battery historian安装简述

本文详细介绍如何在Ubuntu 16.04上安装BatteryHistorian工具,包括配置Go语言环境、安装Python 2.7及下载BatteryHistorian源码等步骤,并提供了半离线使用的替代方案。
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battery historian是用go语言开发的一个电池耗电分析工具
battery-historian工具需要使用bugreport中的Battery History

python historian.py -a bugreport.txt > battery.html


sudo apt-get install docker.io

一、由于Battery historian是基于go语言的,所以首先需要安装go语言环境
sudo add-apt-repository ppa:gophers/go
sudo apt-get update
sudo apt-get install golang

输入命令go version检测是否安装成功:

安装完之后配置环境变量,在这个过程中你需要创建一个自己的目录来作为Battery Historian的存放路径。
gedit ~/.bashrc //执行这个之前要 root

//会在主文件夹生成XXX目录 XXX/src 内部有 Battery Historian 工具

export GOPATH=$HOME/xxx            //对应root目录
export GOBIN=$GOPATH/bin
export PATH=$PATH:$GOBIN

二、安装python,Battery Historian 只能使用python2.7

ubuntu16.04默认安装python3以上,需要手动安装2.7。

1、先确保make、gcc、g++已经安装好,如果没有则需要先安装这三个程序,均使用apt-get的方式直接装;

2、下载python2.7包:

  wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.13/Python-2.7.13.tgz

3、解压该包:

  tar -xvf Python-2.7.13.tgz

4、进入该包:

  cd Python-2.7.13

5、./configure

6、make

7、make install

安装完毕,如果因为权限问题失败,需要加sudo。

python -V
Python 2.7.14

三、下载Battery Historian源码及相关依赖
https://github.com/google/battery-historian
go get -d -u github.com/google/battery-historian/… 下载到GOPATH配置目录下

等待一段时间之后,下载完成,执行ls,该目录下会有src源码目录,然后执行如下命令进行编译
cd $GOPATH/src/github.com/google/battery-historian
$ go run setup.go     //漫长的等待,它需要联网下载以来库,编译Javascript等。


启动battery historian服务器:在Battery historian目录下启动
$ go run cmd/battery-historian/battery-historian.go [--port <默认:9999>]

每次启动Battery Historian都需要在src/github.com/google/battery-historian目录下执行
启动之后打开Chrome浏览器,在地址栏输入http://localhost:9999; 就可以上传 bugreport.txt进行分析
或者  
在半离线状态下使用 python.py  (python historian.py batterystats.txt >batterystats.html)将直接将 txt文件转换成html文件,再用google打开即可

用chrome打开转换生成的batterystats.html文件,注意这个时候保持电脑连网,只要打开过一次浏览器加载了需要的js后面就可以不用在连线了。之所以叫半离线使用就在这

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3、两独立样本正态总体均值比较检验 某手机厂商为优化电池续航,测试两种电池方案:方案A(传统电芯)和方案B(新型电芯)。随机选取两部同型号手机分别搭载两种方案,各测试若干次续航时间(单位:小时),已知两组续航数据均服从正态分布。测试结果如下: 方案A:测试18次,样本平均续航x_1=11.2小时,样本标准差s_1=1.5小时 方案B:测试22次,样本平均续航x_2=13.5小时,样本标准差s_2=1.2小时 请基于Python完成以下分析(需调用 numpy 、 scipy.stats 、 matplotlib ): a.提出假设检验问题:判断新型电芯方案B的平均续航是否显著长于传统方案A,写出原假设H_0和备择假设H_1; b.根据“正态分布、两独立样本”的前提,选择合适的假设检验方法(无需考虑方差齐性),并说明选择该方法的理由; c.调用 scipy.stats 的对应函数,计算该检验的统计量和自由度; d.计算检验的P值,在α=0.05的显著性水平下判断是否拒绝原假设,并用通俗语言解释结论(即两种电池方案的续航效果是否有差异);​ e.计算两种方案续航均值差(μ_2 - μ_1,μ_2为方案B总体均值,μ_1为方案A总体均值)的95%置信区间,说明置信区间结果与假设检验结论的一致性; f.用 numpy 生成两组符合上述样本特征的模拟续航数据(方案A18个数据,方案B22个数据),要求服从对应均值和标准差的正态分布; g.用 matplotlib 基于模拟数据绘制两组续航时间的直方图(双图并列,分别标注“方案A”“方案B”,添加图例和标题),直观观察两组数据的分布差异; h.若方案B的测试次数减少至10次(保持样本均值、标准差不变,方案A条件不变),重新进行假设检验,对比两次检验的P值和结论,说明样本量对检验结果的影响。
11-01
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