📘 应用层功耗 · 自动化检测

30 章 · 从入门到实战
1功耗问题概述
  • 应用层功耗
  • 问题分类
  • 用户体验影响
2功耗分析基础
  • 电流电压基础
  • 功率计算
  • 电池模型与放电曲线
3功耗测试工具介绍
  • Monsoon
  • Power Monitor
  • Keysight对比
4软件功耗检测工具
  • BatteryStats
  • dumpsys
  • PerfDog
5Python环境搭建
  • Anaconda安装
  • 虚拟环境
  • pandas/matplotlib/numpy
6数据采集基础
  • ADB获取功耗
  • 日志抓取
  • 解析
7数据清洗与预处理
  • 缺失值处理
  • 异常值检测
  • 归一化
8功耗数据可视化
  • Matplotlib曲线
  • 散点图
  • 箱线图
9特征工程
  • 时间窗口
  • 统计特征
  • 频域特征
10异常检测算法基础
  • 3-sigma / IQR
  • 孤立森林
  • LOF
11基于阈值的异常检测
  • 静态阈值
  • 动态阈值
12时间序列功耗分析
  • 滑动窗口
  • 趋势分解
  • 季节性
13机器学习功耗分类
  • 逻辑回归
  • 决策树
  • 随机森林
14深度学习功耗预测
  • LSTM
  • GRU
  • 模型训练
15自动化检测框架设计
  • 模块化架构
  • 数据流
  • 插件机制
16规则引擎实现
  • 自定义规则
  • 匹配与触发
17告警系统设计
  • 告警级别
  • 邮件/钉钉/企业微信
18报告自动生成
  • Jinja2模板
  • HTML报告
  • PDF导出
19持续集成集成
  • Jenkins Pipeline
  • GitLab CI
20案例一:后台定位异常
  • 后台定位功耗
  • 检测方法
21案例二:网络请求频繁
  • 频繁请求检测
  • 功耗分析
22案例三:屏幕唤醒锁未释放
  • 唤醒锁检测
  • 优化
23案例四:CPU频率异常升高
  • CPU频率监控
  • 异常定位
24案例五:内存泄漏功耗异常
  • 内存泄漏
  • 功耗关联
25性能优化
  • 检测效率
  • 内存管理
  • 并行计算
26多设备管理
  • 多设备监控
  • 数据聚合
27跨平台适配
  • Android/iOS差异
  • 工具链适配
28测试覆盖率
  • 有效性评估
  • 误报率与漏报率
29最佳实践
  • 团队协作
  • 代码规范
  • 文档管理
30未来展望
  • AI驱动优化
  • 端侧推理
  • 绿色计算