Saschas ADS-B-Seite

Auf dieser Seite, für welche mir dankenswerterweise Micha Borrmann den Webspace zur Verfügung stellt, geht es um die Gewinnung und Darstellung von ADS-B-Daten, welche von Flugzeugen (fliegend, stehend sowie von ground vehicles) gesendet werden. Die Flugzeuge senden diese Daten auf der Frequenz 1090 MHz, also im UHF-Band. Der Empfang der Daten gelingt mit einem DVB-T-Empfänger^[0], welcher wiederum an einen angeschlossen ist, einen Raspberry-Clone^[1]. Der Orange-Pi-Lite wiederum wird mit Armbian betrieben^[2].
Micha und ich betreiben Orange-Pi-Lite- und -Zero-Computer; wie ich gerade (30.07.22) sehe, scheinen diese Geräte nicht mehr angeboten zu werden. Auf der verlinkten Seite des Herstellers gibt es aber noch Bilder dieser Geräte.^[3]

Man kann seine empfangenen Daten Webseiten wie Flightradar24 oder FlightAware zur Verfügung stellen, die mit diesen und weiteren Daten (bspw. Fotos von Flugzeugen) nähere Informationen zu den Flügen, Flugzeugen und zum aktuellen Flugverkehr bereitstellen. Bei FR24 erhält man als Gegenleistung für das Datenspenden einen kostenlosen "Business-Account". Wenn man alles richtig eingerichtet hat, sieht der Dienst, der die Daten zu FR24 hochlädt, so aus.
Man erhält Datensätze in der folgenden Form: MSG,3,1,1, 503DAF,1, 2018/10/18, 10:39:05.267, 2018/10/18, 10:39:05.291, ,10875,,,51.26300,12.30698,,,,,,0
(siehe unten für genauere Erläuterungen zum Datenformat)

Den ADS-B-Daten kann man u.a. entnehmen, wie viele Flugzeuge (Airframes) der DVB-T-Empfänger "sieht".
Daran kann man schön sehen, welche Auswirkungen die COVID-19-Pandemie auf den Luftverkehr hat:

Airframes je Tag

Letztes Update: 29.10.2024
Ich habe diese Seite etwas aufgeräumt. Die alte Version gibt es hier. Hier die Rohdaten für die Diagramme.

“Flugreisen weit unter Vorkrisenniveau”

Pandemie und Politik tragen aus Sicht der Branche die Hauptschuld am Chaos auf den Flughäfen

Von Christoph Höland
Berlin. Die Warteschlangen an den Flughäfen sind derzeit oft lang – doch die Auslastung der deutschen Flughäfen war selbst im Juni um mehr als ein Viertel geringer als im Vergleichsmonat vor der Pandemie, wie der Bundesverband der Deutschen Luftverkehrswirtschaft (BDL) mitteilte.
Die Nachfrage bei den Fluggesellschaften lag im April bei 66, im Mai bei 69 und im Juni bei 74 Prozent des Niveaus von 2019, dem letzten Jahr vor der weltweiten Corona-Pandemie. Die Auslastung der Flughäfen bewegte sich hierzulande in ähnlichen Größenordnungen. Dass es trotzdem an vielen Airports immer wieder zu Engpässen kommt, ist aus Sicht des BDL der Omikron-Variante und vor allem der Politik geschuldet. […] Die Luftfahrt trifft aus seiner Sicht hingegen keine Schuld […]
(Leipziger Volkszeitung, 04.08.2022, Seite 5)

Standort Pausitz, Flugspuren

Die Daten für obige Diagramme werden in Pausitz erfasst.
Seit März 2018 erfasse ich dort die Daten mit derselben Hard- und Software und – vor allem – mit immer demselben Antennenstandort.
Ich empfange dort pro Tag zwischen 600.000 und 1.000.000 für Flugspurenbilder verwertbare Datensätze, also Tripel (geographische Breite, geographische Länge, Höhe).
An einem typischen Vormittag empfange ich ca. 100 bis 200 Datensätze ("Messages") pro Sekunde.

Die bis zu 2500 Flugzeuge je Tag fliegen nicht alle direkt über Pausitz; damit man eine Vorstellung gewinnt, wie weit ich von Pausitz aus "sehen" kann, im Folgenden einige Visualisierungen von Flugdaten, die jeweils über mehrere Tage oder Wochen erfasst worden sind:

Dass im Zentrum des Bildes ein recht hoher Gelbanteil (=viele niedrig fliegende Flugzeuge, siehe Legende rechts unten im Bild) zu erkennen ist, ist auf zwei verschiedene Effekte zurückzuführen:

Nahe Flugzeuge kann man nicht nur visuell sondern auch im UHF-Band m.W. besser sehen als ferne.
In der Nähe von Pausitz liegt LEJ; d.h., dass hier tatsächlich relativ viele niedrig fliegende, weil startende oder landende, Flugzeuge vorhanden und damit potentiell zu sehen sind.

Andere Darstellung:

Bei Flightradar24 sieht das dann so aus (für mein "Radar" (in FR24-Terminologie)): Bild

Hier werden die kombinierten, von Micha (bei Tübingen) und mir (in Pausitz) über drei Tage Anfang Juli 2022 gesammelten Daten, dargestellt.

Es ist erstaunlich: ein "ADS-B-Set" (OrangePi, DVB-T-Antenne, SD-Karte) kostet etwa 25 US$; wie man sieht, kann man mit ca. 5 Sets ein Gebiet der Größe Deutschlands abdecken.
Eine frühere Analyse legt die Vermutung nahe, dass wir bereits mit unseren zwei Standorten (Tübingen und Pausitz) ≥85% des überregionalen Flugverkehrs über Deutschland erfassen.
Ich habe weitere Überlegungen und Gedanken dieser Art auf einer Unterseite dargestellt.

Geo-Daten. Quelltext für Flugspurenbilder

Die Geo-Daten stammen aus alten CIA-Beständen. Daher sieht man hier noch die DDR, Westberlin und den Aralsee.
Hier eine lokale Kopie der Quelle der Geo-Daten.
Hier kann man den "europe"-Datensatz ohne, hier mit Breiten- und Längenlinien sehen (jeweils ohne den "rivers"-Datensatz). Im Westen geht der Datensatz noch ein bisschen weiter bis Island, dafür gehört im Osten z.B. Polen nicht mit zu diesem Datensatz.
Hier kann man die ganze Welt sehen…
- Hier, "eurozentrisch", ohne Ländergrenzen.
- Hier, "eurozentrisch", mit Ländergrenzen.
- Hier, "asiazentrisch", ohne Ländergrenzen.
- Hier, "asiazentrisch", mit Ländergrenzen.
(Ländergrenzen ca. 1990, alles in einer Art Zylinderprojektion).
Eine Idee von meinem Quelltext bekommt man hier oder auch hier (sehr viel schneller, mit Geo-Datenverarbeitung).
Hier eine Version, welche die Rohdaten nicht in einem Array zwischenspeichert, sondern direkt in Pixel umrechnet; sollte ohne OutOfMemoryError für beliebig große Dateien funktionieren.
Es ist ja naheliegend, jeden Datensatz direkt in ein Pixel umzuwandeln, allerdings stellt sich dann die Frage, woher man bei dieser Vorgehensweise die geographischen Minima und Maxima wissen soll?

Zu meinen Programmen gehören von mir als solche definierte "Points of Interest". Diese hinterlegt man einfach in einer ASCII-Datei folgender Art:
13.74,51.05,Dresden
12.92,50.84,Chemnitz
14.49,50.09,Prag
13.77,50.74,Zinnwald
09.18,48.77,Stuttgart
…
Micha hat unsere Orange-Pi-Computer so konfiguriert, dass sie die ADS-B-Daten des abgelaufenen Tages in einer Datei speichern, im Xz-Format komprimieren und dann auf einen bestimmten Server verschieben (nur deswegen kann ich überhaupt auf die Pausitzer Daten zugreifen, denn ich habe dort nicht meinen Hauptwohnsitz):
LOGIN=x@y
DEVICE=wlan0
TRENNZEICHEN=_
MAC=$(/bin/ip addr show dev $DEVICE | grep link/ether | awk '{ print $2}' | /bin/sed -e 's/:/-/g')
…
FILE=$MAC$TRENNZEICHEN$1
mv $1 $FILE
xz $FILE
scp $FILE.xz $LOGIN:/data/webserver/xxxx
rm $FILE.xz

Es ist mit XZ for Java erstaunlich einfach, solche Dateien zu verarbeiten. Hier ein Beispiel. Die mitgelieferten Demos sind eigentlich selbsterklärend. Eine kleine Hürde besteht darin, den OutputStream in eine Datei umzuleiten, das geht einfach wie folgt:
PrintStream out = new PrintStream(new FileOutputStream(Pfad zur Ausgabedatei));
System.setOut(out);
Dann kann man zum Schreiben in diese Datei einfach den in den Demos mitgelieferten Quelltext verwenden:
System.out.write(buf, 0, size);
Wenn man gelegentlich auch mal eine Ausgabe auf der Konsole haben möchte, sollte man sich vorher global die Konsole merken:
static PrintStream stdout = System.out;
und sie dann wieder bei Bedarf mit System.setOut(stdout); einschalten.
Wenn man sich für Distanzen auf der Erdoberfläche interessiert, benötigt man etwas sphärische Geometrie. Dazu gibt hier eine gute Erläuterung.

Methodologie, systematische Fehler, Trivia

Hinter einem Airframe (je Tag) können sich mehrere Flüge (je Tag) verbergen. In diesem Fall wird der Airframe nur einmal (je Tag) gezählt.
Wenn von ein- und demselben Flug Daten vor und nach Mitternacht empfangen werden, dann wird der Airframe doppelt gezählt (aktueller Tag und nächster Tag).
Bei der Analyse der ADS-B-Daten muss man oft Zählungen vornehmen. Das Zählen ist, wie ich meinen Schülern oft zu sagen pflege, in Mathematik und Informatik eine der schwierigsten Operationen, jedenfalls tue ich mich selbst oft schwer damit.
Angenommen, die zu zählenden Daten liegen in einer ArrayList "al" vor. Dann ist das Sortieren der Liste mit Java leicht möglich:
Collections.sort(al);
Für das Zählen der Einträge benötigt man offenbar zwei Schleifen:
int i=0;
while(i<al.size())
{
    String s=al.get(i);
    System.out.print(s+" ," );
    int j=1;
    while(i+j<al.size() && s.equals(al.get(i+j)))
        j++;
    System.out.println(j);
    i+=j;
}

Man beachte den feinen Unterschied zwischen print() und println(): Zunächst einmal wird der zu zählende Eintrag notiert, dann wird er gezählt, die Anzahl wird notiert und erst dann erfolgt ein Zeilenumbruch.
Für meine Zählung speichere ich die Airframes einer Datei in einer (globalen) ArrayList:
static ArrayList<String> al = new ArrayList<String>();
Für den Abgleich mit einer DB müssen Dubletten entfernt werden:
Set<String> unique = new HashSet<String>(al);
Problem: Auf Elemente einer Set kann man nicht mit get() zugreifen. Lösung (stackoverflow.com):
List<String> list = new ArrayList<String>(unique);

Im Vergleich mit der Zählung von Flightradar24 zeigt sich, dass meine Zählung nicht ganz abwegig ist:

Datum	eigene Zählung	FR24-Zählung
2022-07-22	1929	1900
2022-07-23	1852	1785
2022-07-24	1812	1807
2022-07-25	1885	1849
2022-07-26	1964	1928
2022-07-27	1883	1861

Die Quelle für den Vergleich stellt sich auf FR24 etwa so dar. Update 03.08.2022: Ich habe noch einmal nachgezählt und kann bestätigen, dass mein Programm richtig zählt; ich weiß nicht, warum FR24 (mit meinem "Radar"!) systematisch weniger Airframes "sieht" als ich.

Ich habe eigens ein Programm geschrieben, welches die in einer Datei gesammelten ADS-B-Daten (z.B. eines Tages) in so viele Dateien aufsplittet, wie es Airframes in der Originaldatei gibt.
Input (z.B.):
- 00-e0-4c-3f-07-e5_2022-08-02.out
Output (z.B.):
- 00-e0-4c-3f-07-e5_2022-08-02_0D2278.out
- 00-e0-4c-3f-07-e5_2022-08-02_02A1A4.out
- 00-e0-4c-3f-07-e5_2022-08-02_02A1AE.out
- …
Resultat: Ich kann meine Zählung bestätigen.
Arbeitshypothese: Die Diskrepanz kommt dadurch zustande, dass FR24 militärische Flugzeuge nicht darstellt.

Für die Airframe-Zählung nutze ich nur einen Bruchteil der Daten. In einem normalen Monat empfange ich (am Standort Pausitz) reichlich ein Gigabyte (komprimierte) Daten (unkomprimiert: reichlich Faktor 10, also 10 GB).

Hier der Code, mit welchem ich die Airframes eines bestimmten Zeitraums zähle. Wie ich bemerkte, ist die Split-Methode unglaublich langsam. Ich arbeite jetzt einfach mit substring. Die Diagramme erzeuge ich semi-manuell mit Libre-Office-Calc.
Ein paar typische ADS-B-Datensätze ("messages") sehen so aus:
MSG,5,1,1,484134, 1, 2022/07/29, 00:05:07.236, 2022/07/29, 00:05:07.283,,38000,,,,,,,0,,0,
MSG,1,1,1,484134, 1, 2022/07/29, 00:05:07.623, 2022/07/29, 00:05:07.667, TRA274 ,,,,,,,,,,,0
MSG,3,1,1,484134, 1, 2022/07/29, 00:05:07.633, 2022/07/29, 00:05:07.670,, 38000,,,50.51053, 11.90577,,,0,,0,0
Der fünfte Eintrag einer Message sollte jeweils die ICAO 24-bit address enthalten (als Hexadezimalzahl), in diesem Fall 484134.
Gibt man den ICAO-Code bei z.B. Airframes.org ein, dann erfährt man, dass es sich um eine Boeing 737-8K2 handelt, welche die "Registration" PH-HZD aufweist. D.h., dass dieses Flugzeug jemandem gehört, und zwar in diesem Fall momentan TRA [HV] Transavia Airlines (dazu muss man eingeloggt sein, der Account ist kostenlos).
Gibt man 484134 direkt bei FR24 ein (dazu muss man wahrscheinlich eingeloggt sein), dann erfährt man diese und viele weitere Dinge (z.B. Flughistorie) ebenfalls.

Der Zusammenhang zwischen Flugzeugen, Call Signs und "Flügen" ist nicht eineindeutig: Natürlich benötigt ein "Flug" ein Flugzeug. Ganz selbstverständlich ist aber nicht einmal dies; m.W. werden manche "Flüge" auch von der Deutschen Bahn durchgeführt. Ferner gibt es den Fall, dass ein "Flug" aus mehreren Teilflügen (im landläufigen Sinne) besteht mit Zwischenlandungen. Die Details sind also kompliziert und die Fachterminologie weicht u.U. von der Umgangssprache ab.
Gibt man bei FR24 TRA274 ein, dann erhält man diese Angebote:
Man erfährt jedenfalls zum "Flug" (Call Sign) "TRA274" auf FR24, dass es sich um einen Flug handelt, der wöchentlich abends von AYT nach AMS geht. Gelegentlich, aber nicht zwingend, wird dazu genau das Flugzeug 484134 verwendet; der Zusammenhang zwischen "Flügen" und "Flugzeugen" ist eben nicht eineindeutig.
Für genauere Informationen zum Aufbau einer ADS-B-Message kann man diese Links konsultieren:
- www.radartutorial.eu
- mode-s.org
Theoretisch lassen sich bestimmte Basisdaten zu den Flugzeugen auch automatisiert abfragen und dann verarbeiten. Bei www.virtualradarserver.co.uk kann man sich ~~tagesaktuell~~ eine Datenbank herunterladen und in folgende Tabellen umwandeln (dargestellt im relationalen Modell):
- Aircraft (AircraftID, Icao, Registration, ModelID, OperatorID, BaseStationUpdated)
  Beispiel: (8649,484134,PH-HZD, 45, 389, 2009-10-11 23:06:43.370375)
- Model (ModelID, Icao, Name)
  Beispiel: (45, B738, Boeing 737-8K2)
- Operator (OperatorID, Icao, Name)
  Beispiel: (389, TRA, Transavia Airlines)
Die jüngsten Einträge dieser DB stammen allerdings aus dem Jahre 2015, insofern ist das nicht "tagesaktuell".
Es scheint ferner keinen trivialen Weg zu geben, auf SQB-Dateien mittels Java zuzugreifen; besser nimmt man wohl OS-Level-Tools:
/usr/bin/sqlite3 --header --csv BasicAircraftLookup.sqb "select * from Aircraft;" > Aircraft.csv
Aktueller und informativer scheint mir opensky-network.org zu sein. Laut Statistik gibt es (bei Opensky oder insgesamt?) momentan 546.406 Airframes und 2.041 Airlines. Davon (?) sind 92% in der Opensky-DB.
Jedenfalls sieht das Ganze dort so aus:
"484134", "PH-HZD", "BOEING", "Boeing", "737NG 8K2/W", "B738", "28376","","L2J","", "TRANSAVIA","TRA","", "Transavia", "","","","", "","","","", "false", "false","false","", "No ADS-B Emitter Category Information"
ToDo: Herausfinden, was in den einzelnen Spalten sehen sollte.

Lediglich Messages der Typen 1, 3 und 5 werden von mir gespeichert, alle anderen Datensätze werden in Echtzeit verworfen und folglich nicht ausgewertet.

Interessante Einzelbeobachtungen

Hier kann sehen, welche Flugbewegungen unter 5000 Fuß (1 Fuß = 0.3048 Meter) man von Pausitz aus beobachten kann. Über 14 Tage im November 2021 aggregiert.
Man kann ganz gut die Start- und Landebahnen von LEJ erahnen.

Flugspuren, die in unterschiedlicher Höhe entstehen, sehen sehr unterschiedlich aus. Ich habe noch keinen guten Weg gefunden, wie man das visualisieren kann. Die besten zwei Möglichkeiten kann man einstweilen hier und hier bestaunen.
Sehr experimentell und userunfreundlich ist das hier: userunfreundliche Visualisierung. Zum besseren Verständnis, was meine Idee ist, kann man sich auch das hier ansehen.
Mir ist ein Flugzeug aufgefallen, von welchem es sich erwies, dass es sich um eine bestimmte Piper handelt. Sie fliegt interessante Muster.

Am 15. und 16.08.22 habe ich am Standort Pausitz insgesamt 2.846 verschiedene Flugzeuge beobachtet.

Den opensky-network.org-Angaben entnimmt man u.a. die 3-character aircraft type codes, es ergibt sich folgende Verteilung:

Flugzeugtyp	Anzahl
G1P	1
L2P	3
L3J	5
L4T	6
H2T	8
L1T	13
L2T	32
L1P	66
L4J	114
L2J	1748
k.A. / nicht in d(i)e(s)r DB	850

Was bedeuten nun diese Angaben? Das erfährt man bspw. hier, die offizielle Referenz findet man bei der ICAO. Ich habe mir erlaubt, den relevanten Teil lokal herauszukopieren.

Denselben Daten kann man mit derselben Datenbank Angaben über die Hersteller der Flugzeuge entnehmen. Davon gibt es recht viele, so dass ich das in eine Datei ausgelagert habe.

Spannend, aber mühselig zu identifizieren, sind natürlich militärische Flüge bzw. Flugzeuge. Ich habe das auf eine separate Seite ausgelagert.
Ebenfalls spannend fand ich die Frage, ob Hubschrauber der Bundespolizei oder der Landespolizeien identifizierende Muster fliegen. Hier ein Resultat für den Standort Pausitz.
- Am 10.06.17 empfing Micha (bei Tübingen) Daten aus einer Region (bei Prag), in welche er normalerweise nicht blicken kann. Der Visualisierung kann man schön entnehmen, dass der typischerweise von Micha beobachtbare Bereich nunmehr auf das linke Drittel des Bildes gequetscht wird wegen der Flugspur ganz im Osten.
  Es zeigte sich, dass die Signale von 40072B stammen, und dass das Flugobjekt am 10.06. noch weitere Male von Michas Recievern, und zwar von 4 unterschiedlichen Recievern, empfangen wurde, so dass eine Fehlfunktion eines der Geräte ausgeschlossen werden kann.
  Weitere Recherchen ergaben, dass der Flug tatsächlich so stattgefunden hat. Die Möglichkeit, dass ein viel näheres Flugzeug einfach falsche Daten gesendet hat, kann also ausgeschlossen werden. Hier die Rohdaten (von Micha).
- Wie im gerade eben geschilderten Fall hat Micha am 12.06.17 32 Messages eines sehr weit (>500km) vom Reciever entfernten Flugzeugs empfangen. Es handelt sich um 4A5122. Rohdaten. Wie im vorigen Fall handelt es sich um das einzige derart weit entfernte Flugzeug, verglichen mit den übrigen Daten.
- Am 19.08.2022 empfing Micha 686 Datensätze von 4C8070:
  MSG,3,1,1,4C8070,1,2022/08/19,01:56:32.342,2022/08/19,01:56:32.387,,35975,,,49.40135,17.18410,,,0,,0,0
  MSG,3,1,1,4C8070,1,2022/08/19,01:58:04.569,2022/08/19,01:58:04.627,,35975,,,43.44502,6.92873,,,0,,0,
  Die von Micha abgedeckte Region ist normalerweise ≈5-10° östliche Länge und ≈46.5-51° nördliche Breite. Von den 478 Datensätzen (dieses Flugzeugs) mit Positionsangaben waren die meisten in dieser Region, die obigen 2 aber nicht. Rohdaten
- Man googelt schnell, dass sich die Sendeleistung der ADS-B-Transponder in der Größenordung von 100-200 Watt bewegt. Die einzige plausible Erklärung, die wir bislang gefunden haben, lautet, dass zumindest diese beiden Flugzeuge über Transponder verfüg(t)en, die weitaus leistungsstärker waren oder sind.

Zusammengeklau(b)tes

Für meine Q3(Stochastik): Wie gut ist ein SARS-CoV-2 Testresultat? Update: Obwohl das RKI noch auf die App verlinkt, ist sie nicht mehr öffentlich (Stand 15.07.22). Ich habe beim RKI nachgefragt … und sogar schon eine Antwort erhalten! Update 28.07.22: Das RKI verlinkt die App nun nicht mehr, hat mir aber freundlicherweise einen Test-Account zur Verfügung gestellt. Bei Gelegenheit werde ich die App nachbauen.
Ich habe hier ein paar Knobelaufgaben zusammengestellt, die mir aus verschiedenen Gründen gefallen haben. Sie sind alle mit Schulmathematik zu bewältigen.
Zur Herkunft / Copyright: Bei einigen Aufgaben habe ich schlicht vergessen, woher ich sie habe; andere Aufgaben haben eine mir bekannte Herkunft oder sind sogar unter einem Eigennamen bekannt. Ich verzichtete aber dennoch auf Quellenangaben, um "Lösen durch Googeln" zu erschweren.
Für Beschwerden bzgl. Copyright siehe unten, Kontakt.
Seit 2007 gibt es im Land Hessen ein Zentralabitur.
Im Folgenden habe ich für die Analysis, Geschmacksrichtung WTR (Wissenschaftlicher Taschenrechner; also nicht graphikfähig, Non-CAS) in Stichworten zusammengestellt, wann welche Aufgabe drankam. (GK/LK: Grundkurs/Leistungskurs, ET/NT: Ersttermin/Nachtermin): Abitur-Aufgaben
Eine Abhandlung über die mindestens dreifache Bedeutung des Gleichheitszeichens in der Mathematik.
Ein schönes Integral.
2009 kam auf Bayern-3-Alpha eine Sendereihe, Eugen Biser im Gespräch mit Richard Heinzmann. Ich habe mir die Mühe gemacht, diese Gespräche zu transkribieren. Hier das Resultat.
- Es gibt offenbar auch andere Menschen, die sowohl Katholiken aus Überzeugung als auch Informatiker sind: Paul Otto Schenker (10.09.1939-23.01.2022), siehe auch hier, einen Nachruf. Darin heißt es:
  Paul war nie einer, der kleine Brötchen backen wollte und so musste es ein richtig großer Computer sein. Es sollte ein IBM S38 - Vorgänger vom berühmten AS-400 - werden. Da es die passenden Programme dazu aber noch gar nicht gab, nahm sich Paul, ein ausgewiesener Autodidakt, vor, selber Lösungen für seine Firma [Immakulata Verlag - S.R.] zu schreiben. Was er dann auch machte.
  Noch zum Thema Marienfrömmigkeit: Ich hatte die Freude und die Ehre, im Kloster Engelthal Pater Notker Hiegl, OSB, den Gründer der Gebets-Gemeinschaft “Maria Mutter Europas”, als Zelebranten vieler Messen und als Seelsorger kennenzulernen.
Ältere Programmierprojekte
- Im Sommersemester 2007 wurde ich im Rahmen meines Studiums genötigt, ein sogenanntes Numerikpraktikum zu absolvieren. Ich habe mich entschieden, die Jordan Normalform einer Matrix zu bestimmen. Das ist knifflig, weil es schwer ist, Eigenwerte von Matrizen numerisch zu bestimmen. Ich habe das weiland mit C unter Windows umgesetzt. Hier findet man die Dokumentation, hier den Quelltext.
- Ein kleines Programm, mit welchem man Zahlen von einer Basis zur anderen konvertieren kann. Funktioniert für Basen von 2 bis 36, inklusive Nachkommastellen: BaseKonverterGUI.java
- Ein kleines Programm, das eine Vigenere-Verschlüsselung umsetzt: VigenereGUI.java
- Ein Sudoku-Generator und -Solver mit GUI. Funktioniert für 9x9-, 16x16- und 25x25-Sudokus! Quelltext
  Abgesehen davon, dass ich gerne Sudokus löse, diente mir das Projekt v.a. zum Erwerb eines besseren Verständnis' des Eventhandlings von Java.
- Ich habe einmal Werte der Ackermann-Funktion mit Hilfe eines Stacks berechnet und - v.a. - sozusagen im "Verbose-Mode" dargestellt. Hier kann man eines der Resultate bestaunen. Den Quelltext liefere ich nicht mit; vielleicht kommen Sie bei der Betrachtung des Quelltextes ja selbst auf eine Idee, wie man das machen könnte?
  Ich verdanke die Idee der Webseite von und persönlicher Korrespondenz mit Herrn Rau.
- Falls man das letztgenannte Problem unter ASCII-Art verbuchen mag, dann passt auch das folgende Projekt unter diese Überschrift: Ich habe einen Mandelbrotmengen-Visualisierer mit GUI geschrieben, welcher die Mandelbrotmenge mit allen auf einem System verfügbaren Fonts darstellt. Siehe hier für einen ersten Eindruck.

Fußnoten

[0] M.W. handelt es sich um eine ältere Version von DVB-T; der Empfänger muss einen Chip der Version RTL2832U/R820T enthalten, siehe etwa hier.
[1] Warum nimmt man nicht einfach einen "normalen Computer"? Das ist möglich, aber die DVB-T-Antenne sollte möglichst hoch über dem Boden positioniert werden. Das Kabel der Antenne, welches das analoge Signal zum DVB-T-Stick, in welchem es digitalisiert wird, weiterleitet, sollte aus physikalischen Gründen möglichst kurz sein. Daher platziert man den Computer bspw. auf dem Dachboden. In der Regel ist der Ort, an welchem der Computer platziert wird, also eher schlecht zugänglich. Es wäre Verschwendung, ihn mit Peripherie-Geräten auszustatten; konsequenterweise verfügt der OrangePiLite noch nicht einmal über einen LAN-Anschluss.
Um mit diesem Computer via WLAN, etwa mittels SSH, kommunizieren zu können, muss man die Daten des WLANs auf der "Festplatte" des Orange, einer SD-Karte, hinterlegen, und zwar in /etc/network/interfaces
Da der OrangePi nicht über eine Uhr verfügt, hat er auch keine Zeit- und Datumsinformation, solange er nicht mit einem WLAN verbunden ist. Das ist lästig, wenn man etwa auf Reisen ADS-B-Daten loggen möchte.

Notiz für mich:
Ich habe früher mal versucht, parallel GPS- und ADS-B-Daten zu sammeln, siehe etwa hier. Ersteres gelang mit einem "CANWAY_GPS_DATENLOGGER_GT_730". Dieser verfügt über einen Sirfstar IV-Chip. Das Gerät gab seinen Geist auf, weil "das Problem bei den Betriebern der Sateliten liegt. Als die Dinger in den All geschickt wurden, habe sie für die Navigationssoftware ein 10-Bit System verwendet. Damit können sie nur 1024 Wochen mit einem korrekten Datum ausliefern." (Beipielquelle). Die 1024-Wochen-Grenze wurde im September 2019 überschritten (Quelle).
Jetzt (Oktober 2022) fiel mir das Gerät wieder in die Hände und ich versuche, es wiederzubeleben; diesmal direkt unter Linux.
Bisher:
- "On my Ubuntu box, the logger is available as an ACM device (basically a Hayes-style modem) under /dev/ttyACM0; check dmesg | grep tty to be sure.
  Here’s the command line to download all tracks in GPX format into a tracks.gpx file.
```
sudo gpsbabel -i skytraq,baud=115200 -f /dev/ttyACM0 -o gpx -F tracks.gpx
```
  It seems though that gpsbabel downloads everything as a single track (except for manual waypoints, of course). Some sources suggest using baud=38400,initbaud=4800 instead of the 115200 baud option above when using Windows (and for the 730FL, to be exact); I didn’t test that, however, as 115.2 kbaud worked fine for me.
  …
  If you’d like to see live GPS data you may use minicom, e.g. with
```
sudo minicom -b 115200 -D /dev/ttyACM0
```
  … "
  Quelle
[2] Auf dem OrangePiLite läuft ein Webserver (lighttpd).
Auch dann, wenn man seine Daten niemandem zur Verfügung stellt, hat man seine eigene Freude etwa an einer Live-Darstellung (Screenshot) der beobachteten Flugdaten, an einer schönen Darstellung von Daten und dem Zustand des Systems, oder - mittels MRTG - an einer interessanten Aufbereitung weiterer Daten des Systems. So kann man beispielsweise die Temperatur auf dem Dachboden (bzw. ein Korrelat dazu) im Blick behalten.
Theoretisch erlaubt es z.B. die Fritzbox, dass man von aussen auf lokale Geräte zugreifen kann. Praktisch –hat sich gezeigt– steht meine Fritzbox in Pausitz aber hinter einem Carrier Grade NAT. Dank Michas Netzwerkzauberei können wir aber auch derlei Hürden überwinden.
[3] Orange-Pi-Lite:

Orange-Pi-Zero:

Quelle: www.orangepi.org