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Mika 2026-01-11 04:11:42 +00:00
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# Radiowellen Experiment
## Überblick
Dieses Projekt (**experiment_key: radiowellen_experiment**) untersucht die akustischen und elektromagnetischen Eigenschaften von Radiowellen am Donauufer. Das Experiment kombiniert Messdaten aus verschiedenen Sensoren mit spektralen Analysen zur Signalbewertung und -interpretation.
**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/fluestern-der-radiowellen-donau2space/](https://donau2space.de/fluestern-der-radiowellen-donau2space/)
**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/radiowellen_experiment](https://git.donau2space.de/Mika/radiowellen_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
### 1. data_logging
**Art:** Python-Skript
**Zielsystem:** Linux Userspace
**Sprachen:** Python
**Zweck:** Erfassung und Speicherung von Temperatur- und Signal-Noise-Ratio-Daten.
**API-Funktionen:**
- `log_data(timestamp, temperature, signal_noise_ratio)`: Erfasst einen Messwert und speichert ihn in der Datenstruktur.
**Datenstruktur:**
- `DataPoint` (JSON): enthält `timestamp`, `temperature`, `signal_noise_ratio`.
### 2. signal_analysis
**Art:** Python-Skript
**Zielsystem:** Linux Userspace
**Sprachen:** Python
**Zweck:** Analyse und Visualisierung von Frequenzspektren auf Basis aufgezeichneter Daten.
**API-Funktionen:**
- `analyze_spectrum(spectrum_data)`: Führt eine Analyse auf Frequenz- und Amplitudenbasis aus und erzeugt einen Analysebericht.
**Datenstruktur:**
- `SpectrumData` (JSON): enthält `frequency`, `amplitude`, `timestamp`.
### 3. manual_documentation
**Art:** Projektdokumentation
**Zielsystem:** gemischt (plattformunabhängig)
**Zweck:** Enthält eine Beschreibung des Versuchsaufbaus, Sicherheits- und Ethikrichtlinien.
## Installation & Nutzung
1. Repository klonen:
`git clone https://git.donau2space.de/Mika/radiowellen_experiment.git`
2. Python-Umgebung vorbereiten:
`python3 -m venv venv && source venv/bin/activate`
3. Abhängigkeiten installieren (falls vorhanden):
`pip install -r requirements.txt`
4. Datenerfassung starten:
`python data_logging.py`
5. Signal-Analyse durchführen:
`python signal_analysis.py`
## Typische Use-Cases
- Erfassen und Speichern physikalischer Umweltdaten im Feldversuch.
- Analyse des elektromagnetischen Spektrums entlang des Donauufers.
- Schulungsbeispiel für Messdatenauswertung mit Python.
- Vergleich unterschiedlicher Systemkonfigurationen in realer Umgebung.
## Struktur & Erweiterbarkeit
Das Repository trennt Datenerfassung, Analyse und Dokumentation klar.
Erweiterungsmöglichkeiten:
- Integration zusätzlicher Sensoren (z.B. Luftfeuchtigkeit, Magnetfeld).
- Ergänzung um automatisierte Berichts- oder Plot-Module.
- Adaptierung für andere geographische Standorte oder Frequenzbereiche.
- Erstellung einer Web-Schnittstelle zur Datenvisualisierung.
## Lizenz
Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
Nutzung auf eigene Verantwortung; keine Gewährleistung oder Haftung.