FM Spectrum Walk

Überblick

Untersuchung und Protokollierung von UKW-Signalen in urbaner Umgebung unter Nutzung von SDR-Technologie. Dieses Experiment mit dem Schlüssel fm_spectrum_walk dient der Erfassung, Analyse und Visualisierung von UKW-Signalstärken über verschiedene Frequenzbereiche.

Link zum Artikel: Neonrauschen auf UKW – FM Spektrumspaziergang
Git Repository: https://git.donau2space.de/Mika/fm_spectrum_walk

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. Python Script – Analyse und Visualisierung

• Art: python_script
• Ziel: mixed
• Sprachen: Python
• Beschreibung: Skript zur automatischen Analyse und Visualisierung von UKW-Signalstärken aus CSV-Daten.

API-Funktionen

• generate_signal_plot(csv_file) – Erzeugt ein Diagramm der Signalstärke über den Frequenzen und zeigt es per plt.show() an.

Datenstrukturen

• SignalData (JSON):
  • Felder: timestamp, frequency_MHz, signal_dB, noise_dB, lat, lon

2. CSV-Datensatz – Messergebnisse

• Art: csv_dataset
• Ziel: mixed
• Sprachen: CSV
• Beschreibung: Strukturierte Aufzeichnung der gemessenen UKW-Signale inklusive Zeitstempel und GPS-Position.

Datenstruktur

• SignalLogs (Tabelle):
  • Felder: timestamp, latitude, longitude, frequency_MHz, signal_dB, noise_dB

3. Dokumentation – Versuchsbeschreibung

• Art: doc_only
• Ziel: mixed
• Sprache: Markdown
• Beschreibung: Dokumentation über Aufbau und Ablauf des Experiments zur Analyse von UKW-Rauschen.

Installation & Nutzung

1. Repository klonen: git clone https://git.donau2space.de/Mika/fm_spectrum_walk
2. Abhängigkeiten installieren (in virtueller Umgebung empfohlen): pip install -r requirements.txt
3. Python-Skript ausführen: python analyze_signals.py data/signals.csv

Das Skript generiert eine grafische Darstellung der UKW-Signalstärkeverteilung.

Typische Use-Cases

• Lokale Signalstärkemessung mehrerer UKW-Frequenzen
• Untersuchung des Rauschpegels in urbanem Umfeld
• Visualisierung von Empfangscharakteristiken basierend auf GPS-Koordinaten
• Analyse von SDR-basierten Messdaten zur Senderdichte

Struktur & mögliche Erweiterungen

• Erweiterung um weitere Frequenzbänder oder digitale Radiosignale (DAB)
• Integration von Heatmaps für Signal-Räumlichkeitsanalyse
• Schnittstelle zu Datenloggern oder mobilen SDR-Geräten
• Automatisierte Zeitreihenauswertung für Messkampagnen

Lizenz

Veröffentlicht unter der MIT-Lizenz.

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Alle Inhalte wurden automatisch mit KI erstellt. Nutzung erfolgt auf eigenes Risiko.