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Code coverage起源于软件测试，它可以描述在测试过程中代码覆盖的程度。

与functional coverage不同，Code coverage的分析统计是一个自动过程。因此，将Code coverage整合到现有的仿真流程中非常简单，不需要更改当前的设计或测试平台。

regression run期间实现100％的Code coverage意味着测试平台提供了激活RTL代码中所有结构的激励，但是设计上可能有些功能没有经过验证，仍然存在功能上的Bug。

Code coverage指标无法分析功能验证的情况，但是由于Code coverage的自动化方面的优势，其仍然是验证流程中的一个非常重要的验证指标。

Code Coverage类型

Toggle Coverage

Toggle Coverage用于测量register 或者wire的每个bit toggle的次数。

查看Toggle Coverage分析报告比较费力，而且价值不大，通常用于IP之间的连接检查。此外，Toggle Coverage对于one-hot选择等控制信号也很有用。

Line Coverage
Line Coverage用于分析RTL代码中哪些行在仿真期间被执行。

Line Coverage分析通常会发现，由于代码中的bug或者某些IP特定的配置导致某些代码从未被执行。对于无效的代码，可以选择在Line Coverage统计期间过滤掉，仅关注相关代码。

Statement Coverage
Statement Coverage用于分析RTL代码中哪些语句在仿真过程中被执行。Statement Coverage比Line Coverage更有用，因为一条语句（Statement）通常跨越多行（Line）代码-或多条语句可以在一行代码。

Branch Coverage

Branch Coverage（也称为decision coverage）是分析控制结构（例如if，case，while，repeat，forever，for和loop语句）中布尔表达式覆盖率。

Finite-State Machine Coverage

当今的code coverage分析工具能够识别RTL源代码中的有限状态机。因此，工具可以自动提取FSM code coverage指标。例如，进入状态机中每个状态的次数，从一个状态转换（transition）到其它状态的次数

收集和分析code coverage指标的目的是识别RTL代码中在当前的验证环境中未被执行的部分。

从项目的角度来看，通常最好等到RTL实现接近完成的时候才开始收集和分析code coverage，否则，可能会因为RTL代码的修改，浪费大量没有意义的时间。

在开始收集code coverage之前，先运行一些仿真以解决code coverage流程中的其他问题。

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