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摘要：本发明公开了一种汽车MCU自动测试方法及系统，具体涉及汽车MCU技术领域；通过确定时序基准、模拟真实操作环境、记录和分析实时操作时序数据、评估和分类时序问题的风险等级，并针对中风险问题进行预测和优化，能够有效识别和解决潜在的时序问题，提升MCU的整体性能，减少系统失效的可能性，从而提高车辆的安全性和运行效率，通过自动化测试和智能分析，大幅降低了人工干预和测试成本，提高了测试效率和准确性，最终实现了MCU时序问题的精确定位和优化，保障了系统的稳定性和可靠性。

主权项：1.一种汽车MCU自动测试方法，其特征在于：包括以下步骤；S1：根据汽车MCU中所有操作的目标时序要求，确定每个操作的时序基准，通过仿真器和测试设备模拟真实操作环境，通过自动测试脚本执行预设的多任务负载和环境模拟，并记录MCU的实时操作时序数据；S2：将记录的MCU的实时操作时序数据进行预处理，将预处理后的MCU的实时操作时序数据与预先定义的时序基准进行对比分析，根据分析结果确定MCU的操作时序是否充分测试；步骤S2具体包括：根据汽车MCU中所有操作的目标时序要求，确定每个操作的时序基准，收集每个操作的目标时序要求，设定每个操作的时序基准，形成基准数据集B＝{B1,B2,…,Bm}；将预处理后的MCU的实时操作时序数据与预先定义的时序基准进行对比分析识别偏差，确保实时操作时序数据和时序基准在相同的时间轴上对齐，计算每个操作时序数据与基准之间的偏差，表达式：ΔTi＝Ti-Bi；式中，ΔTi为第i个操作时序数据与基准的偏差，Ti为第i个操作的实时时序数据，Bi为第i个操作的时序基准；设定时序基准偏差的容忍范围ΔTthreshold，若|ΔTi|≤ΔTthreshold，则认为第i个操作已充分测试，将符合基准要求的操作确认已充分测试，并记录在案；若|ΔTi|≤ΔTthreshold，则认为第i个操作未充分测试；S3：当MCU的操作时序未充分测试时，检查测试过程中生成的日志文件和错误报告，提取测试过程中的多任务访问资源冲突特征和无限循环中的CPU使用率波动特征，并对其进行综合分析后，评估未充分测试时出现时序问题的风险性；步骤S3具体包括：根据提取出的测试过程中的多任务访问资源冲突特征生成资源争用频率波动指数，则资源争用频率波动指数的获取方法为：获取s时间段内多个任务同时尝试访问相同资源的频率，对资源争用频率信号进行预处理，将预处理后的信号数据表示为时间序列x[n]，其中，n表示离散时间点，计算离散傅里叶变换X[k]，表达式为：其中，X[k]为频率信号在k个频率点的值，x[n]是时域信号在第n个样本点的值，N是信号样本点的总数，e-j2πknN是傅里叶变换的核函数，其中j是虚数单位，计算频谱幅度|X[k]|，计算表达式为：其中，ReXk2是Xk的实部，IMXk2是Xk的虚部，根据频谱幅度，计算总频谱能量E，表达式为：计算高频成分能量Eh，表达式为：其中，kL是高频成分的下限索引，为信号频谱中大于等于平均频率的部分，计算资源争用频率波动指数，表达式为：式中，AD为资源争用频率波动指数；根据提取出的无限循环中的CPU使用率波动特征生成CPU使用率波动指数，则CPU使用率波动指数的获取方法为：获取t时间段内的CPU使用率数据，形成时间序列x[t]，其中，t表示时间点，确定窗口大小W，在时间序列x[t]上定义滑动窗口，每个窗口包含W个数据点，从时间点t＝0开始，每次移动一个数据点，直到覆盖整个时间序列，计算每个窗口内的均值μw和标准差σW，将所有窗口的标准差进行平均，计算CPU使用率波动指数，表达式为：式中，ER为CPU使用率波动指数，N为时间序列x[t]的总数据点数；将资源争用频率波动指数和CPU使用率波动指数转换为第一特征向量，将第一特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组第一特征向量预测未充分测试时出现时序问题的风险性值标签为预测目标，以最小化对所有未充分测试时出现时序问题的风险性值标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定未充分测试时出现时序问题的风险性值，其中，机器学习模型为多项式回归模型；S4：根据评估结果，划分未充分测试时出现时序问题的风险等级，将其划分为高风险时序问题等级，中风险时序问题等级和低风险时序问题等级，并对其进行相应的处理；S5：对于中风险时序问题等级，对固定时间段内MCU控制车辆的稳定性进行预测，根据预测结果，确定是否进行重新测试和优化。

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