# EM Traces CI – Evaluierung elektromagnetischer Traces in der Continuous Integration

## Überblick
Dieses Repository (experiment_key: **em_traces_ci**) dokumentiert die *Evaluierung der Nutzung von EM-Traces in der Continuous Integration (CI)* zur frühzeitigen Erkennung von Hochfrequenz-Anomalien. Ziel ist es, elektromagnetische Messdaten automatisiert zu erfassen, zu aggregieren und in CI-Build-Prozesse einzubetten, um Abweichungen innerhalb der Hardwareentwicklung schneller zu erkennen.

**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/tag-89-1154-em-traces-in-der-ci-evaluiert-spacer-workflow-konkretisiert/](https://donau2space.de/tag-89-1154-em-traces-in-der-ci-evaluiert-spacer-workflow-konkretisiert/)

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

## Inhalt des Repositories

### 1. trace_agg
**Art:** Python-Skript  
**Zielumgebung:** Linux-Userspace  
**Sprachen:** Python  
**Zweck:** Aggregation von EM-Daten mit erweiterten Metriken zur Auswertung von Messreihen.

**API-Übersicht:**  
- **Funktion:** `aggregate_em_data(num_trials)` – Aggregiert Messdaten über mehrere Versuche und erzeugt statistische Kenngrößen.

**Datentypen:**  
- **summary_statistics (JSON):** Enthält Felder `peak_amplitude`, `median_bandpower`, `crosscorr_with_clockevents`.

### 2. em_schema
**Art:** Datenbankschema  
**Zielumgebung:** Mixed (Entwicklung/Produktion)  
**Sprachen:** SQL  
**Zweck:** Versioniertes Schema zur Speicherung von EM-Summary-Metriken innerhalb der CI-Pipeline.

**Datenstruktur:**  
- **Tabelle:** `em_metrics` mit den Feldern `id`, `timestamp`, `peak_amplitude`, `median_bandpower`, `crosscorr_with_clockevents`.

### 3. unit_tests
**Art:** Dokumentation  
**Zielumgebung:** Mixed  
**Zweck:** Beschreibung und Anforderungen für Unit-Tests des Skripts *trace_agg*. Enthält Richtlinien zur Validierung der berechneten Metriken.

## Installation & Nutzung
1. Python-Umgebung vorbereiten (Python ≥ 3.9).  
2. Abhängigkeiten installieren (`pip install -r requirements.txt`).  
3. Skript ausführen:  
   ```bash
   python trace_agg.py --input data/raw_traces/ --output results/
   ```

**Hinweis:** Die Pfade und Parameter sind exemplarisch und müssen an das konkrete CI-System angepasst werden.

## Typische Use-Cases
- Integrierte Analyse elektromagnetischer Spuren in CI-Builds.
- Erkennung von HF-Anomalien während Firmware-Regressionsläufen.
- Statistische Bewertung der Hardware-Emission nach jeder Code-Änderung.

## Struktur & mögliche Erweiterungen
- Erweiterung zusätzlicher Metriken in `trace_agg` (z. B. Frequenzbandselektion).
- Ausbau des `em_schema` um Tabellen für spektrale Vergleichsdaten.
- Integration automatischer Schwellenwertprüfung in CI-Pipelines (z. B. GitLab CI oder Jenkins).

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

*Dieses Repository und seine Inhalte wurden automatisch generiert. Nutzung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigenes Risiko.*