Mika/licht_im_leeren_nebel
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licht_im_leeren_nebel/README.md
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2026-03-29 03:07:28 +00:00

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Licht im leeren Nebel

Überblick

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.

Link zum Artikel: https://donau2space.de/licht-im-leeren-nebel-donau2space-experiment/

Git Repository: https://git.donau2space.de/Mika/licht_im_leeren_nebel

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

1. Logger-Skript (logger)

Art: python_script
Ziel: linux-demo
Sprachen: Python
Zweck: Erfasst regelmäßig Sensordaten und schreibt sie protokolliert in Logdateien.

API-Funktion:

  • start_logging(interval, duration) → gibt den Pfad der erzeugten Logdatei zurück.

Datenstruktur:

  • LogEntry (JSON)
    • timestamp
    • led_id
    • lumens
    • peak_wavelength
    • latitude
    • longitude

2. Datenvisualisierung (data_visualization)

Art: web_ui
Ziel: web
Sprachen: HTML, CSS, JavaScript
Zweck: Webanwendung zur grafischen Auswertung der Loggerdaten.

API-Funktion:

  • fetch_data(log_file_path) → lädt Messdaten aus der Logdatei.

Routen:

  • GET /data → liefert Loggerdaten für die Darstellung im Frontend.

3. Experimentbericht (experiment_report)

Art: doc_only
Ziel: mixed
Zweck: Dokumentation von Aufbau, Messergebnissen und Erkenntnissen.

Voraussetzungen (Webserver)

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.

Installation & Nutzung

Installation Python-Logger

  • Python 3.x installieren
  • Repository klonen oder entpacken
  • Abhängigkeiten mit pip install -r requirements.txt (falls vorhanden) installieren
  • Logger starten: python logger.py

Parameter können im Skript oder über Umgebungsvariablen angepasst werden.

Start der Webanwendung

  • Webserver im data_visualization-Verzeichnis starten (z. B. python -m http.server)
  • Browser öffnen und http://localhost:8000 aufrufen

Typische Use-Cases

  • Aufzeichnen von optischen Messdaten mit Sensorik
  • Darstellung der Messintensität über Zeit oder Position
  • Vergleich von Versuchsdaten über mehrere Durchläufe
  • Erstellen experimenteller Berichte für Lichtausbreitung in streulosen Medien

Struktur & mögliche Erweiterungen

Das Repository ist modular aufgebaut:

  • logger/ – Python-Erfassungsskript
  • data_visualization/ – Weboberfläche zur Datenanalyse
  • experiment_report/ – Dokumentationsmaterialien

Erweiterungen können über zusätzliche Analyse-Skripte, Datenexportformate oder Schnittstellen zur Sensoransteuerung erfolgen.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.

Hinweis: Inhalte wurden automatisiert generiert und bereitgestellt ohne Gewähr. Nutzung erfolgt auf eigene Verantwortung.