Mika Radio Experiment

Überblick

Das Projekt mika_radio_experiment untersucht den Empfang von Radiofrequenzen mit minimalen elektronischen Bauteilen. Ziel ist die Analyse, wie Temperatur und Umgebungseinflüsse die Empfangsqualität beeinflussen.

Artikel zum Experiment
Git-Repository

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 enthält folgende Artefakte:

1. experiment_setup

• Art: Dokumentation (doc_only)
• Ziel: mixed
• Sprachen: keine spezifischen Programmiersprachen
• Beschreibung: Enthält eine vollständige Beschreibung des Experimentaufbaus, verwendete Komponenten und die Anleitung zur Durchführung.

2. data_collection

• Art: CSV-Datensatz (csv_dataset)
• Ziel: mixed
• Sprachen: CSV
• Beschreibung: Enthält Messdaten, die während des Experiments gesammelt wurden.
• Datenstruktur: measurement_data — enthält Felder: time, temperature, voltage, remarks.

3. log_snippet

• Art: JSON-Datensatz (json_dataset)
• Ziel: mixed
• Sprachen: JSON
• Beschreibung: Speichert wichtige Log-Einträge aus dem Experimentverlauf.
• Datenstruktur: log_entry — enthält Felder: timestamp, setup, temperature, voltage, noise_level, modulation.

Installation & Nutzung

Da das Repository ausschließlich Dokumentations- und Datendateien enthält, ist keine Softwareinstallation erforderlich.

Zur Nutzung:

1. Repository klonen oder herunterladen.
2. Dokumentation im Verzeichnis experiment_setup lesen.
3. CSV- und JSON-Datensätze mit geeigneten Tools (z. B. Python, Excel, jq) analysieren.

Typische Use-Cases

• Nachvollziehen des Versuchsaufbaus zur Replikation des Experiments.
• Analyse der Messdaten im CSV-Format zur Untersuchung von Temperaturabhängigkeiten.
• Auswertung der Logdaten im JSON-Format zur Identifikation von Rausch- oder Modulationseffekten.

Struktur & Erweiterbarkeit

Das Repository ist inhaltlich in drei Funktionsbereiche gegliedert:

• Dokumentation: Aufbau und Anweisungen.
• Datensätze: Messdaten (CSV) und Logdaten (JSON).

Für Erweiterungen sind folgende Ansätze möglich:

• Ergänzung weiterer Messreihen (z. B. andere Frequenzbereiche).
• Integration von Auswerte-Skripten in Python oder R.
• Vergleich von Ergebnissen bei unterschiedlichen Umgebungsbedingungen.

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT License.
Alle Inhalte wurden automatisch per KI erstellt. Nutzung auf eigene Gefahr.