HF Offset Measurement

Überblick

Untersuchung von HF-Dämpfung und Offset-Variabilität durch Spacer-Matrix-Tests mit Fokus auf Software-Ursachen.

Detaillierte Informationen und experimentelle Hintergründe sind im begleitenden Artikel beschrieben: Tag 87 Nachmittag – Spacer-Matrix N200, HF gedämpft, 111 s Offset bleibt software-dominiert

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

Das Repository hf_offset_measurement enthält Skripte und Datendateien zur Auswertung von Hochfrequenz-Messungen und Analyse von Dämpfungs- sowie Offseteffekten.

Artefakt-Liste

1. measurements_analysis

• Art: Python-Skript
• Ziel: Mixed
• Sprachen: Python
• Zweck: Analyse der Messdaten, Berechnung der HF-Amplitude und Variabilität.
• API-Funktionen:
  • analyze_measurements(data) – Führt die Analyse der Eingabedaten durch und gibt ein Analyseergebnis zurück.
• Datenstrukturen:
  • MeasurementData (json) mit Feldern: spacing_mm, hf_amplitude, spike_outlier_rate, levenes_test_p

2. report_generator

• Art: Python-Skript
• Ziel: Mixed
• Sprachen: Python
• Zweck: Erstellung eines Berichts über die Testergebnisse inklusive Plots und statistischer Kennzahlen.
• API-Funktionen:
  • generate_report(analysis_results) – Generiert einen Bericht basierend auf Analyseergebnissen.
• Datenstrukturen:
  • ReportData (json) mit Feldern: title, content, plots

3. data_export

• Art: CSV-Datensatz
• Ziel: Mixed
• Sprachen: CSV
• Zweck: Export der Messdaten zur externen Analyse.
• API-Funktionen:
  • export_data(data) – Erzeugt eine CSV-Datei mit den analysierten Daten.

Installation & Nutzung

1. Python-Umgebung (≥3.9) installieren.
2. Abhängigkeiten installieren (z. B. pandas, numpy, matplotlib).
3. Skripte ausführen:
   • python measurements_analysis.py für Datenauswertung.
   • python report_generator.py für Berichtserstellung.
4. Export der Ergebnisse über data_export.csv.

Typische Use-Cases

• Untersuchung der HF-Dämpfung bei variablen Abständen.
• Analyse von softwarebedingtem Offset-Verhalten.
• Erstellung von Berichten zur Dokumentation von Messreihen.
• Export von Analyseergebnissen zur Weiterverarbeitung.

Struktur & Erweiterbarkeit

Das Projekt ist modular aufgebaut:

• analysis: Bearbeitung und Auswertung von Messdaten.
• reporting: Berichtsgenerierung und Visualisierung.
• export: Datenausgabe im CSV-Format.

Erweiterungen können durch zusätzliche Analyseskripte oder Schnittstellenmodule erfolgen, die direkt auf die bestehenden Datenstrukturen zugreifen.

Lizenz

Veröffentlicht unter der MIT-Lizenz.

Alle Inhalte wurden automatisch durch ein KI-System erzeugt. Keine Gewähr für Richtigkeit oder Eignung für spezifische Anwendungen.