CN119007660A - 一种基于环境分析的led显示器亮度自适应系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及环境光适应技术领域，具体为一种基于环境分析的LED显示器亮度自适应系统，系统包括：环境光采集模块，基于多个光敏传感器的数据，记录数据发生时间，将环境光强度量化并标记时间戳，对多数据点进行整合分析，生成时间序列光照数据。本发明中，通过综合采集并分析环境光强度的多点数据，形成时间序列光照数据，有效捕捉光照强度的细微变化和趋势，使得预测模型能够准确地预测未来环境光的变化，从而提前调整显示器亮度，通过动态预测和前瞻性调整，不仅增强了显示效果的适应性，还大大提高了能源效率，这种适时调整能有效减少在不必要的条件下的能源消耗，从而延长设备的使用寿命，并且减轻能源负担。

Description

一种基于环境分析的LED显示器亮度自适应系统

技术领域

本发明涉及环境光适应技术领域，尤其涉及一种基于环境分析的LED显示器亮度自适应系统。

背景技术

环境光适应技术领域涉及自动调整设备显示或照明设置以适应周围环境光条件的方法和系统。这种技术通常用于提高用户体验和节能，通过传感器检测环境光强度并据此调节显示屏或照明设备的亮度和对比度。应用这种技术的设备包括智能手机、电脑显示器、电视以及其他各种类型的显示面板。环境光适应技术不仅能够在光线变化时保持显示内容的可见性和舒适性，还能有效减少能源消耗，因为设备只在必要时才增加亮度，从而延长电池寿命和降低能源需求。

其中，基于环境分析的LED显示器亮度自适应系统是指一个利用环境光感应器来动态调整LED显示器亮度的系统。这种系统的主要用途是根据环境光条件自动调整显示器的亮度，以提供更佳的视觉体验并降低能耗。例如，在日光较强的环境下增加亮度以改善可读性，在昏暗环境中减少亮度以避免眼睛疲劳和过度能耗。这种技术广泛应用于个人电子设备、户外广告屏以及汽车显示系统中，旨在提高效率和用户舒适度。

现有技术中，环境光适应系统主要依赖单一时刻的环境光强度进行亮度调整，忽略了环境光强度随时间的连续变化和模式。这种处理方式未能充分利用环境光数据的潜在信息，导致在光照强度快速变化时无法做出最优的亮度调整。例如，在多云或树荫遮挡等频繁变化的光照条件下，传统技术可能无法及时调整，使得显示屏在过亮或过暗的环境中工作，影响视觉舒适性并增加能源浪费。这种不足在户外广告屏和车载显示系统中表现尤为明显，其中环境光条件变化迅速，传统技术的响应不够及时，导致显示效果和能效均受到影响。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于环境分析的LED显示器亮度自适应系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于环境分析的LED显示器亮度自适应系统包括：

环境光采集模块，基于多个光敏传感器的数据，记录数据发生时间，将环境光强度量化并标记时间戳，对多数据点进行整合分析，生成时间序列光照数据；

数据处理模块，基于所述时间序列光照数据，应用滑动窗口提取关键时间点，计算时间序列中的光照强度差异，分析光照强度差异来挖掘光照变化的模式，生成光照强度变化趋势；

亮度预测模块，基于所述光照强度变化趋势，分析光照趋势数据，通过建立未来光照强度的预测模型，比较历史数据与当前趋势，预测未来环境光的变化，得到未来光照预测结果；

亮度调节模块根据所述未来光照预测结果，调整LED显示器背光单元的亮度设置，匹配预测的环境光变化，自动优化显示亮度和功耗，得到调节后亮度配置。

作为本发明的进一步方案，所述时间序列光照数据的获取步骤具体为：

初始化多个光敏传感器并采集每个传感器记录的光强度数据，采用公式：

生成初始光强度数据集；

其中，S_i(t)代表第i个传感器在时间t的光强度，a_i为传感器的响应系数，l(t)为实时环境光强度，∈_i(t)为噪声组件，b_i为噪声衰减系数；

对所述初始光强度数据集进行时间标记，每个数据点按时间t标记并计算加权平均光强度，采用公式：

得到时间标记的光强度数据点集；

其中，I(t)为加权平均光强度，w_i为第i个传感器的权重，n为传感器总数；

使用所述时间标记的光强度数据点集，采用公式：

计算标准偏差，确定光照强度的波动性，得到时间序列光照数据；

其中，T(t)为时间t的标准偏差光强波动指标，I(t_k)为加权平均光强度，为I(t)的平均值，K为数据点的总数。

作为本发明的进一步方案，所述关键时间点的获取步骤具体为：

基于所述时间序列光照数据，确定滑动窗口的大小w和步长δ，进行数据归一化，采用公式：

生成归一化的时间序列数据集；

其中，T′(t)为归一化后的时间序列数据，T_max为光照强度的最大值，ω为引入的周期性调整参数；

对所述归一化的时间序列数据集进行分析，使用加权窗口平均的方式计算每个窗口的光照强度平均值，采用公式：

生成窗口内光照强度平均数据；

其中，S_w(t)代表窗口内光照强度的加权平均，w为窗口大小，λ为衰减系数；

从所述窗口内光照强度平均数据中识别光照强度最大的窗口，采用公式：

t_key＝arg max_t(S_w(t))

生成关键时间点；

其中，t_key为关键时间点。

作为本发明的进一步方案，所述光照强度变化趋势的获取步骤具体为：

从所述关键时间点出发，分析时间点附近的光照强度变化，采用公式：

计算每个关键时间点前后光照强度的差异，生成光照强度变化率数据；

其中，ΔS(t)代表光照强度变化率，δ1代表时间间隔，S_w(t)代表窗口内光照强度平均值，α1、γ1为调整参数，β为周期参数；

利用所述光照强度变化率数据，应用高阶差分平滑技术提高数据的趋势可读性，采用公式：

对变化率进行加权平均处理，生成平滑的变化趋势；

其中，M(t)代表平滑后的变化趋势，n为平滑窗口大小，k为权重幂次；

分析所述平滑变化趋势，计算导数判断趋势的上升或下降，采用公式：

通过导数符号确定趋势上升或下降，生成光照强度变化趋势；

其中，T_trend代表光照强度变化趋势，θ为调整参数。

作为本发明的进一步方案，所述未来光照预测结果的获取步骤具体为：

利用所述当前光照趋势数据和历史光照数据，计算历史数据与当前趋势的差异，采用公式：

基于计算趋势偏差，生成趋势偏差数据；

其中，D(t)代表趋势偏差，H(t)为历史光照数据，α2、∈为调整参数，ω1为周期参数；

根据所述趋势偏差数据，预测未来环境光的变化，采用公式：

F(t)＝a1·D(t)+b1·D(t)²+c1·log(1+|D(t)|)+d1·t

用于预测未来时间段内的光照强度，生成预测模型；

其中，F(t)为预测模型，a1、b1、c1、d1为模型系数；

使用所述预测模型估算目标未来时间点的光照强度，采用公式：

预测未来某时刻的光照强度，生成未来光照预测结果；

其中，L_future为未来光照预测结果，Δt为时间增量，η、κ为调整未来预测趋势的灵敏度参数。

作为本发明的进一步方案，所述调节后亮度配置的获取步骤具体为：

根据所述未来光照预测结果与当前环境光照的差异，计算光照变化差值，采用公式：

生成环境光照变化差值；

其中，ΔL代表环境光照变化差值，L_future为未来光照预测结果，L_current为当前环境光照，c为常数以规避除零错误；

将所述环境光照变化差值与用户设定的亮度偏好结合，计算亮度调整因子，采用公式：

生成亮度调整因子；

其中，γ为亮度调整因子，k、m为调节系数，ΔL为光照变化差值，P为用户偏好；

利用所述亮度调整因子和自适应算法优化显示亮度和功耗，采用公式：

生成调节后亮度配置；

其中，B_initial为初始亮度，a2、β为自适应调整参数。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过综合采集并分析环境光强度的多点数据，形成时间序列光照数据，有效捕捉光照强度的细微变化和趋势。使得预测模型能够准确地预测未来环境光的变化，从而提前调整显示器亮度。相较于传统技术仅依据单一或即时的光照数据进行反应，通过动态预测和前瞻性调整，不仅增强了显示效果的适应性，还大大提高了能源效率。这种适时调整能有效减少在不必要的条件下的能源消耗，从而延长设备的使用寿命，并且减轻能源负担。

附图说明

图1为本发明的系统流程图；

图2为本发明时间序列光照数据的获取步骤流程图；

图3为本发明关键时间点的获取步骤流程图；

图4为本发明光照强度变化趋势的获取步骤流程图；

图5为本发明未来光照预测结果的获取步骤流程图；

图6为本发明调节后亮度配置的获取步骤流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1，一种基于环境分析的LED显示器亮度自适应系统包括：

环境光采集模块，基于多个光敏传感器的数据，记录数据发生时间，将环境光强度量化并标记时间戳，对多数据点进行整合分析，生成时间序列光照数据；

数据处理模块，基于时间序列光照数据，应用滑动窗口提取关键时间点，计算时间序列中的光照强度差异，分析光照强度差异来挖掘光照变化的模式，生成光照强度变化趋势；

亮度预测模块，基于光照强度变化趋势，分析光照趋势数据，通过建立未来光照强度的预测模型，比较历史数据与当前趋势，预测未来环境光的变化，得到未来光照预测结果；

亮度调节模块根据未来光照预测结果，调整LED显示器背光单元的亮度设置，匹配预测的环境光变化，自动优化显示亮度和功耗，得到调节后亮度配置。

时间序列光照数据包括数据点集合、时间标记、光照强度量化值，光照强度变化趋势包括关键时间点、光照强度差异、变化模式，未来光照预测结果包括未来光照变化、预测模型、历史数据比较，调节后亮度配置包括LED显示器背光调整、显示亮度优化、功耗自动调节。

请参阅图2，时间序列光照数据的获取步骤具体为：

初始化多个光敏传感器并采集每个传感器记录的光强度数据，采用公式：

生成初始光强度数据集；

其中，S_i(t)代表第i个传感器在时间t的光强度，a_i为传感器的响应系数，l(t)为实时环境光强度，∈_i(t)为噪声组件，b_i为噪声衰减系数；

对初始光强度数据集进行时间标记，每个数据点按时间t标记并计算加权平均光强度，采用公式：

得到时间标记的光强度数据点集；

其中，I(t)为加权平均光强度，w_i为第i个传感器的权重，n为传感器总数；

使用时间标记的光强度数据点集，采用公式：

计算标准偏差，确定光照强度的波动性，得到时间序列光照数据；

其中，T(t)为时间t的标准偏差光强波动指标，I(t_k)为加权平均光强度，为I(t)的平均值，K为数据点的总数。

公式：

参数说明：

S_i(t)：第i个传感器在时间t的光强度。

a_i：传感器的响应系数。

l(t)：环境光强度。

∈_i(t)：噪声数据。

b_i：噪声衰减系数。

算例：

假设在时间t时刻：

a_i＝0.8，表示传感器相对敏感。

l(t)＝500单位，代表中等光照条件。

∈_i(t)＝0.05，小量噪声。

b_i＝2，较大的噪声衰减。

计算过程：

S_i(t)＝0.8·500·e^-2·0.05＝400·e^-0.1≈400·0.905＝362

结果解析：

S_i(t)≈362：表示在给定时间点t，第i个传感器测得的光强度是362单位，参照响应系数、环境光强度及噪声影响。

公式：

参数说明：

I(t)：加权平均光强度。

w_i：第i个传感器的权重。

n：传感器总数。

算例：

假设有三个传感器，权重分别为w₁＝0.5，w₂＝1，w₃＝1.5：

S₁(t)＝362，S₂(t)＝340，S₃(t)＝380

计算过程：

结果解析：

I(t)≈363.67：时间t的加权平均光强度为363.67单位。

公式：

参数说明：

T(t)：光强波动的标准偏差。

I(t_k)：在差异化时间t_k的光强度。

平均光强度。

K：时间点的总数。

算例：

假设在三个时间点t₁，t₂，t₃，光强度分别为360，370，350，平均光强度

K＝3

计算过程：

结果解析：

T(t)≈8.16：标准偏差为8.16单位，表示光强度在这三个时间点的波动程度。

请参阅图3，关键时间点的获取步骤具体为：

基于时间序列光照数据，确定滑动窗口的大小w和步长δ，进行数据归一化，采用公式：

生成归一化的时间序列数据集；

其中，T′(t)为归一化后的时间序列数据，T_max为光照强度的最大值，ω为引入的周期性调整参数；

对归一化的时间序列数据集进行分析，使用加权窗口平均的方式计算每个窗口的光照强度平均值，采用公式：

生成窗口内光照强度平均数据；

其中，S_w(t)代表窗口内光照强度的加权平均，w为窗口大小，λ为衰减系数；

从窗口内光照强度平均数据中识别光照强度最大的窗口，采用公式：

t_key＝argmax_t(S_w(t))

生成关键时间点；

其中，t_key为关键时间点。

公式：

其中：

T(t)：在时间点t的原始光照强度。

T_max：时间序列中的最大光照强度。

t：时间点。

ω：周期性调整参数。

计算流程：

确定T_max：假设在监控周期内，最大光照强度T_max是1000单位。

选择ω：为了模拟光照强度的日周期变化，设定ω为24，代表一天的小时数。

计算T(t)在目标时间点的值，例如t＝12(中午)，假设T(12)＝800单位。

应用公式：

计算结果：

T′(12)＝0.8·(1+0.012+1)＝1.6096

其中，sin部分计算为1因为sin(π)＝0，所以正午时光照强度归一化值稍高于平均值。

公式：

其中：

w：滑动窗口大小，假设为3小时。

λ：衰减系数，设定为1.5，用于减少窗口边缘的权重。

计算流程：

计算T′(t)fort＝10，11，12，13，14，使用上一步中的方法。

应用公式：

假设T′(10)＝1.5，T′(11)＝1.6，T′(12)＝1.6096，T′(13)＝1.6，T′(14)＝1.5，计算结果是加权平均，数字计算省略，给出加权平均值。

公式：

t_key＝argmax_t(S_w(t))

计算流程：

从给定时间段中选择光照强度平均值最大的窗口。

假设在时间t＝12时，S_w(t)值最大。

通过以上计算，可以看到t_key＝12表明正午时段在观测窗口内光照最强。

请参阅图4，光照强度变化趋势的获取步骤具体为：

从关键时间点出发，分析时间点附近的光照强度变化，采用公式：

计算每个关键时间点前后光照强度的差异，生成光照强度变化率数据；

其中，ΔS(t)代表光照强度变化率，δ1代表时间间隔，S_w(t)代表窗口内光照强度平均值，α1、γ1为调整参数，β为周期参数；

利用光照强度变化率数据，应用高阶差分平滑技术提高数据的趋势可读性，采用公式：

对变化率进行加权平均处理，生成平滑的变化趋势；

其中，M(t)代表平滑后的变化趋势，n为平滑窗口大小，k为权重幂次；

分析平滑变化趋势，计算导数判断趋势的上升或下降，采用公式：

通过导数符号确定趋势上升或下降，生成光照强度变化趋势；

其中，T_trend代表光照强度变化趋势，θ为调整参数。

公式：

假设数据和参数：

t_key＝10：关键时间点，第10个时间单位。

S_w(t)：这是窗口内的平均光照强度，假设在t_key+δ1＝12时为200单位，t_key-δ1＝8时为150单位。

δ1＝2：时间间隔。

α＝5：调整系数，增加模型的复杂度。

β＝24：周期参数，假设一天24小时周期。

γ＝3：调整系数，影响分母的计算。

计算过程：

计算周期函数的贡献：

计算分子：

分子＝200-150+5×0.866≈54.33

计算分母：

分母＝4+3×-0.5＝2.5

计算变化率ΔS(t)：

结果解析：

变化率ΔS(t)≈21.732表示从时间t_key-δ到t_key+δ的光照强度变化速率。

公式：

假设数据和参数：

ΔS(t)：假设从t＝8到t＝12的值为[20,21,21.732,22,23]。

n＝5：平滑窗口的大小。

k＝2：权重幂次。

计算过程：

计算权重和加权平均：

权重：

加权平均分子：20×0.64+21×0.64+21.732×1+22×0.64+23×0.64≈82.3488

权重总和(分母)：1+0.64×4＝3.56

计算平滑趋势M(t)：

结果解析：

平滑后的变化趋势M(t)≈23.127表示在参照窗口的加权平均后，时间点t＝10的光照强度变化趋势。

公式：

假设数据和参数：

假设导数为0.5(假定增长趋势)。

θ＝2：敏感性调整参数。

计算过程：

计算趋势标识：

T_trend＝sgn(0.5×2)＝sgn(1)＝1

结果解析：

T_trend＝1表示在参照的时间点t＝10附近，光照强度呈现上升趋势。

请参阅图5，未来光照预测结果的获取步骤具体为：

利用当前光照趋势数据和历史光照数据，计算历史数据与当前趋势的差异，采用公式：

基于计算趋势偏差，生成趋势偏差数据；

其中，D(t)代表趋势偏差，H(t)为历史光照数据，α2、∈为调整参数，ω1为周期参数；

根据趋势偏差数据，预测未来环境光的变化，采用公式：

F(t)＝a1·D(t)+b1·D(t)²+c1·log(1+|D(t)|)+d1·t

用于预测未来时间段内的光照强度，生成预测模型；

其中，F(t)为预测模型，a1、b1、c1、d1为模型系数；

使用预测模型估算目标未来时间点的光照强度，采用公式：

预测未来某时刻的光照强度，生成未来光照预测结果；

其中，L_future为未来光照预测结果，Δt为时间增量，η、κ为调整未来预测趋势的灵敏度参数。

公式：

参数：

T_trend当前光照趋势

H(t)：历史光照数据

α2：调节余弦项幅度的参数

ω1：余弦函数的周期

∈：调节正弦函数影响的参数

假设数据：

假设在t＝6时，T_trend＝500lux，H(t)＝450lux

设置α2＝50，ω1＝12，∈＝0.1

计算流程：

计算周期函数部分：

应用周期函数值和参数：

cos部分＝50×-1＝-50

sin部分＝0.1×0＝0

计算趋势偏差：

结果解析：

在t＝6时刻，趋势偏差D(t)为0，表示在时间点，参照周期性调整后，实际光照趋势与历史数据完全一致。

公式：

F(t)＝a1·D(t)+b1·D(t)²+c1·log(1+|D(t)|)+d1·t

参数：

a1、b1、c1、d1：回归系数

假设数据：

假设回归系数a1＝0.8，b1＝0.05，c1＝2，d1＝0.01

从上述得到D(t)＝0，假设时间t＝6

计算流程：

计算多部分：

a1·D(t)＝0.8×0＝0

b1·D(t)²＝0.05×0²＝0

c1·log(1+|0|)＝2·log(1)＝0

d1·t＝0.01×6＝0.06

计算预测模型输出：

F(6)＝0+0+0+0.06＝0.06

结果解析：

在t＝6时刻，预测模型F(t)输出为0.06lux，表明对未来光照强度的预测非常接近于当前或历史光照水平，参照到极小的增长。

公式：

参数：

η、κ：用于调整预测模型输出的参数

假设数据：

假设η＝0.5，κ＝0.1，Δt＝4

从上述得到F(t)＝0.06，t＝6

计算流程：

计算指数部分：

exp(-κ·(6+4))＝exp(-0.1×10)＝exp(-1)≈0.368

计算预测模型的调整输出：

结果解析：

预测的未来光照强度L_future为0.051lux，表明参照未来变化后，预测的光照强度略有下降，反映光照趋势的变化。

请参阅图6，调节后亮度配置的获取步骤具体为：

根据未来光照预测结果与当前环境光照的差异，计算光照变化差值，采用公式：

生成环境光照变化差值；

其中，ΔL代表环境光照变化差值，L_future为未来光照预测结果，L_current为当前环境光照，c为常数以规避除零错误；

将环境光照变化差值与用户设定的亮度偏好结合，计算亮度调整因子，采用公式：

生成亮度调整因子；

其中，γ为亮度调整因子，k、m为调节系数，ΔL为光照变化差值，P为用户偏好；

利用亮度调整因子和自适应算法优化显示亮度和功耗，采用公式：

生成调节后亮度配置；

其中，B_initial为初始亮度，a2、β为自适应调整参数。

公式：

参数设定和假设：

L_future＝1000lux(预测的未来光照强度)

L_current＝800lux(当前环境光照强度)

c2＝5(规避分母为零的小常数)

计算过程：

计算差的平方：

计算差值的平方差：

计算分母：

L_current+c2＝800+5＝805

计算差值：

差值ΔL约为447.2lux，这个值代表根据预测和当前的光照强度变化的量化差异。公式：

参数设定和假设：

k＝0.1(光照变化差值的调节系数)

m＝0.05(用户偏好的调节系数)

P＝20(用户设定的亮度偏好值)

ΔL＝447.2

计算过程：

计算调节因子的分子：

k·ΔL+m·P＝0.1·447.2+0.05·20＝44.72+1＝45.72

计算指数的负值：

e^-ΔL＝e^-447.2≈0(由于ΔL值较大，指数的负值趋近于0)

计算分母：

1+e^-ΔL≈1+0＝1

计算亮度调整因子：

亮度调整因子γ约为45.72，这代表了根据光照差异和用户偏好计算出的亮度调节量。公式：

参数设定和假设：

B_initial＝300nits(初始亮度设置)

γ＝45.72

a2＝0.1，β＝10(自适应调整参数)

计算过程：

计算内部指数：

a2·(γ-β)＝0.1·(45.72-10)＝0.1·35.72＝3.572

计算指数函数：

e^-3.572≈0.028

计算分式：

计算亮度：

B_final＝300+45.72·0.027≈301.24

亮度设置B_final约为301.24nits，这表示了根据环境光预测结果自动调整后的显示屏亮度。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于环境分析的LED显示器亮度自适应系统，其特征在于，所述系统包括：

环境光采集模块，基于多个光敏传感器的数据，记录数据发生时间，将环境光强度量化并标记时间戳，对多数据点进行整合分析，生成时间序列光照数据；

数据处理模块，基于所述时间序列光照数据，应用滑动窗口提取关键时间点，计算时间序列中的光照强度差异，分析光照强度差异来挖掘光照变化的模式，生成光照强度变化趋势；

亮度预测模块，基于所述光照强度变化趋势，分析光照趋势数据，通过建立未来光照强度的预测模型，比较历史数据与当前趋势，预测未来环境光的变化，得到未来光照预测结果；

亮度调节模块根据所述未来光照预测结果，调整LED显示器背光单元的亮度设置，匹配预测的环境光变化，自动优化显示亮度和功耗，得到调节后亮度配置。

2.根据权利要求1所述的基于环境分析的LED显示器亮度自适应系统，其特征在于，所述时间序列光照数据的获取步骤具体为：

初始化多个光敏传感器并采集每个传感器记录的光强度数据，采用公式：

生成初始光强度数据集；

其中，S_i(t)代表第i个传感器在时间t的光强度，a_i为传感器的响应系数，l(t)为实时环境光强度，∈_i(t)为噪声组件，b_i为噪声衰减系数；

对所述初始光强度数据集进行时间标记，每个数据点按时间t标记并计算加权平均光强度，采用公式：

得到时间标记的光强度数据点集；

其中，I(t)为加权平均光强度，w_i为第i个传感器的权重，n为传感器总数；

使用所述时间标记的光强度数据点集，采用公式：

计算标准偏差，确定光照强度的波动性，得到时间序列光照数据；

其中，T(t)为时间t的标准偏差光强波动指标，I(t_k)为加权平均光强度，为I(t)的平均值，K为数据点的总数。

3.根据权利要求2所述的基于环境分析的LED显示器亮度自适应系统，其特征在于，所述关键时间点的获取步骤具体为：

基于所述时间序列光照数据，确定滑动窗口的大小w和步长δ，进行数据归一化，采用公式：

生成归一化的时间序列数据集；

其中，T′(t)为归一化后的时间序列数据，T_max为光照强度的最大值，ω为引入的周期性调整参数；

对所述归一化的时间序列数据集进行分析，使用加权窗口平均的方式计算每个窗口的光照强度平均值，采用公式：

生成窗口内光照强度平均数据；

其中，S_w(t)代表窗口内光照强度的加权平均，w为窗口大小，λ为衰减系数；

从所述窗口内光照强度平均数据中识别光照强度最大的窗口，采用公式：

t_key＝argmax_t(S_w(t))

生成关键时间点；

其中，t_key为关键时间点。

4.根据权利要求3所述的基于环境分析的LED显示器亮度自适应系统，其特征在于，所述光照强度变化趋势的获取步骤具体为：

从所述关键时间点出发，分析时间点附近的光照强度变化，采用公式：

计算每个关键时间点前后光照强度的差异，生成光照强度变化率数据；

其中，ΔS(t)代表光照强度变化率，δ1代表时间间隔，S_w(t)代表窗口内光照强度平均值，α1、γ1为调整参数，β为周期参数；

利用所述光照强度变化率数据，应用高阶差分平滑技术提高数据的趋势可读性，采用公式：

对变化率进行加权平均处理，生成平滑的变化趋势；

其中，M(t)代表平滑后的变化趋势，n为平滑窗口大小，k为权重幂次；

分析所述平滑后的变化趋势，计算导数判断趋势的上升或下降，采用公式：

通过导数符号确定趋势上升或下降，生成光照强度变化趋势；

其中，T_trend代表光照强度变化趋势，θ为调整参数。

5.根据权利要求4所述的基于环境分析的LED显示器亮度自适应系统，其特征在于，所述未来光照预测结果的获取步骤具体为：

利用当前光照趋势数据和历史光照数据，计算历史数据与当前趋势的差异，采用公式：

基于计算趋势偏差，生成趋势偏差数据；

其中，D(t)代表趋势偏差，H(t)为历史光照数据，α2、∈为调整参数，ω1为周期参数；

根据所述趋势偏差数据，预测未来环境光的变化，采用公式：

F(t)＝a1·D(t)+b1·D(t)²+c1·log(1+|D(t)|)+d1·t

用于预测未来时间段内的光照强度，生成预测模型；

其中，F(t)为预测模型，a1、b1、c1、d1为模型系数；

使用所述预测模型估算目标未来时间点的光照强度，采用公式：

预测未来某时刻的光照强度，生成未来光照预测结果；

其中，L_future为未来光照预测结果，Δt为时间增量，η、κ为调整未来预测趋势的灵敏度参数。

6.根据权利要求5所述的基于环境分析的LED显示器亮度自适应系统，其特征在于，所述调节后亮度配置的获取步骤具体为：

根据所述未来光照预测结果与当前环境光照的差异，计算光照变化差值，采用公式：

生成环境光照变化差值；

其中，ΔL代表环境光照变化差值，L_future为未来光照预测结果，L_current为当前环境光照，c为常数以规避除零错误；

将所述环境光照变化差值与用户设定的亮度偏好结合，计算亮度调整因子，采用公式：

生成亮度调整因子；

其中，γ为亮度调整因子，k、m为调节系数，ΔL为光照变化差值，P为用户偏好；

利用所述亮度调整因子和自适应算法优化显示亮度和功耗，采用公式：

生成调节后亮度配置；

其中，B_initial为初始亮度，a2、β为自适应调整参数。