Elektrische Kopplungsanalyse (electric_coupling_analysis)

Überblick

Dieses Repository dokumentiert die Untersuchung der elektrischen Kopplung zwischen HF-Rauschen und Kernel-Timing durch systematische Messungen mit verschiedenen Spacer-Materialien. Ziel ist es, den Einfluss unterschiedlicher Abstandhalter auf das elektrische Übersprechen und Timing-Verhalten zu quantifizieren und zu bewerten.

➡ Artikel zur Versuchsbeschreibung

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 umfasst folgende Artefakte:

1. measurement_protocol

• Art: Dokumentation (doc_only)
• Ziel: Mixed (plattformübergreifend nutzbar)
• Sprachen: –
• Beschreibung: Enthält das dokumentierte Messprotokoll mit allen experimentellen Schritten, Kalibrierungen und Bedingungen.

2. data_analysis_script

• Art: Python-Skript (python_script)
• Ziel: Mixed
• Sprachen: Python
• Beschreibung: Dient zur Analyse der aufgezeichneten Messdaten. Es berechnet Medianwerte und erkennt Ausreißer, um die statistische Signifikanz der Ergebnisse zu bestimmen.

Verfügbare API-Funktion:

• analyze_data(data) – Führt eine Analyse der Messdaten durch und liefert ein Ergebnisobjekt zurück.

Datenstruktur:

• results (JSON):
  • median_amplitude: numerischer Medianwert
  • outlier_rate: Anteil identifizierter Ausreißer
  • statistical_significance: statistische Bewertung des Resultats

3. data_export

• Art: Datensatz (csv_dataset)
• Ziel: Mixed
• Sprachen: CSV
• Beschreibung: Exportiert die Messdaten in CSV-Format zur externen Weiterverwendung oder für statistische Nachanalysen.

Verfügbare API-Funktion:

• export_to_csv(data, filename) – Exportiert übergebene Daten in eine CSV-Datei und gibt einen Erfolgsstatus zurück.

Installation & Nutzung

Voraussetzungen

• Python ≥ 3.9
• Standardbibliotheken für Datenanalyse (numpy, pandas)

Installation

1. Repository klonen:
   git clone <repo-url>
2. Abhängigkeiten installieren:
   pip install -r requirements.txt

Nutzung

Beispielhafter Ablauf zur Datenanalyse:

1. Rohdaten in CSV-Format ins Projektverzeichnis legen.
2. python data_analysis_script.py ausführen.
3. Ergebnisse werden in einer JSON- oder CSV-Datei gespeichert.

Typische Use-Cases

• Vergleichende Messungen mit verschiedenen Spacer-Materialien.
• Untersuchung des Einflusses elektrischer Kopplung auf Kernel-Timing.
• Evaluation von HF-Störverhalten in Echtzeitsystemen.
• Erstellung von Regressionsanalysen über Messreihen hinweg.

Struktur & Erweiterbarkeit

• Das Projekt ist modular aufgebaut:
  • Protokolldaten: Dokumentationsbasis
  • Analysemodul: Messdatenverarbeitung und Ergebnisgenerierung
  • Exporteinheit: Datentransfer in generische Formate (CSV, JSON)
• Künftige Erweiterungen sind vorgesehen für:
  • Automatisierte Sensorkalibrierung
  • Einbindung zusätzlicher Analysemethoden (z. B. Spektralanalyse)
  • Webbasierte Visualisierung der Messergebnisse

Lizenz

MIT License

Dieses Projekt („electric_coupling_analysis“) und alle zugehörigen Inhalte wurden automatisiert erzeugt. Nutzung und Anpassung erfolgen auf eigenes Risiko.