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slmetric.metric.ResultDetail 클래스

네임스페이스: slmetric.metric
슈퍼클래스:

(제거 예정) slmetric.metric.Result 객체의 인스턴스에 대한 세부정보

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설명

slmetric.metric.Result 개체 속성 Value에 대해 메트릭 엔진이 계산하는 내용에 대한 세부 정보입니다.

생성

slmetric.Engine.execute 메서드를 호출하면 slmetric.metric.Result 개체가 생성되며, 여기에는 선택적으로 slmetric.metric.ResultDetail 개체가 포함됩니다. Details1 = slmetric.metric.ResultDetail = (ID, Name)은 slmetric.metric.ResultDetail 객체를 생성합니다. 생성자에 대한 입력으로 ID와 이름을 제공해야 합니다.

속성

모두 확장

결과 세부 사항 인스턴스가 계산되는 엔터티의 고유 식별자입니다. 이 속성은 읽기/쓰기입니다.

데이터형: char

세부 인스턴스 수를 계산하는 모델 엔터티의 이름입니다. 이 속성은 읽기/쓰기입니다.

데이터형: char

ID에 대한 지표 알고리즘으로 생성된 스칼라 값입니다. 이 속성은 읽기/쓰기입니다.

데이터형: double

메서드

getGroupIdentifier(제거 예정) slmetric.metric.ResultDetail 객체 그룹의 식별자를 얻습니다.
getGroupName(제거 예정) slmetric.metric.ResultDetail 객체 그룹의 이름 얻기
setGroup(제거 예정) slmetric.metric.ResultDetail 개체 그룹의 이름 및 식별자 설정

예제

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클론 그룹의 이름과 식별자를 얻으려면 getGroupName 및 getGroupIdentfier 방법을 사용하십시오.

예제 모델을 엽니다.

openExample('slcheck/EnableSubsystemReuseWithCloneExample','supportingfile','ex_clone_detection');

예제 모델을 현재 작업 폴더에 저장합니다.

execute 메서드를 호출합니다. mathworks.metric.CloneDetection 지표에 대해 getMetrics 방법을 적용합니다.

metric_engine = slmetric.Engine();
setAnalysisRoot(metric_engine,'Root','ex_clone_detection','RootType','Model');
execute(metric_engine);
rc = getMetrics(metric_engine,'mathworks.metrics.CloneDetection');

각 slmetric.metric.Result 개체에 대해 ComponentPath를 표시합니다. 각 slmetric.metric.ResultDetail 객체에 대해 클론 그룹 이름과 식별자를 표시합니다.

for n=1:length(rc.Results)
    if rc.Results(n).Value > 0
	for m=1:length(rc.Results(n).Details)
	  disp(['ComponentPath: ',rc.Results(n).ComponentPath]);
          disp(['Group Name: ',rc.Results(n).Details(m).getGroupName]);
          disp(['Group Identifier: ',rc.Results(n).Details(m).getGroupIdentifier]);
        end
    else
        disp(['No results for ComponentPath: ',rc.Results(n).ComponentPath]);
    end
    disp(' ');
end

결과는 모델에 두 개의 클론이 포함된 하나의 클론 그룹인 CloneGroup1이 포함되어 있음을 보여줍니다.

자세한 결과를 그룹화하려면 setGroup 방법을 사용하세요. 사용자 정의 모델 지표를 생성할 때 이 방법을 algorithm 방법의 일부로 적용합니다.

sldemo_mdlref_dsm 모델을 엽니다.

openExample('sldemo_mdlref_dsm');

createNewMetricClass 함수를 사용하여 DataStoreCount라는 메트릭 클래스를 만듭니다. 이 지표는 Data Store Read 및 Data Store Write 블록 수를 계산하고 해당 데이터 저장소 메모리 블록별로 그룹화합니다. createNewMetricClass 함수는 현재 작업 폴더에 DataStoreCount.m 파일을 생성합니다. 파일에는 생성자와 빈 메트릭 알고리즘 메서드가 포함되어 있습니다. 이 예에서는 쓰기 가능한 폴더에서 작업하고 있는지 확인하십시오.

className = 'DataStoreCount';
slmetric.metric.createNewMetricClass(className);

메트릭 알고리즘을 작성하려면 DataStoreCount.m 파일을 열고 메트릭을 파일에 추가하세요. 이 예에서는 이 논리를 DataStoreCount.m 파일에 복사하여 지표 알고리즘을 생성할 수 있습니다.

classdef DataStoreCount < slmetric.metric.Metric
    % Count the number of Data Store Read and Data Store Write
    % blocks and correlate them across components.
    
    methods
        function this = DataStoreCount()
            this.ID = 'DataStoreCount';
            this.ComponentScope = [Advisor.component.Types.Model, ...
                Advisor.component.Types.SubSystem];
            this.AggregationMode = slmetric.AggregationMode.Sum;
            this.CompileContext = 'None';
            this.Version = 1;
            this.SupportsResultDetails = true;
            
            %Textual information on the metric algorithm
            this.Name = 'Data store usage';
            this.Description = 'Metric that counts the number of Data Store Read and Write'; 
                  'blocks and groups them by the corresponding Data Store Memory block.';
            
        end
        
        function res = algorithm(this, component)
            % Use find_system to get all blocks inside this component.
            dswBlocks = find_system(getPath(component), ...
                'SearchDepth', 1, ...
                'BlockType', 'DataStoreWrite');
            dsrBlocks = find_system(getPath(component), ...
                'SearchDepth', 1, ...
                'BlockType', 'DataStoreRead');          
            
            % Create a ResultDetail object for each data store read and write block.
			% Group ResultDetails by the data store name.
            details1 = slmetric.metric.ResultDetail.empty();
            for i=1:length(dswBlocks)
                details1(i) = slmetric.metric.ResultDetail(getfullname(dswBlocks{i}),...
                            get_param(dswBlocks{i}, 'Name'));
		   groupID = get_param(dswBlocks{i},'DataStoreName');
		   groupName = get_param(dswBlocks{i},'DataStoreName');
                details1(i).setGroup(groupID, groupName);                
                details1(i).Value = 1;
            end
            
            details2 = slmetric.metric.ResultDetail.empty();
            for i=1:length(dsrBlocks)
                details2(i) = slmetric.metric.ResultDetail(getfullname(dsrBlocks{i}),...
                   get_param(dsrBlocks{i}, 'Name'));
                groupID = get_param(dsrBlocks{i},'DataStoreName');
				groupName = get_param(dsrBlocks{i},'DataStoreName');
                details2(i).setGroup(groupID, groupName);
                details2(i).Value = 1;
            end
            
            res = slmetric.metric.Result();
            res.ComponentID = component.ID;
            res.MetricID = this.ID;
            res.Value = length(dswBlocks)+ length(dsrBlocks);
            res.Details = [details1 details2];
        end
    end
end

DataStoreCount 지표 클래스에서 SupportsResultDetail 메서드는 true로 설정됩니다. 메트릭 알고리즘에는 setGroup 방법에 대한 논리가 포함되어 있습니다.

이제 새 모델 메트릭이 DataStoreCount.m에 정의되었으므로 새 메트릭을 등록하십시오.

[id_metric,err_msg] = slmetric.metric.registerMetric(className);

모델에 대한 지표 데이터를 수집하려면 slmetric.Engine의 인스턴스를 사용하십시오. getMetrics 방법을 사용하여 수집하려는 지표를 지정합니다. 이 예에서는 sldemo_mdlref_dsm 모델에 대한 데이터 저장소 수 지표를 지정합니다.

메트릭 엔진 개체를 만들고 분석 루트를 설정합니다.

metric_engine = slmetric.Engine();
setAnalysisRoot(metric_engine,'Root','sldemo_mdlref_dsm',...
'RootType','Model');

데이터 저장소 수 메트릭에 대한 메트릭 데이터를 수집합니다.

execute(metric_engine);
rc=getMetrics(metric_engine, id_metric);

각 slmetric.metric.Result 개체에 대해 ComponentPath를 표시합니다. 각 slmetric.metric.ResultDetails 개체에 대해 데이터 저장소 그룹 이름과 식별자를 표시합니다.

for n=1:length(rc.Results)
    if rc.Results(n).Value > 0
	for m=1:length(rc.Results(n).Details)
	  disp(['ComponentPath: ',rc.Results(n).ComponentPath]);
          disp(['Group Name: ',rc.Results(n).Details(m).getGroupName]);
          disp(['Group Identifier: ',rc.Results(n).Details(m).getGroupIdentifier]);
        end
    else
        disp(['No results for ComponentPath: ',rc.Results(n).ComponentPath]);
    end
    disp(' ');
end

결과는 다음과 같습니다.

ComponentPath: sldemo_mdlref_dsm
Group Name: ErrorCond
Group Identifier: ErrorCond
 
No results for ComponentPath: sldemo_mdlref_dsm/A
 
No results for ComponentPath: sldemo_mdlref_dsm/A1
 
No results for ComponentPath: sldemo_mdlref_dsm/More Info1
 
ComponentPath: sldemo_mdlref_dsm_bot
Group Name: RefSignalVal
Group Identifier: RefSignalVal
 
ComponentPath: sldemo_mdlref_dsm_bot2
Group Name: ErrorCond
Group Identifier: ErrorCond
 
ComponentPath: sldemo_mdlref_dsm_bot/PositiveSS
Group Name: RefSignalVal
Group Identifier: RefSignalVal
 
ComponentPath: sldemo_mdlref_dsm_bot/NegativeSS
Group Name: RefSignalVal
Group Identifier: RefSignalVal

이 예에서는 데이터 저장소 수 지표를 등록 취소합니다.

slmetric.metric.unregisterMetric(id_metric);

모델을 닫습니다.

bdclose('sldemo_mdlref_dsm');

버전 내역

R2017b에 개발됨

모두 축소

참고 항목

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