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# HF Offset Measurement
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## Überblick
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Untersuchung von HF-Dämpfung und Offset-Variabilität durch Spacer-Matrix-Tests mit Fokus auf Software-Ursachen.
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Detaillierte Informationen und experimentelle Hintergründe sind im begleitenden Artikel beschrieben: [Tag 87 Nachmittag – Spacer-Matrix N200, HF gedämpft, 111 s Offset bleibt software-dominiert](https://donau2space.de/tag-87-nachmittag-spacer-matrix-n200-hf-gedaempft-111-s-offset-bleibt-software-dominiert/)
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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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Das Repository **hf_offset_measurement** enthält Skripte und Datendateien zur Auswertung von Hochfrequenz-Messungen und Analyse von Dämpfungs- sowie Offseteffekten.
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### Artefakt-Liste
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#### 1. measurements_analysis
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- **Art:** Python-Skript
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- **Ziel:** Mixed
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Analyse der Messdaten, Berechnung der HF-Amplitude und Variabilität.
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- **API-Funktionen:**
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- `analyze_measurements(data)` – Führt die Analyse der Eingabedaten durch und gibt ein Analyseergebnis zurück.
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- **Datenstrukturen:**
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- `MeasurementData (json)` mit Feldern: `spacing_mm`, `hf_amplitude`, `spike_outlier_rate`, `levenes_test_p`
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#### 2. report_generator
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- **Art:** Python-Skript
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- **Ziel:** Mixed
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Erstellung eines Berichts über die Testergebnisse inklusive Plots und statistischer Kennzahlen.
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- **API-Funktionen:**
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- `generate_report(analysis_results)` – Generiert einen Bericht basierend auf Analyseergebnissen.
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- **Datenstrukturen:**
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- `ReportData (json)` mit Feldern: `title`, `content`, `plots`
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#### 3. data_export
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- **Art:** CSV-Datensatz
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- **Ziel:** Mixed
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- **Sprachen:** CSV
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- **Zweck:** Export der Messdaten zur externen Analyse.
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- **API-Funktionen:**
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- `export_data(data)` – Erzeugt eine CSV-Datei mit den analysierten Daten.
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## Installation & Nutzung
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1. Python-Umgebung (≥3.9) installieren.
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2. Abhängigkeiten installieren (z. B. pandas, numpy, matplotlib).
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3. Skripte ausführen:
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- `python measurements_analysis.py` für Datenauswertung.
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- `python report_generator.py` für Berichtserstellung.
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4. Export der Ergebnisse über `data_export.csv`.
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## Typische Use-Cases
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- Untersuchung der HF-Dämpfung bei variablen Abständen.
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- Analyse von softwarebedingtem Offset-Verhalten.
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- Erstellung von Berichten zur Dokumentation von Messreihen.
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- Export von Analyseergebnissen zur Weiterverarbeitung.
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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Das Projekt ist modular aufgebaut:
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- **analysis**: Bearbeitung und Auswertung von Messdaten.
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- **reporting**: Berichtsgenerierung und Visualisierung.
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- **export**: Datenausgabe im CSV-Format.
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Erweiterungen können durch zusätzliche Analyseskripte oder Schnittstellenmodule erfolgen, die direkt auf die bestehenden Datenstrukturen zugreifen.
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## Lizenz
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Veröffentlicht unter der **MIT-Lizenz**.
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Alle Inhalte wurden automatisch durch ein KI-System erzeugt. Keine Gewähr für Richtigkeit oder Eignung für spezifische Anwendungen. |