Nice to have: Grundkenntnisse in DSP/ML (z. B. NumPy/SciPy, PyTorch/TensorFlow, STFT), Erfahrung mit GUI-Frameworks und Datenvisualisierung - Ziel ist ein praxisgerechtes Tool, das Langzeitmessungen (z. B. 7 Tage) und Rohdatenanalysen (z. B. 20.000 Messungen/s) effizient aufbereitet. Spannender Zusatz: Aufbauend auf den Daten kann ein KI-Modul entwickelt werden, das typische Signalarten erkennt (z. B. WLAN/Bluetooth/LTE/5G, Radar-Artefakte) und Anomalien markiert – als Grundlage für spätere Anwendungen wie Drohnen- oder Mobilfunk-Erkennung. * Konzeption & Entwicklung einer PC-Anwendung (z. B. in C#, Flutter, Python, Java oder vergleichbar) * Feature-Engineering & DSP (z. B. STFT/Spektrogramme, Peaks, Bandpower, Entropie) * Anomalie-Erkennung (z. B. Isolation Forest, Autoencoder) für unbekannte oder seltene Signale * On-Device/Edge-Inference (z. B. ONNX Runtime) und Echtzeit-Tagging im Plot * Sauberes Modell- und Daten-Versioning (z. B. DVC)
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