Ztraceni Plán testování - NEUROINFORMATICS-GROUP-FAV-KIV-ZCU/guess_the_number GitHub Wiki

NÁVRH TESTOVÁNÍ APLIKACE

Předzpracování a klasifikace signálu pro aplikaci Hádání čísel

###Tým: Ztraceni

Autor: Anežka Jáchymová, Jitka Fürbacherová

Verze: 1.0

###Obsah

1. JUnit testy

2. Testování navržených algoritmů

Testování implementovaných metod jsme si rozdělili na dvě části. Nejprve otestujeme aplikaci pomocí jednotkových testů a poté přejdeme k praktickému testování funkčnosti a účelnosti navržených metod.

##1. JUnit testy

Funkčnost metod ověříme pomocí JUnit testů. Naším cílem je dosáhnout co nejvyššího pokrytí. Pokrytí implementovaného kódu můžeme dobře znázornit pomocí nástroje EclEmma. K vybraným metodám vytvoříme JUnit testy jak na hraniční hodnoty, tak na hodnoty obyčejné. Také otestujeme všechny setry a getry.

##2. Testování navržených algoritmů

I přesto, že jsme princip algoritmů vyčetly ze důvěryhodných zdrojů, je nezbytné tyto algoritmy zkontrolovat jak z teoretického hlediska, tak z implementačního. Tato část by se pomyslně dala opět rozdělit na dvě:

###2.1. Testování na uměle vytvořených datech

Toto testování bude probíhat tak, že si vytvoříme pole hodnot. Postupně každé naší metodě nastavíme hodnotu, od které se data považují za artefakty, a necháme jí zpracovat dané pole. Budeme sledovat, zda byly všechny artefakty správně odhaleny. Případně porovnáme, kterou metodu se nám podařilo nejlépe naimplementovat a výsledky zkonzultujeme se zadavatelem.

###2.2. Testování na reálných datech

Při tomto testování se zaměříme nejprve na detekci nasimulovaného artefaktu a poté také na zkoumání vlivu přidaných metod na celkovou kvalitu aplikace Hádání čísel.

####2.2.1 Detekce artefaktu

Pro účel tohoto testování si naměříme speciální data. Ty vzniknou tak, že dobrovolník na měření bude požádán, aby na předem určené číslo vždy silně mrkl. Nad těmito daty spustíme detekční metody a budeme kontrolovat, zda byly dané artefakty správně detekovány.

####2.2.2 Vliv na funkčnost aplikace

Na závěr otestujeme, zda praktické použití námi implementovaných metod, zlepší úspěšnost hádání čísel. Vezmeme tedy data z předchozích měření a porovnáme pravděpodobnost uhodnutí čísla bez našich metod a s nimi. Výsledek opět zkonzultujeme se zadavatelem.