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+# FM Spectrum Walk
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+## 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.
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+**Link zum Artikel:** [Neonrauschen auf UKW – FM Spektrumspaziergang](https://donau2space.de/neonrauschen-auf-ukw-fm-spektrumspaziergang/)  
+**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/fm_spectrum_walk](https://git.donau2space.de/Mika/fm_spectrum_walk)
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+### 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.
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+## Inhalt des Repositories
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+### 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.
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+#### API-Funktionen
+- **generate_signal_plot(csv_file)** – Erzeugt ein Diagramm der Signalstärke über den Frequenzen und zeigt es per `plt.show()` an.
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+#### Datenstrukturen
+- **SignalData (JSON):**
+  - Felder: timestamp, frequency_MHz, signal_dB, noise_dB, lat, lon
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+### 2. CSV-Datensatz – Messergebnisse
+- **Art:** csv_dataset  
+- **Ziel:** mixed  
+- **Sprachen:** CSV  
+- **Beschreibung:** Strukturierte Aufzeichnung der gemessenen UKW-Signale inklusive Zeitstempel und GPS-Position.
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+#### Datenstruktur
+- **SignalLogs (Tabelle):**
+  - Felder: timestamp, latitude, longitude, frequency_MHz, signal_dB, noise_dB
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+### 3. Dokumentation – Versuchsbeschreibung
+- **Art:** doc_only  
+- **Ziel:** mixed  
+- **Sprache:** Markdown  
+- **Beschreibung:** Dokumentation über Aufbau und Ablauf des Experiments zur Analyse von UKW-Rauschen.
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+## 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`
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+Das Skript generiert eine grafische Darstellung der UKW-Signalstärkeverteilung.
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+## 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
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+## 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
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+## Lizenz
+Veröffentlicht unter der **MIT-Lizenz**.
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+Alle Inhalte wurden automatisch mit KI erstellt. Nutzung erfolgt auf eigenes Risiko.