🌞 车载显示亮度与色温调节
自动调节算法 · 30章
强反光 · 驾驶安全 · 功耗优化
📘 风格 · 专业课程
01
课程导论：为什么需要自动调节？
车载显示的特殊挑战 · 课程目标与学习路径
02
环境光感知基础
光传感器原理 · ALS/RGB · 选型与布置
03
亮度调节核心算法
Lux线性/对数/指数映射 · Gamma校正
04
色温调节核心算法
开尔文 · CIE色度图 · 暖色/冷色补偿
05
融合算法设计
联合调节策略 · 安全优先：亮度 > 色温
06
传感器数据滤波
滑动窗口 · 卡尔曼滤波入门 · 3σ异常剔除
07
场景识别与策略切换
隧道/夜间/强光 · 快速变暗 · 防眩光
08
用户偏好学习
历史数据个性化 · 手动记录分析 · 自适应阈值
09
系统架构设计
嵌入式MCU/DSP · 云端协同 · 采集/算法/驱动
10
实时性优化
算法复杂度O(n) · 查表法 · 定点数运算
11
功耗管理
DVFS · 传感器休眠 · 死区控制
12
安全性与冗余设计
传感器故障检测 · 降级策略 · 看门狗
13
HMI交互设计
手动/自动切换 · 平滑过渡 · 用户反馈
14
测试与标定
暗室/积分球 · 实车路试 · 标定工具
15
行业标准与法规
GB/T 38186 · ISO 15008 · 防眩光/均匀性
16
项目实战：需求与原型
需求文档 · Python仿真 · 嵌入式C移植
17
Python仿真环境搭建
NumPy/Matplotlib/Pandas · 模拟数据生成
18
亮度调节算法实现(Python)
线性/对数/Gamma · 性能对比
19
色温调节算法实现(Python)
RGB→色温 · 补偿矩阵 · 平滑过渡
20
融合算法实现(Python)
联合调节类 · 场景策略 · 用户偏好
21
卡尔曼滤波实现(Python)
一维/多维卡尔曼 · 参数调优
22
场景识别实现(Python)
滑动窗口突变检测 · 状态机 · 隧道/夜间分类
23
用户偏好学习实现(Python)
K-means · 线性回归 · Pickle持久化
24
嵌入式移植准备
C语言回顾 · 定点数数学库 · 内存优化
25
嵌入式亮度调节实现(C)
查表法 · 中断驱动 · PWM控制
26
嵌入式色温调节实现(C)
色温查找表 · I2C通信 · 显示驱动
27
系统集成测试
HIL/SIL测试 · 回归测试
28
性能评估指标
响应时间<100ms · 精度±5% · 满意度
29
前沿技术展望
AI自适应 · 眼球追踪调光 · OLED/MiniLED
30
课程总结与项目答辩
知识体系回顾 · 常见问题 · 项目展示