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