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# FM Spectrum Walk
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## Überblick
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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/)
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**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/fm_spectrum_walk](https://git.donau2space.de/Mika/fm_spectrum_walk)
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### Hinweis
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Alle Inhalte wurden per KI generiert.
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Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich und auf eigenes Risiko.
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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
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprachen:** Python
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- **Beschreibung:** Skript zur automatischen Analyse und Visualisierung von UKW-Signalstärken aus CSV-Daten.
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#### API-Funktionen
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- **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
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- **SignalData (JSON):**
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- Felder: timestamp, frequency_MHz, signal_dB, noise_dB, lat, lon
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### 2. CSV-Datensatz – Messergebnisse
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- **Art:** csv_dataset
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprachen:** CSV
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- **Beschreibung:** Strukturierte Aufzeichnung der gemessenen UKW-Signale inklusive Zeitstempel und GPS-Position.
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#### Datenstruktur
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- **SignalLogs (Tabelle):**
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- Felder: timestamp, latitude, longitude, frequency_MHz, signal_dB, noise_dB
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### 3. Dokumentation – Versuchsbeschreibung
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- **Art:** doc_only
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprache:** Markdown
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- **Beschreibung:** Dokumentation über Aufbau und Ablauf des Experiments zur Analyse von UKW-Rauschen.
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## Installation & Nutzung
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1. Repository klonen:
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`git clone https://git.donau2space.de/Mika/fm_spectrum_walk`
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2. Abhängigkeiten installieren (in virtueller Umgebung empfohlen):
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`pip install -r requirements.txt`
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3. Python-Skript ausführen:
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`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
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- Lokale Signalstärkemessung mehrerer UKW-Frequenzen
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- Untersuchung des Rauschpegels in urbanem Umfeld
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- Visualisierung von Empfangscharakteristiken basierend auf GPS-Koordinaten
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- Analyse von SDR-basierten Messdaten zur Senderdichte
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## Struktur & mögliche Erweiterungen
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- Erweiterung um weitere Frequenzbänder oder digitale Radiosignale (DAB)
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- Integration von Heatmaps für Signal-Räumlichkeitsanalyse
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- Schnittstelle zu Datenloggern oder mobilen SDR-Geräten
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- Automatisierte Zeitreihenauswertung für Messkampagnen
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## Lizenz
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Veröffentlicht unter der **MIT-Lizenz**.
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Alle Inhalte wurden automatisch mit KI erstellt. Nutzung erfolgt auf eigenes Risiko. |