从EMIF 口扩展出来的ATA口，还为处理完成后产生的海量数据提供了存储通道。
本系统是采用瑞泰公司开发的基于TI TMS320DM642 DSP芯片的评估开发板——ICETEK DM642 PCI。在ICETEK DM642 PCI评估板中将硬件平台分为五个部分，分别是视频采集、数据存储、图像处理、结果显示和电源管理。视频采集部分采用模拟PAL制摄像头，配合高精度视频A/D转换器得到数字图像。基于DSP的视频采集要求对视频信号具备采集，实时显示、对图像的处理和分析能力。视频A/D采样电路—SAA7115与视频端口0或1相连，实现视频的实时采集功能。视频D/A电路—SAA7105与视频口2相连，视频输出信号支持RGB、HD合成视频、PAL/NTSC复合视频和S端子视频信号。通过I2C总线对SAA7105的内部寄存器编程实现不同输出。
整个系统过程由三个部分组成：图像采集—边缘处理—输出显示，如图2所示。摄像头采集的视频信号经视频编码器SAA7115数字化，DM642通过I2C总线对SAA7115进行参数配置。在SAA7115内部进行一系列的处理和变换后形成的数字视频数据流，输入到核心处理单元DM642。经过DSP处理后的数字视频再经过SAA7105视频编码器进行D/A转换后在显示器上显示最终处理结果。
3.2 图像处理的软件设计和算法优化的实现
由于在改进Sobel边缘检测算子性能的同时，也相对增加了计算量，尤其是方向模板的增加，每个像素点均由原来的2次卷积运算增加为8次卷积运算，其实时性大大减弱。为了改进上述的不足，在深入研究处理系统和算法后，针对TMS320DM642的硬件结构特点，研究适合在TMS320DM642中高效运行的Sobel改进算法，满足实时处理的要求。整个程序的编写和调试按照C6000软件开发流程进行，流程分为：产生C代码、优化C代码和编写线性汇编程序3个阶段。使用的工具是TI的集成开发环境CCS。在CCS下，可对软件进行编辑、编译、调试、代码性能测试等工作。在使用C6000编译器开发和优化C代码时[7-8]，对C代码中低效率和需要反复调用的函数需用线性汇编重新编写，再用汇编优化器优化。整个系统的控制以及数字图像处理是用C程序实现，大部分软件设计采用C程序实现，这无疑提高了程序的可读性和可移植性，而汇编程序主要是实现DM642的各部分初始化。其边缘检测优化算法在DM642中的实现步骤具体如下：
S1：根据DM642的硬件结构要求和控制寄存器设置，初始化系统并编写实现边缘检测算法的C程序。
S2：借助CCS开发环境的优化工具如Profiler等产生.OUT文件。
S3：根据产生的附件文件如.MAP文件，分析优化结果及源程序结构，进一步改进源程序和优化方法。
S4：使用CCS中调试、链接、运行等工具，再生成.OUT可执行文件。
S5：运行程序，如果满足要求则停止；否则重复步骤S2～S4直至满足使用要求。
4 实验结果
本文以Lena图像为例根据上述的硬件环境和算法实现的原理和方法，图4～图6分别给出了在该系统下采集的视频Lena图像及使用边缘检测算子和改进后处理的结果。由实验结果可以看出，在该系统下能实时完成视频图像的处理，并且给出的边缘检测算子能较好的消除噪声的影响，边缘轮廓清晰。该算法不仅能抑制图像中大部分噪声和虚假边缘，还保证了较高的边缘点位精度。

图4 Lena原始图像 图5 传统Sobel算子 图6 改进Sobel算子

5 总结
本文实现了在TMS320DM642评估板上用改进的Sobel算子对实时图像进行边缘检测，无延迟地得到边缘图像。边缘检测效果较好，既提高了图像检测的精度又满足了实时性的要求。从检测结果看，利用该改进后的算子在边缘精确定位、边缘提取都达到了很好的效果，且抗噪声能力强，并为目标跟踪、无接触式检测、自动驾驶、视频监控等领域的应用提供了坚实的基础。
参考文献
[1] 王磊等. 基于Sobel理论的边缘提取改善方法[J]．中国图像图形学报，2005.10
[2] 陈宏席. 基于保持平滑滤波的Sobel算子边缘检测.兰州交通大学学报，2006，25(1)：86—90
[3] 熊伟. 基于TMS320DM642的多路视频采集处理板卡硬件设计与实现[ M]. 国外电子元器件，2006
[4] 朱立.一种具有抗噪声干扰的图像边缘提取算法的研究[J]．电子技术应用.2004，25(1)
[5] 刘松涛，周晓东.基于TMS320C6201的实时图像处理系统[J].计算机工程，2005(7)：17—23
[6] TI TMS320DM642 video/imaging fixed-point digital signal processor data manual，2003
[7] TMS320C6x Optimizing C Compiler User’s Guide’ TEXAS INSTRUMENTS”，2002
[8] TMS320C32x Optimizing C/C++ Compiler User's Guide，Texas Instruments Incorporated，2001