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# Mika Radio Experiment
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## Überblick
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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.
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[Artikel zum Experiment](https://donau2space.de/mika-und-das-radio-aus-luft-und-metall/)
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[Git-Repository](https://git.donau2space.de/Mika/mika_radio_experiment)
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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 enthält folgende Artefakte:
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### 1. experiment_setup
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- **Art:** Dokumentation (doc_only)
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprachen:** keine spezifischen Programmiersprachen
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- **Beschreibung:** Enthält eine vollständige Beschreibung des Experimentaufbaus, verwendete Komponenten und die Anleitung zur Durchführung.
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### 2. data_collection
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- **Art:** CSV-Datensatz (csv_dataset)
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprachen:** CSV
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- **Beschreibung:** Enthält Messdaten, die während des Experiments gesammelt wurden.
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- **Datenstruktur:** `measurement_data` — enthält Felder: `time`, `temperature`, `voltage`, `remarks`.
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### 3. log_snippet
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- **Art:** JSON-Datensatz (json_dataset)
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprachen:** JSON
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- **Beschreibung:** Speichert wichtige Log-Einträge aus dem Experimentverlauf.
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- **Datenstruktur:** `log_entry` — enthält Felder: `timestamp`, `setup`, `temperature`, `voltage`, `noise_level`, `modulation`.
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## Installation & Nutzung
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Da das Repository ausschließlich Dokumentations- und Datendateien enthält, ist keine Softwareinstallation erforderlich.
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Zur Nutzung:
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1. Repository klonen oder herunterladen.
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2. Dokumentation im Verzeichnis `experiment_setup` lesen.
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3. CSV- und JSON-Datensätze mit geeigneten Tools (z. B. Python, Excel, jq) analysieren.
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## Typische Use-Cases
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- Nachvollziehen des Versuchsaufbaus zur Replikation des Experiments.
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- Analyse der Messdaten im CSV-Format zur Untersuchung von Temperaturabhängigkeiten.
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- Auswertung der Logdaten im JSON-Format zur Identifikation von Rausch- oder Modulationseffekten.
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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Das Repository ist inhaltlich in drei Funktionsbereiche gegliedert:
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- **Dokumentation:** Aufbau und Anweisungen.
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- **Datensätze:** Messdaten (CSV) und Logdaten (JSON).
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Für Erweiterungen sind folgende Ansätze möglich:
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- Ergänzung weiterer Messreihen (z. B. andere Frequenzbereiche).
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- Integration von Auswerte-Skripten in Python oder R.
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- Vergleich von Ergebnissen bei unterschiedlichen Umgebungsbedingungen.
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT License**.
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Alle Inhalte wurden automatisch per KI erstellt. Nutzung auf eigene Gefahr.
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