本发明涉及环境光适应，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：
1、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。
2、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。
3、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。
技术实现思路
1、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。
2、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：
3、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；
4、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；
5、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；
6、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。
7、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：
8、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：
9、
10、生成初始光强度数据集；
11、其中，si(t)代表第i个传感器在时间t的光强度，ai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，bi为噪声衰减系数；
12、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：
13、
14、得到时间标记的光强度数据点集；
15、其中，i(t)为加权平均光强度，wi为第i个传感器的权重，n为传感器总数；
16、使用所述时间标记的光强度数据点集，采用公式：
17、
18、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；
19、其中，t(t)为时间t的标准偏差光强波动指标，i(tk)为加权平均光强度，为i(t)的平均值，k为数据点的总数。
20、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：
21、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：
22、
23、生成归一化的时间序列数据集；
24、其中，t′(t)为归一化后的时间序列数据，tmax为光照强度的最大值，ω为引入的周期性调整参数；
25、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：
26、
27、生成窗口内光照强度平均数据；
28、其中，sw(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；
29、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：
30、tkey＝arg maxt(sw(t))
31、生成关键时间点；
32、其中，tkey为关键时间点。
33、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：
34、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：
35、
36、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；
37、其中，δs(t)代表光照强度变化率，δ1代表时间间隔，sw(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；
38、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：
39、
40、对变化率进行加权平均处理，生成平滑的变化趋势；
41、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；
42、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：
43、
44、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；
45、其中，ttrend代表光照强度变化趋势，θ为调整参数。
46、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：
47、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：
48、
49、基于计算趋势偏差，生成趋势偏差数据；
50、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；
51、根据所述趋势偏差数据，预测未来环境光的变化，采用公式：
52、f(t)＝a1·d(t)+b1·d(t)2+c1·log(1+|d(t)|)+d1·t
53、用于预测未来时间段内的光照强度，生成预测模型；
54、其中，f(t)为预测模型，a1、b1、c1、d1为模型系数；
55、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：
56、
57、预测未来某时刻的光照强度，生成未来光照预测结果；
58、其中，lfuture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。
59、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：
60、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：
61、
62、生成环境光照变化差值；
63、其中，δl代表环境光照变化差值，lfuture为未来光照预测结果，lcurrent为当前环境光照，c为常数以规避除零错误；
64、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：
65、
66、生成亮度调整因子；
67、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；
68、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：
69、
70、生成调节后亮度配置；
71、其中，binitial为初始亮度，a2、β为自适应调整参数。
72、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
73、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。
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：
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：
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：
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：
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：
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：
