Model-Driven Development of Android Audio-based Applications

سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 82

فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_CKE-8-1_003

تاریخ نمایه سازی: 28 اردیبهشت 1404

چکیده مقاله:

This paper presents a model-driven engineering framework designed to enhance the development of flexible, high-quality audio-based applications on mobile platforms. The framework comprises domain-specific metamodels, a graphical editor, and a transformation engine, enabling the automatic generation of application code and supporting customization within Android Studio. To address the challenges faced by developers in delivering effective audio applications, the framework provides a structured approach to simplify design and implementation processes. The framework’s applicability is demonstrated through four case studies, highlighting its ability to create diverse audio-based Android applications. A detailed evaluation includes a comparison of development effort between the proposed model-driven approach and traditional coding methods, showing significant reductions in time and manual effort. Additionally, the framework is assessed using key software quality metrics such as maintainability, understandability, and extensibility. The findings demonstrate that the model-driven approach not only streamlines development but also improves the maintenance of applications, enabling developers to meet the growing demand for audio applications efficiently. By reducing development costs and enhancing productivity, this research contributes to the field of software engineering, offering a practical and adaptable methodology for audio-based application development.

نویسندگان

Reza Vakili

Department of Computer Engineering, Shahrekord University, Shahrekord, Iran

Leila Samimi-Dehkordi

Department of Computer Engineering, Shahrekord University, Shahrekord, Iran

Marzieh Varposhti

Department of Computer Engineering, Shahrekord University, Shahrekord, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • R. F. Paige, N. Matragkas, and L. M. Rose. (۲۰۱۶, ...
  • M. Genero and M. Piattini. (۲۰۰۱, Jun.). Empirical validation of ...
  • نمایش کامل مراجع