From cc4c666d71e3cd8066a418cac970fa50d3fb8fac Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mika <kontakt@donau2space.de>
Date: Sun, 21 Jun 2026 02:07:27 +0000
Subject: [PATCH] Add markdown

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+# Kiesel-Atmung-Experiment
+
+## Überblick
+Das Projekt **kiesel_atmung_experiment** untersucht Temperaturpulse von Kieseln bei Nacht mit Hilfe von Infrarot- (IR) und Audio-Sensoren. Ziel ist die Analyse des Phänomens der sogenannten „Atmung“ von Steinen. Dabei werden Temperaturverläufe und akustische Signale synchron aufgezeichnet, korreliert und anschließend visuell dargestellt.
+
+**Artikel:** [Die Atmung der Kiesel – Licht, Stein und Frequenz](https://donau2space.de/die-atmung-der-kiesel-licht-stein-und-frequenz/)  
+**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/kiesel_atmung_experiment](https://git.donau2space.de/Mika/kiesel_atmung_experiment)
+
+## Hinweis
+Alle Inhalte wurden per KI generiert.
+
+Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
+
+## Inhalt des Repositories
+Das Repository enthält drei Hauptartefakte:
+
+### 1. kiesel_temperature_logging
+- **Art:** python_script  
+- **Zielsystem:** Linux-Userspace  
+- **Sprachen:** Python  
+- **Zweck:** Aufzeichnung und Analyse der Infrarot-Temperaturdaten von Kieseln über einen definierten Zeitraum.
+
+**Verfügbare API-Funktionen:**
+- `log_temperature_data(temperature, timestamp)` – Protokolliert neue Temperaturmessungen in strukturierter Form.
+
+**Datenstruktur:**
+- `TemperatureLog` (JSON) mit den Feldern `timestamp`, `temperature`
+
+### 2. audio_signal_analysis
+- **Art:** python_script  
+- **Zielsystem:** Linux-Userspace  
+- **Sprachen:** Python  
+- **Zweck:** Analysiert akustische Signale und berechnet Korrelationen zwischen Audio- und Temperaturdaten.
+
+**Verfügbare API-Funktionen:**
+- `analyze_audio_signal(audio_data)` – Liefert einen Korrelationskoeffizienten zwischen Audiodaten und Temperaturverlaufsdaten.
+
+**Datenstruktur:**
+- `AudioData` (JSON) mit den Feldern `timestamp`, `audio_level`
+
+### 3. data_visualization
+- **Art:** web_ui  
+- **Zielsystem:** Web  
+- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript  
+- **Zweck:** Darstellung der aufgezeichneten Temperatur- und Audiodaten in Diagrammform.
+
+**Routen:**
+- `GET /data` – Lädt die kombinierten Temperatur- und Audiodaten für die visuelle Ausgabe.
+
+**UI-Komponenten:** Chart-Komponente basierend auf `chart.js`.
+
+## Installation & Nutzung
+### Voraussetzungen
+- Python 3.9 oder höher
+- Linux-Umgebung mit Zugriff auf Sensor-Hardware (IR- und Audio-Sensoren)
+- Webserver (z. B. nginx oder Apache) für die Visualisierungskomponente
+
+### Python-Komponenten
+1. Abhängigkeiten installieren:
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+2. Temperatur-Logging starten:
+   ```bash
+   python kiesel_temperature_logging.py
+   ```
+3. Audiodatenanalyse ausführen:
+   ```bash
+   python audio_signal_analysis.py
+   ```
+
+### Web-Interface starten
+1. Dateien des `data_visualization`-Verzeichnisses in das Webserver-Verzeichnis kopieren.
+2. Anwendung im Browser öffnen (`http://localhost/...`).
+
+## Typische Use-Cases
+- Synchronisierte Aufnahme und Speicherung von Temperatur- und Audiodaten über Nacht.
+- Analyse der zeitlichen Korrelation zwischen thermischen Pulsationen und akustischen Mustern.
+- Visualisierung der gemessenen Daten zur Präsentation oder wissenschaftlichen Auswertung.
+
+## Struktur & Erweiterbarkeit
+Das Repository ist modular aufgebaut:
+- **Messmodule:** Python-Skripte erfassen und verarbeiten Sensorinformationen.
+- **Analyse-Module:** Verarbeitungsschritte sind getrennt implementiert, leicht erweiterbar um neue Sensortypen.
+- **Visualisierung:** Webbasiertes Frontend lässt sich um zusätzliche Diagrammtypen oder interaktive Filter erweitern.
+
+Zukünftige Erweiterungen könnten eine Echtzeitübertragung der Sensordaten sowie ML-basierte Mustererkennung beinhalten.
+
+## Lizenz
+Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
+
+Verwendung der Inhalte auf eigene Verantwortung. Die KI-generierte Dokumentation kann sachliche oder technische Unschärfen enthalten.
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