# Resonanzband Analysis

## Überblick
Dieses Projekt (**experiment_key: resonanzband_analysis**) untersucht die Auswirkungen verschiedener Scheduling-Mechanismen auf das Verhalten des Resonanzbands und den Max-Outlier.

**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/tag-179-run-25-scheduling-toggle-bewegt-sich-das-resonanzband/](https://donau2space.de/tag-179-run-25-scheduling-toggle-bewegt-sich-das-resonanzband/)

**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/resonanzband_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/resonanzband_analysis)

### 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

### Artefakte

#### 1. scheduling_analysis
- **Art:** python_script  
- **Ziel:** Linux Userspace  
- **Sprachen:** Python  
- **Zweck:** Analyse-Skript zur Auswertung der Scheduling-Effekte auf das Resonanzband.  

**API-Funktionen:**
- `analyze_scheduling_effects(data)` → Führt die Auswertung der übergebenen Daten durch und liefert Analyseergebnisse zurück.

**Datenstrukturen:**
- `results`: JSON mit Feldern `max_outlier_effect`, `resonance_band_shift`, `metrics`

#### 2. simulation_tool
- **Art:** python_script  
- **Ziel:** Linux Userspace  
- **Sprachen:** Python  
- **Zweck:** Simulation der Scheduling-Effekte mit konfigurierbaren Parametern.  

**API-Funktionen:**
- `simulate_scheduling(schedule_params)` → Führt eine Simulation durch und erzeugt Resultate über Zeitverteilungen und Outlier-Vorkommen.

**Datenstrukturen:**
- `simulation_results`: JSON mit Feldern `time_distributions`, `outlier_occurrences`

#### 3. data_visualization
- **Art:** web_ui  
- **Ziel:** Web  
- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript  
- **Zweck:** Visualisierung der ermittelten Analyseergebnisse über ein Browser-Interface.  

**API-Funktionen:**
- `render_results(results)` → Darstellen der Analyseergebnisse im Webfrontend.

**API-Routen:**
- `GET /results` → Liefert die Visualisierung der Analyseergebnisse.

## Voraussetzungen (Webserver)
Eine Standard-Webumgebung (z. B. Apache, Nginx oder ein lokaler Entwicklungsserver) wird benötigt, um die Weboberfläche zu starten.

## Build & Installation
1. Repository klonen:
   ```bash
   git clone https://git.donau2space.de/Mika/resonanzband_analysis
   ```
2. Python-Umgebung einrichten (Python ≥ 3.8)
   ```bash
   python -m venv venv
   source venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt
   ```
3. Webinterface vorbereiten, falls benötigt (statischer Server oder lokales Hosting).

## Nutzung

### Beispiel Nutzung (Python)
- Simulation ausführen:
  ```bash
  python simulation_tool.py --params config.json
  ```
- Analyse durchführen:
  ```bash
  python scheduling_analysis.py --input simulation_results.json --output analysis.json
  ```
- Ergebnisse visualisieren: Im Browser unter `http://localhost:8080/results` öffnen.

## Typische Use-Cases
- Untersuchung des Einflusses von Scheduling-Strategien auf Resonanzverhalten.  
- Identifikation und Quantifizierung von Ausreißern (Max-Outlier).  
- Darstellung von Resonanzband-Verschiebungen über verschiedene Simulationen hinweg.  

## Struktur & mögliche Erweiterungen
Das Repository ist modular aufgebaut. Die Python-Skripte können unabhängig voneinander eingesetzt oder kombiniert werden.  
Erweiterungen sind möglich durch:
- Hinzufügen weiterer Scheduling-Simulationsszenarien.  
- Integration zusätzlicher Visualisierungsoptionen im Webinterface.

## Lizenz
Veröffentlicht unter der **MIT-Lizenz**.

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Diese Datei wurde automatisch generiert. Nutzung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigenes Risiko.