# 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](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)

### 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.