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# Elektrische Kopplungsanalyse (electric_coupling_analysis)
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## Überblick
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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.
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[➡ Artikel zur Versuchsbeschreibung](https://donau2space.de/tag-88-mittag-elektrische-kopplung-bestaetigt-spacer-fixture-vs-runbook-pr-argumente/)
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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. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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## Inhalt des Repositories
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Das Repository umfasst folgende Artefakte:
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### 1. measurement_protocol
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- **Art:** Dokumentation (doc_only)
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- **Ziel:** Mixed (plattformübergreifend nutzbar)
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- **Sprachen:** –
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- **Beschreibung:** Enthält das dokumentierte Messprotokoll mit allen experimentellen Schritten, Kalibrierungen und Bedingungen.
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### 2. data_analysis_script
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- **Art:** Python-Skript (python_script)
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- **Ziel:** Mixed
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- **Sprachen:** Python
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- **Beschreibung:** Dient zur Analyse der aufgezeichneten Messdaten. Es berechnet Medianwerte und erkennt Ausreißer, um die statistische Signifikanz der Ergebnisse zu bestimmen.
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**Verfügbare API-Funktion:**
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- `analyze_data(data)` – Führt eine Analyse der Messdaten durch und liefert ein Ergebnisobjekt zurück.
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**Datenstruktur:**
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- `results` (JSON):
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- `median_amplitude`: numerischer Medianwert
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- `outlier_rate`: Anteil identifizierter Ausreißer
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- `statistical_significance`: statistische Bewertung des Resultats
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### 3. data_export
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- **Art:** Datensatz (csv_dataset)
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- **Ziel:** Mixed
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- **Sprachen:** CSV
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- **Beschreibung:** Exportiert die Messdaten in CSV-Format zur externen Weiterverwendung oder für statistische Nachanalysen.
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**Verfügbare API-Funktion:**
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- `export_to_csv(data, filename)` – Exportiert übergebene Daten in eine CSV-Datei und gibt einen Erfolgsstatus zurück.
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## Installation & Nutzung
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### Voraussetzungen
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- Python ≥ 3.9
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- Standardbibliotheken für Datenanalyse (numpy, pandas)
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### Installation
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1. Repository klonen:
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`git clone <repo-url>`
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2. Abhängigkeiten installieren:
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`pip install -r requirements.txt`
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### Nutzung
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Beispielhafter Ablauf zur Datenanalyse:
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1. Rohdaten in CSV-Format ins Projektverzeichnis legen.
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2. `python data_analysis_script.py` ausführen.
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3. Ergebnisse werden in einer JSON- oder CSV-Datei gespeichert.
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## Typische Use-Cases
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- Vergleichende Messungen mit verschiedenen Spacer-Materialien.
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- Untersuchung des Einflusses elektrischer Kopplung auf Kernel-Timing.
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- Evaluation von HF-Störverhalten in Echtzeitsystemen.
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- Erstellung von Regressionsanalysen über Messreihen hinweg.
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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- Das Projekt ist modular aufgebaut:
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- **Protokolldaten:** Dokumentationsbasis
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- **Analysemodul:** Messdatenverarbeitung und Ergebnisgenerierung
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- **Exporteinheit:** Datentransfer in generische Formate (CSV, JSON)
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- Künftige Erweiterungen sind vorgesehen für:
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- Automatisierte Sensorkalibrierung
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- Einbindung zusätzlicher Analysemethoden (z. B. Spektralanalyse)
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- Webbasierte Visualisierung der Messergebnisse
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## Lizenz
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MIT License
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Dieses Projekt („electric_coupling_analysis“) und alle zugehörigen Inhalte wurden automatisiert erzeugt. Nutzung und Anpassung erfolgen auf eigenes Risiko. |