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# Donau Strommessung
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## Überblick
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Dieses Experiment (experiment_key: donau_strommessung) untersucht die elektrische Aktivität der Donau mithilfe von selbstgebauten Sensoren und dokumentiert die Messergebnisse sowie die Erfahrungen der Durchführung unter realen Bedingungen.
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**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/donau-atmet-strom-nachtmessung-an-der-staustufe/](https://donau2space.de/donau-atmet-strom-nachtmessung-an-der-staustufe/)
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**Git-Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/donau_strommessung](https://git.donau2space.de/Mika/donau_strommessung)
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### Hinweis
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Alle Inhalte wurden per KI generiert.
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Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko.
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Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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## Inhalt des Repositories
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### Artefakte
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#### 1. sensor_logging
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** linux-userspace
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Aufzeichnung von Messdaten der angeschlossenen Sensoren (ADS1115, DHT22) in Logdateien.
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- **API-Funktionen:**
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- `log_sensor_data(voltage: float, temperature: float, humidity: float)` – schreibt Messwerte in das Logfile.
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- **Datenstrukturen:**
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- `SensorData (json)` mit den Feldern: timestamp, voltage, temperature, humidity.
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#### 2. data_analysis
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** linux-userspace
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Analyse der gesammelten Messdaten, Ermittlung statistischer Kenngrößen und Korrelation zwischen Spannung und Wetterparametern.
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- **API-Funktionen:**
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- `analyze_data(data: List[SensorData])` – liefert einen `SummaryReport` über Spannungswerte und deren Beziehungen zu Wetterdaten.
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- **Datenstrukturen:**
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- `SummaryReport (json)` mit Feldern: max_voltage, min_voltage, average_voltage, correlation_with_weather.
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#### 3. measurement_log
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- **Art:** csv_dataset
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprache:** CSV
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- **Zweck:** Rohdaten der Messreihen, nutzbar für weitere Auswertungen.
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- **Struktur:**
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- `MeasurementLog (table)` mit Spalten: timestamp, voltage, temperature, humidity.
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## Installation & Nutzung
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### Voraussetzungen
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- Linux-System mit installiertem Python (Version ≥ 3.8)
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- Zugriff auf Sensor-Hardware (ADS1115, DHT22)
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- Schreibrechte im Projektverzeichnis für Logdateien
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### Installation
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1. Repository klonen:
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`git clone https://git.donau2space.de/Mika/donau_strommessung`
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2. In das Projektverzeichnis wechseln:
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`cd donau_strommessung`
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3. Abhängigkeiten installieren:
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`pip install -r requirements.txt`
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### Nutzung
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1. Sensor-Logging starten:
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`python sensor_logging.py`
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2. Nach Abschluss: Datenanalyse durchführen:
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`python data_analysis.py`
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3. Ergebnisse in Log- und Report-Dateien einsehen.
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## Typische Use-Cases
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- Aufzeichnen elektrischer Signale aus experimentellen Sensoraufbauten an der Donau.
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- Untersuchung von Zusammenhängen zwischen elektrischer Aktivität und Umweltparametern (Temperatur, Luftfeuchtigkeit).
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- Bereitstellen der erhobenen Daten für weitergehende wissenschaftliche Auswertungen.
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## Struktur & mögliche Erweiterungen
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- **sensor_logging.py** – Messdatenerfassung und Log-Erstellung.
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- **data_analysis.py** – statistische Analyse und Ergebnisaufbereitung.
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- **measurement_log.csv** – Sammeldatei mit Rohdaten aller Messungen.
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**Erweiterbar durch:**
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- zusätzliche Sensorkomponenten (z. B. Leitfähigkeitssensoren)
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- Echtzeit-Datenvisualisierung
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- Exportformate für wissenschaftliche Publikationen
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## Lizenz
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Veröffentlicht unter der **MIT-Lizenz**.
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Die Inhalte wurden automatisch per KI generiert. Nutzung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigenes Risiko. |