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# Licht im leeren Nebel
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## Überblick
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Experiment **licht_im_leeren_nebel** untersucht die Sichtbarkeit von Licht in einem Medium ohne Streumittel. Es beinhaltet Sensordatenerfassung, Aufzeichnung und Auswertung über separate Software-Komponenten.
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**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/licht-im-leeren-nebel-donau2space-experiment/](https://donau2space.de/licht-im-leeren-nebel-donau2space-experiment/)
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**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/licht_im_leeren_nebel](https://git.donau2space.de/Mika/licht_im_leeren_nebel)
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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 auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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## Inhalt des Repositories
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### 1. Logger-Skript (`logger`)
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**Art:** python_script
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**Ziel:** linux-demo
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**Sprachen:** Python
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**Zweck:** Erfasst regelmäßig Sensordaten und schreibt sie protokolliert in Logdateien.
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**API-Funktion:**
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- **start_logging(interval, duration)** → gibt den Pfad der erzeugten Logdatei zurück.
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**Datenstruktur:**
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- **LogEntry (JSON)**
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- timestamp
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- led_id
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- lumens
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- peak_wavelength
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- latitude
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- longitude
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### 2. Datenvisualisierung (`data_visualization`)
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**Art:** web_ui
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**Ziel:** web
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**Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript
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**Zweck:** Webanwendung zur grafischen Auswertung der Loggerdaten.
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**API-Funktion:**
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- **fetch_data(log_file_path)** → lädt Messdaten aus der Logdatei.
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**Routen:**
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- `GET /data` → liefert Loggerdaten für die Darstellung im Frontend.
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### 3. Experimentbericht (`experiment_report`)
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**Art:** doc_only
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**Ziel:** mixed
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**Zweck:** Dokumentation von Aufbau, Messergebnissen und Erkenntnissen.
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## Voraussetzungen (Webserver)
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Für die Webanwendung wird ein Standard-Webserver mit Unterstützung für statische Dateien (HTML, JS, CSS) benötigt. Python 3.x wird zum Ausführen des Logger-Skripts vorausgesetzt.
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## Installation & Nutzung
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### Installation Python-Logger
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- Python 3.x installieren
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- Repository klonen oder entpacken
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- Abhängigkeiten mit `pip install -r requirements.txt` (falls vorhanden) installieren
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- Logger starten: `python logger.py`
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Parameter können im Skript oder über Umgebungsvariablen angepasst werden.
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### Start der Webanwendung
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- Webserver im `data_visualization`-Verzeichnis starten (z. B. `python -m http.server`)
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- Browser öffnen und `http://localhost:8000` aufrufen
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## Typische Use-Cases
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- Aufzeichnen von optischen Messdaten mit Sensorik
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- Darstellung der Messintensität über Zeit oder Position
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- Vergleich von Versuchsdaten über mehrere Durchläufe
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- Erstellen experimenteller Berichte für Lichtausbreitung in streulosen Medien
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## Struktur & mögliche Erweiterungen
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Das Repository ist modular aufgebaut:
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- `logger/` – Python-Erfassungsskript
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- `data_visualization/` – Weboberfläche zur Datenanalyse
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- `experiment_report/` – Dokumentationsmaterialien
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Erweiterungen können über zusätzliche Analyse-Skripte, Datenexportformate oder Schnittstellen zur Sensoransteuerung erfolgen.
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## Lizenz
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Dieses Projekt ist unter der **MIT-Lizenz** veröffentlicht.
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**Hinweis:** Inhalte wurden automatisiert generiert und bereitgestellt ohne Gewähr. Nutzung erfolgt auf eigene Verantwortung. |