电池续航日志分析与功耗优化实战
📘 30章 · 完整目录
K12 风格
01
课程导论
为什么电池续航分析如此重要？日志分析的价值与挑战。
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02
环境搭建
Python、Jupyter、Pandas、Matplotlib、Seaborn安装配置
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03
日志格式解析
BatteryHistorian, dumpsys batterystats, 自定义CSV
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04
数据读取与清洗
Pandas读取CSV/JSON，处理缺失值与异常值
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05
时间序列基础
时间戳处理、重采样、滑动窗口
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06
电量消耗曲线绘制
Matplotlib绘制电量百分比随时间变化曲线
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07
电流与电压分析
解析电流/电压数据，绘制电流波动图
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08
温度对续航的影响
温度数据提取与可视化，高温/低温对电池容量的影响
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09
应用级功耗分析
按进程/应用聚合电量消耗，识别耗电大户
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10
唤醒锁（WakeLock）分析
解析WakeLock日志，识别异常唤醒
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11
网络活动功耗分析
Wi-Fi、蜂窝数据、蓝牙的功耗贡献
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12
屏幕与传感器功耗
屏幕亮度、刷新率、GPS、加速度计等传感器功耗分析
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13
CPU频率与负载分析
解析CPU频率缩放与负载数据，关联功耗
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14
GPU功耗分析
解析GPU频率与渲染负载，识别高功耗场景
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15
系统服务功耗
分析系统服务（定位、同步、推送）的功耗
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16
统计建模入门
使用线性回归拟合功耗与各因素的关系
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17
特征工程
从日志中提取关键特征（平均电流、唤醒次数、屏幕时长）
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18
功耗预测模型
使用Scikit-learn构建简单的功耗预测模型
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19
异常检测
孤立森林或Z-score检测异常功耗事件
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20
聚类分析
K-means对用户使用场景聚类（重度游戏、轻度待机）
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21
自动化报告生成
Python生成PDF/HTML格式续航分析报告
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22
功耗优化策略总览
软件层面（代码优化、调度策略）与硬件层面（电源管理IC）
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23
代码级优化
减少不必要的WakeLock、优化网络请求、使用JobScheduler
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24
后台任务优化
分析AlarmManager、WorkManager的功耗影响
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25
屏幕与渲染优化
降低刷新率、使用硬件加速、优化布局层级
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26
网络优化
合并网络请求、使用WebSocket、优化DNS解析
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27
传感器优化
合理使用传感器批处理、降低采样率
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28
系统级调优
调整CPU governor、使用低功耗模式、优化内存管理
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29
案例实战
分析真实App电池日志，定位问题并给出优化方案
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30
课程总结与未来展望
AI在功耗优化中的应用、新兴技术（E-ink屏、能量采集）
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