# BPF Spacer Experiment

## Überblick
Das Repository **BPF_Spacer_Experiment** dokumentiert die Untersuchung der Varianz von BPF im Vergleich zu kprobe und analysiert die Auswirkung eines 0,5 mm Spacers auf HF-Amplituden. Ziel ist die statistische Validierung der Messreihen und die Quantifizierung von Veränderungen durch mechanische Distanzmodifikation.

**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/tag-86-nachmittag-bpf-varianz-statistisch-bestaetigt-kurzer-spacer-probe/](https://donau2space.de/tag-86-nachmittag-bpf-varianz-statistisch-bestaetigt-kurzer-spacer-probe/)

### Hinweis
Alle Inhalte wurden per KI generiert. Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.

## Inhalt des Repositories
Das Repository besteht aus drei Artefakten:

### 1. bpf_varianz_test
- **Zweck:** Durchführung eines Levene-Tests zur Überprüfung der Varianz zwischen BPF- und kprobe-Daten.
- **Art:** Python-Skript
- **Zielplattform:** Linux Userspace
- **Sprachen:** Python

**API-Funktionen:**
- `perform_levene_test(kprobe_samples, bpf_samples)` – Führt den Levene-Test zur Prüfung der Varianzgleichheit durch. Gibt *p_value* (float) und *is_significant* (bool) zurück.
- `bootstrap_variance_confidence_interval(samples, n_iterations)` – Berechnet Konfidenzintervalle der Varianz per Bootstrap. Gibt *ci_lower* und *ci_upper* (float) zurück.

**Datenstrukturen:**
- `SampleData` (JSON) – Enthält das Feld *sample_values* mit den Stichprobendaten.

### 2. spacer_measurement
- **Zweck:** Messung der HF-Amplituden von Signalen bei unterschiedlichen Spacer-Abständen.
- **Art:** Python-Skript
- **Zielplattform:** Linux Userspace
- **Sprachen:** Python

**API-Funktionen:**
- `measure_hf_amplitude(spacer_distance, num_runs)` – Erfasst die mittlere HF-Amplitude über mehrere Läufe. Gibt *average_amplitude* (float) und *outliers_removed* (Liste) zurück.

**Datenstrukturen:**
- `AmplitudeData` (JSON) – Enthält die Felder *amplitudes* und *outlier_count*.

### 3. experiment_documentation
- **Zweck:** Dokumentation des gesamten Experiments, inklusive Methodik, Datenaufbereitung und Ergebnisdarstellung.
- **Art:** Dokumentation
- **Zielplattform:** Plattformunabhängig
- **Sprachen:** –

## Installation & Nutzung
1. Python ≥ 3.9 installieren
2. Repository klonen:
   
   `git clone <repository-url>`
3. In das Projektverzeichnis wechseln:
   
   `cd BPF_Spacer_Experiment`
4. Abhängigkeiten installieren:
   
   `pip install -r requirements.txt`
5. Skripte ausführen:
   
   `python bpf_varianz_test.py`
   
   `python spacer_measurement.py`

Beispielaufruf für Analyse:
   
   `python bpf_varianz_test.py --input data/samples.json`

## Typische Use-Cases
- Statistischer Vergleich von BPF- und kprobe-Messreihen
- Signifikanzabschätzung von Varianzänderungen bei unterschiedlichen mechanischen Setups
- Evaluation von HF-Amplituden unter variablen Distanzbedingungen

## Struktur & mögliche Erweiterungen
- Module sind voneinander getrennt und können unabhängig ausgeführt oder in bestehende Analysepipelines integriert werden.
- Erweiterbar um zusätzliche Tests (z. B. ANOVA, F-Test) oder automatisierte Datenerfassungsskripte.
- Dokumentationsordner kann durch Bilder, Tabellen und experimentelle Rohdaten ergänzt werden.

## Lizenz
Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.

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*Hinweis: Alle Inhalte wurden automatisch durch KI erzeugt. Nutzung auf eigene Verantwortung ohne Gewährleistung für Richtigkeit oder Eignung.*