diff --git a/data_visualization/src/data_visualization/core.py b/data_visualization/src/data_visualization/core.py
new file mode 100644
index 0000000..d04ea72
--- /dev/null
+++ b/data_visualization/src/data_visualization/core.py
@@ -0,0 +1,66 @@
+from __future__ import annotations
+import logging
+from dataclasses import dataclass
+from typing import List
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+
+__all__ = ["plot_spectrum", "FrequencyDataRow"]
+
+
+@dataclass
+class FrequencyDataRow:
+    """Repräsentiert eine einzelne Zeile von Frequenzdaten."""
+    frequency_hz: float
+    amplitude_db: float
+
+    def __post_init__(self) -> None:
+        if not isinstance(self.frequency_hz, (float, int)):
+            raise TypeError(f"frequency_hz muss float sein, nicht {type(self.frequency_hz)}")
+        if not isinstance(self.amplitude_db, (float, int)):
+            raise TypeError(f"amplitude_db muss float sein, nicht {type(self.amplitude_db)}")
+
+
+# Einrichtung eines einfachen Loggers für reproduzierbares Debugging
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def plot_spectrum(frequency_data: List[float]) -> plt.Figure:
+    """Erzeugt ein Frequenzspektrum-Plot aus gegebenen Frequenzdaten.
+
+    Args:
+        frequency_data: Liste von [frequency_hz, amplitude_db]-Paaren.
+
+    Returns:
+        Matplotlib-Figur mit dem dargestellten Frequenzspektrum.
+    """
+    if not frequency_data:
+        raise ValueError("frequency_data darf nicht leer sein.")
+
+    # Validierung und Konvertierung
+    validated_rows: List[FrequencyDataRow] = []
+    for idx, row in enumerate(frequency_data):
+        if not (isinstance(row, (list, tuple)) and len(row) == 2):
+            raise ValueError(f"Ungültiges Datenformat in Zeile {idx}: {row!r}")
+        freq, amp = row
+        validated_rows.append(FrequencyDataRow(float(freq), float(amp)))
+
+    # Konvertierung in numpy-Arrays
+    freqs = np.array([r.frequency_hz for r in validated_rows], dtype=float)
+    amps = np.array([r.amplitude_db for r in validated_rows], dtype=float)
+
+    # Plot-Erstellung
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
+    ax.plot(freqs, amps, color="royalblue", linewidth=1.2)
+    ax.set_xlabel("Frequency (Hz)")
+    ax.set_ylabel("Amplitude (dBFS)")
+    ax.set_title("Frequency Spectrum")
+    ax.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
+
+    # Validierungs-Check für CI
+    assert isinstance(fig, plt.Figure), "plot_spectrum soll eine Matplotlib-Figur zurückgeben."
+    logger.info("Frequenzspektrum erfolgreich erstellt: %d Punkte", len(freqs))
+
+    return fig