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# EM Traces CI – Evaluierung elektromagnetischer Traces in der Continuous Integration
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## Überblick
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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.
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**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/)
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### Hinweis
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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.
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## Inhalt des Repositories
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### 1. trace_agg
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**Art:** Python-Skript
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**Zielumgebung:** Linux-Userspace
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**Sprachen:** Python
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**Zweck:** Aggregation von EM-Daten mit erweiterten Metriken zur Auswertung von Messreihen.
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**API-Übersicht:**
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- **Funktion:** `aggregate_em_data(num_trials)` – Aggregiert Messdaten über mehrere Versuche und erzeugt statistische Kenngrößen.
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**Datentypen:**
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- **summary_statistics (JSON):** Enthält Felder `peak_amplitude`, `median_bandpower`, `crosscorr_with_clockevents`.
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### 2. em_schema
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**Art:** Datenbankschema
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**Zielumgebung:** Mixed (Entwicklung/Produktion)
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**Sprachen:** SQL
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**Zweck:** Versioniertes Schema zur Speicherung von EM-Summary-Metriken innerhalb der CI-Pipeline.
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**Datenstruktur:**
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- **Tabelle:** `em_metrics` mit den Feldern `id`, `timestamp`, `peak_amplitude`, `median_bandpower`, `crosscorr_with_clockevents`.
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### 3. unit_tests
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**Art:** Dokumentation
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**Zielumgebung:** Mixed
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**Zweck:** Beschreibung und Anforderungen für Unit-Tests des Skripts *trace_agg*. Enthält Richtlinien zur Validierung der berechneten Metriken.
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## Installation & Nutzung
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1. Python-Umgebung vorbereiten (Python ≥ 3.9).
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2. Abhängigkeiten installieren (`pip install -r requirements.txt`).
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3. Skript ausführen:
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```bash
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python trace_agg.py --input data/raw_traces/ --output results/
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```
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**Hinweis:** Die Pfade und Parameter sind exemplarisch und müssen an das konkrete CI-System angepasst werden.
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## Typische Use-Cases
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- Integrierte Analyse elektromagnetischer Spuren in CI-Builds.
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- Erkennung von HF-Anomalien während Firmware-Regressionsläufen.
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- Statistische Bewertung der Hardware-Emission nach jeder Code-Änderung.
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## Struktur & mögliche Erweiterungen
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- Erweiterung zusätzlicher Metriken in `trace_agg` (z. B. Frequenzbandselektion).
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- Ausbau des `em_schema` um Tabellen für spektrale Vergleichsdaten.
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- Integration automatischer Schwellenwertprüfung in CI-Pipelines (z. B. GitLab CI oder Jenkins).
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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*Dieses Repository und seine Inhalte wurden automatisch generiert. Nutzung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigenes Risiko.* |