Wenzlaff.de – Rund um die Programmierung
mit Java, Raspberry Pi, SDR, Linux, Arduino, Sicherheit, Blender, Statistik, Krypto und Blockchain
Themen rund um die Statistik.
Das finde ich schon ein erschreckendes Zwischenergebnis der noch laufenden Umfrage, das ich so nicht erwartet haben:
Keine Leser unter 20 Jahren! Entweder machen die nicht bei Umfragen mit, oder es interessiert junge Leute nicht.
Noch läuft die Umfrage ein paar Tage, und ich würde mich sehr freuen, wenn die Leser die noch nicht mitgemacht haben, sich eine Minute Zeit nehmen würden (hier gehts zur Umfrage).
Vielen Dank
Heute mal eine kleine Bitte. Bin im Moment am überlegen ob ich den Blog so weiterführen kann/will.
Würde mich deshalb über die Beantwortung von drei Fragen innerhalb der nächsten 7 Tage freuen. Sie können anonym in ca. 1 Minute beantwortet werden und helfen mir sehr.
Hier gehts zu den drei Fragen.
Vielen Dank schon mal und viele Grüße aus Langenhagen.
Bleibt Gesund!
Wer mal ein paar Blutwerte berechnen will, es muss ja nicht immer der Alkoholwert im Blut sein 😉 Hier die Rechner … „5 Blut Rechner zu Silvester“ weiterlesen
Gestern hatte ich ja Kalendereinträge erstellt, die man leicht in seinen Kalender importieren kann. Wer aber Old School unterwegs ist,
hat hier die Pläne als PDF zum ausdrucken. Habe in Java mal eben ein paar PDF-Bibellesepläne für das neue Jahr zum ausdrucken erstellt:
bibelleseplan-1-pro-tag-ab-01.01.2021.pdf
bibelleseplan-2-pro-tag-ab-01.01.2021.pdf
bibelleseplan-3-pro-tag-ab-01.01.2021.pdf
Oder wer heute starten will: bibelleseplan-3-pro-tag-ab-25.12.2020.pdf
Hier ist die Java Klasse, mit Stream Klasse und neuer Date API: „Ziel 2021: tägliches Bibellesen – Bibelleseplan als Old School PDF“ weiterlesen
Kryptowährung schürfen heute mal nicht auf dem Raspberry Pi, das geht nicht so schnell. Wenn man schon einen Rechner mit 8 Kernen und Big Sur stehen hat, dann doch mal da schürfen. Das geht dann auch schon mit ca. 200 Hashes pro Sekunde.
Also dann in 8 Threads: ./cpuminer -a cryptonight -o stratum+tcp://xmr.pool.minergate.com:45700 -u MEINE-E-MAIL -t 8
Also 200 mal schneller als ein Raspberry Pi:
Die Installation des Miners geht wie auf dem Pi, mit Anpassung der URL auf https://github.com/IT-Berater/cpuminer-multi.git und dann switch auf den osx branch, damit es auch compiliert.
Die Auslastung der 8 CPU-Kerne ist dann aber auch bei 100 %, es läuft aber auch noch parallel ein Stream von einer bekannten Video Plattform 😉 … „Kryptowährung schürfen mal mit 8 Kernen und Big Sur“ weiterlesen
Heute vor 21 Jahren, am 1.12.1998 ging die Domain wenzlaff.de zum ersten mal ans Netz. Wie die Zeit vergeht.
Es war eine statische Webseite mit Freeware und Sprüche Datenbank mit Newsletter und einigen „Vor 21 Jahre erblickte wenzlaff.de das Leben, mehr als eine Dreieckszahl … Pi 4 B … CO2-Ampel … kein Planespotting mehr … ohne Werbung“ weiterlesen
Da ist sie, die Korrektur. Bitcoin ist vorgestern deutlich eingebrochen, der Kurs ist, nachdem er kurz vor dem Allzeithoch ein charttechnisches Doppeltop in dem Bereich 19.400 bis 19.500 geformt hat, im Tief unter die Marke von 17.000 Dollar gerutscht und hat damit vom letzten Hoch fast 2.500 Dollar oder mehr als 12 Prozent einbüßen müssen. Deshalb heute mal wieder Monero schürfen bei 470 ppm CO2. Und das mit 2 Threads auf einem Raspi Zero W mit 0,67 Hasches pro Sekunde. Mega. 
Mal was anderes als JUnit … „Bitcoin -12% dann mal wieder Monero (+1,37 %) schürfen bei 470 ppm CO2“ weiterlesen
Danke.
Hier mal die CO2 Werte von Heute in der History-Ansicht:
Man sieht deutlich, das ich um 6:30 Uhr angefangen habe zu arbeiten (die Rote 1).
Bei der Grünen 2 habe ich jeweils gelüftet und das Fenster geöffnet, da die 1000 ppm an CO2 im Zimmer erreicht wurden. Deshalb fallen die Werte schnell ab, es wird aber auch schon im Zimmer kalt. Um 12 Uhr hatte ich das Fenster aufgemacht, und bin in die Mittagspause gegangen.Dann heute etwas früher Feierabend gemacht, und kurz nach 15 Uhr noch mal gelüftet.
Wie das ganze mit dem Raspberry Pi und NodeRed und Mqtt erfasst wird, siehe hier.
Heute zum 1. Mal die Warnung per Alexa von NodeRed. Und das bei nur zwei Personen und defekter Heizung.
Übrigens: Bei 1000 ppm empfinden rund 20 % der Personen die Raumluft als unbefriedigend. Diese Konzentration entspricht der Pettenkofer-Zahl, die von dem Hygieniker Max von Pettenkofer (1858) als Richtwert für die maximale CO2- Konzentration in Wohn- und Aufenthaltsräumen mit 0,1 Vol% CO2 (1000 ppm) definiert wurde.
Wo es viel CO2 gibt, werden auch besonders viele Keime gefunden. Die amerikanischen Wissenschaftler Rudnick und Milton zum Beispiel untersuchten 2003, wie hoch das Grippe Ansteckungsrisiko in einem Klassenraum ist. 30 Personen waren vier Stunden lang im Klassenraum, eine Person hatte akut Grippe. Das Ergebnis: Bei 1.000 ppm CO2 steckten sich fünf Personen an, bei 2.000 ppm waren es zwölf und bei 3.000 ppm sogar 15.
MAK-Werte Deutschland für CO2: 9100 mg/m3 Warum ist das so hoch?
Nach dem Querlüften sind die Wert aber schnell wieder auf Normal, wie man im Trend sehen kann. „Carbon dioxide, heute das 1. Mal die Warnung per Alexa (Selbstversuch)“ weiterlesen
Mein C02-Messgerät (Raspberry Pi) steht nun im Schlafzimmer und loggt jede Minute die CO2-Konzentration in ppm. Dann werden diese Daten drahtlos per WLAN zum NodeRed-Server gesendet. Der sendet sie dann auch wieder in Echtzeit für jeden sichtbar ins Internet.
Es dauert übrigens 40 Minuten bei gekippten Fenster und offener Tür (ohne Durchzug), bis die Werte von nur 550 ppm wieder auf Normal (400 ppm) sind.
Das ist länger als ich gedacht hatte. Hier der Verlauf:
Die CO2-Ampel ltd. Bundesumweltamt (PDF, Tabelle 4) wurde nun in den NodeRed-Flow der CO2-Messungen integriert. So zeigt das C02-Dashboard auch die Meldungen des UBA an. Die Meldung im Dashboard:
Hier der Flow:
„CO2-Ampel ldt. Bundesumweltamt in NodeRed Flow integriert“ weiterlesen
Mein Raspberry Pi misst ja seit einigen Tagen die CO2 Werte in der Luft, wie hier beschrieben. Nun können hier die Werte in Echtzeit abgelesen werden. Sie werden von NodeRed jede Minute aktuallisiert und weitergeleite.
Ja, „Freut euch immer“ …
Wir wollen nun mal ein CO2-Messsystem mit dem MH-Z19B aufbauen und die CO2-Konzentrationen mit einem Raspberry Pi einlesen und per MQTT an eine NodeRed-Installation senden. Parallel dazu werden die Daten noch in einer CSV-Datei geschrieben für Langzeitauswertungen. Wenn der Grenzwert von 1000 ppm erreicht ist, wird noch eine Pushover Nachricht an ein Handy gesendet, so das rechtzeitig gelüftet werden kann.
Hier die Architektur-Übersicht:
Installation „CO2-Messsystem mit Raspberry Pi und MQTT und NodeRed“ weiterlesen
Dank für die Mindmap geht an (c) Dr.Kleinhirn.eu
Vor dem CO2-Messprojekt mit einem Raspberry Pi und einem MH-Z19B hier mal ein paar Infos zum CO2: „Kohlenstoffdioxid – CO2 – Mindmap“ weiterlesen
Wer mal ein paar Daten im CSV Format haben möchte, kann die hier (iss-standort-bis-1-August.csv über 11000 Zeilen, nur 128 kB) vom Raspberry Pi ermittelten laden. Die sind die Basis für diese Grafik:
Und wie immer, „CSV-Daten mit den Positionen der ISS“ weiterlesen
Mit einen einfachen NodeRed Flow wollen wir mal die ISS tracken.
Es gibt einen öffentlichen Open-Notify Web-Service der die Position der ISS liefert. Und auch wieviel Leute da im moment sind (zwei sind eben gegangen 2.7.2020).
Also mal eben einen kleinen NodeRed-Flow zusammen geklickt, der den Webservice alle 10 Sekunden abfragt und das Ergebniss in eine CSV-Datei auf dem Raspberry Pi speichern.
Der Webservice liefert das JSON Format, z.B.
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1 2 3 4 |
{"message":"success","timestamp":1596176595,"iss_position":{"longitude":"87.1150","latitude":"2.4840"}} {"message":"success","timestamp":1596176610,"iss_position":{"longitude":"87.6557","latitude":"3.2446"}} {"message":"success","timestamp":1596176625,"iss_position":{"longitude":"88.1973","latitude":"4.0047"}} {"message":"success","timestamp":1596176640,"iss_position":{"longitude":"88.7401","latitude":"4.7645"}} |
und wird in das CSV Dateiformat umgewandelt: timestamp, longitude, latitude
Dann die Daten mal für eine Erdumrundung (= 93 Minuten) laufen gelassen und mit einer Visualisierung mit OpenStreetMap unterlegt:
Hier 4 Umrundungen:
Und hier mit Überflug am Horizont von Langenhagen:
Und hier der NodeRed-Flow „Tracken der ISS mit dem Raspberry Pi und NodeRed über Open-Webservices“ weiterlesen
Die Zugriffe (hits) auf die www.wenzlaff Domäne sind während der Covid-19-Pandemie auf über 2 Millionen gestiegen, wie diese Auswertung zeigt:
Danke. Und wie immer „Zugriffe (hits) auf die www.wenzlaff.de Domäne während der Covid-19-Pandemie auf über 2 Millionen gestiegen!“ weiterlesen
Covid-19 Dashboard nun mit neuer Skala da es jetzt über 500000 Personen mit Covid-19 gibt und kleiner History Tabelle. Auch das Datum der Daten wird nun angezeigt:
So wird das Dashboard designed:
Und hier der Code:
„NodeRed Corona-Dashboard mit kleiner History-Tabelle“ weiterlesen
Wie können die Flows in NodeRED organisiert werden? Damit ein Flow nicht überladen wird und auch um die GUI von der Logik zu trennen (MVC, Model View Controller Konzept) können die link-in bzw. link-out Nodes verwendet werden. Das sind diese:
Die link-out Nodes werden in den Quell Flow integriert, z.B.
Und in den neuen Ziel Flow die link-in:
Schon haben wir ein Dashboard:
„Node-Red organisieren mit link-in bzw. link-out am Beispiel: Covid-19 Dashboard“ weiterlesen
Gibt es mehr Zugriffe auf wenzlaff.de durch covid-19? Das hat mich mal interessiert. Also mal die Logs dieser Domain ausgewertet. Normal gibt es so ca. 60000 Zugriffe (hits) pro Tag. Mal abgesehen von den paar Tagen im Januar, wo es ca. 100000 gab:
Ein Anstieg ist tatsächlich zu beobachten. Siehe roten Kasten. Aber nicht so groß wie ich erwartet habe. Mal sehen was noch kommt. Bleibt Gesund! Haltet Abstand! Und nutzt den Raspberry Pi und fast hätte ich es vergessen „Freut Euch immer“.
Auf meinem Raspberry Pi läuft NodeRed. Damit kann man schnell eine Coron-Dashboard für Deutschland (oder jedes andere Land) erstellen. Es wird jede Stunde aus den Daten des CSSE via REST-API https://covid19.mathdro.id/api/confirmed gespeist.
Dafür einmalig die GUI Elemente installieren über: npm install node-red-dashboard oder
Dann diese Nodes zusammenklicken:
oder von hier importieren: „Corona Dashboard mit NodeRed erstellen“ weiterlesen
Da sich die REST-API geändert hat (Danke Timo), (Deutschland ist nun auf Platz 4 oder jetzt auf 3) hier das Update:
Hier nun die Version, die nach dem Namen und nicht mehr nach einem fixen Index der Reihenfolge sucht.
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
// Hier das gewünschte Land angeben var land = "Germany" // Suche den Index des Land for (var i = 0; i < msg.payload.length; i++){ if (msg.payload[i].countryRegion == land ){ land = i break } } |
Hier der ganze Code: „Covid-19 NodeRED Ticker an Pushover und Twitter – update“ weiterlesen
Die neue Entwicklungsumgebung Eclipse 2020-03 gibt es seit heute. Das neue Quartalsrelease der IDE bringt unter anderem Unterstützung für Java 14 und mehr Möglichkeiten für die Webentwicklung. Bei Heise.de gibt es weitere Infos und Videos.
Nach dem Update:
Super, es startet:
Dann mal gleich einen ersten JUnit-Quicktest:
Anzahl aller Flugzeuge mit Flughöhen jetzt:
Flugbereich in Meter ; Flughöhe in Meter
Parken 0 ; 371
1-500 ; 418
500-1000 ; 362
1000-2000 ; 450
2000-3000 ; 283
3000-4000 ; 214
4000-5000 ; 221
5000-6000 ; 202
6000-7000 ; 198
7000-8000 ; 257
8000-9000 ; 259
9000-10000 ; 373
10000-10500 ; 317
10500-11000 ; 495
11000-11500 ; 288
11500-12000 ; 587
12000-13000 ; 406
über 13000 ; 111
Summme ; 5812
Zeitpunkt ; Wed Mar 18 21:03:04 CET 2020
Quelle ; The OpenSky Network, http://www.opensky-network.org
Wer die Covid-19 Daten per Twitter als Online-Ticker für Deutschland haben will, kann mit dem Raspberry Pi und Node-RED den folgender Flow verwenden. Es werden jede Stunde die aktuellen Werte abgefragt, und bei Änderung per Twitter versendet. Hier der nötige Flow:
So sieht der Twitter Eintrag aus, er kann auch für alle Länder angepasst werden:
Hier der nötige Quellcode: „Covid-19 Live-Ticker für Deutschland mit Raspberry Pi und Node-RED via Twitter“ weiterlesen
Das Robert Koch Institut (RKI) liefert für Deutschland aktuelle Corona-Fall-Zahlen auf dieser Webseite:
https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html
in einer schönen Tabelle die wir mit Jsoup abfragen wollen.
Wir schauen uns erst einmal die Stuktur der Seite an. D.h. wir markieren z.B. Niedersachsen und öffnen das rechte Kontexmenü und klicken auf „Element untersuchen“. Nun wird unten der HTML-Quelltext angezeigt. Wir sehen das die Tabelle, an der ersten stelle steht, und mit den tr und td Tags erstellt ist. Das müssen wir für die Analyse wissen.
Hier nun der kommentierte Beispiel-Code: „Wie können mit Java automatisch Webseiten mit Jsoup am Beispiel Corona abgefragt werden?“ weiterlesen
Vor ein paar Jahren (Dez. 2014) hatte ich ja mal den Java Wrapper de.wenzlaff.dump1090 entwickelt und auf MavenCentral bereitgestellt. Bisher gab es 8 Versionen. Hier mal etwas aufbereitete Statistik. Im September 2019 gab es das meiste Intresse mit über 800 Download pro Monat.
„Download Statistik von MavenCentral: de.wenzlaff.dump1090“ weiterlesen
Heute genau vor 21 Jahren, am 1.12.1998 ging die Domain wenzlaff.de zum ersten mal ans Netz. Wie die Zeit vergeht.
Es war eine statische Webseite mit Freeware und Sprüche Datenbank mit Newsletter und einigen C++ und Java Programmen zum kostenlosen Download aus meiner Hand.
Aber auch schon lange vor dieser Zeit, hatte ich eine Homepage, die aber dann auf den Servern der UNI-Bremen gehostet wurde. Da hatte ich als Informatiker einen Zugang mit Akustikkoppler mit 300 Baud. Lochkarten hatten wir da auch noch. Das war wenigstens etwas zum anfassen, batches mit Lochkarten schreiben, cool!
Und es gab keine Werbung im Internet. „Heute genau vor 21 Jahren – Jubiläum: wenzlaff.de! – Freut euch immer – Always rejoice“ weiterlesen
Genug ist genug …
„Dump 1090 –> Offline –> nach fast 5 Jahren“ weiterlesen
Er läuft seit 210 Tage ohne reboot und im Moment mit 57,3 Grad Celsius bei 700 Mhz, wie ein htop zeigt:
Auf dem läuft das dump1090 um die Flugzeugtransponder in EDDV zu empfangen. Damit ist er aber nicht ausgelastet. Also wozu ein Raspberry Pi 4? „Was macht der Raspberry Pi bei der Wärme? Brauche ich eine Raspberry Pi 4?“ weiterlesen
Auf das Jahr gesehen, läuft er Pi Temp. mäßig stabil: CPU Temp. im Durchschnitt: 56,5 Min. 52,9 und Max 56,5 Grad fast so wie letztes Jahr, mal sehen was da noch kommt …
Hannover (HAJ, EDDV) ist auf Platz 10 …
Es scheint aber wohl noch Probleme zu geben, denn hier heißt es:
“
Recovery
If your Raspberry Pi 4 will not boot, it is possible that the SPI EEPROM has become corrupted.
To check, remove the SD card, disconnect the device from power, then reconnect it. If the green LED does not flash, you will need to reprogram the EEPROM:
Download the bootloader
Extract it to an empty FAT-formatted SD card and insert it into your Raspberry Pi 4
Connect the power and wait for the green LED to flash quickly
“
Das war für andere Pis noch nicht nötig, den Bootloader zu installieren.
Das Statistische Bundesamt bietet für registrierten Nutzern 3 Werkzeuge kostenlos zum Download an. Unter anderem ein Java-Web-Client. Es heißt:“
Durch den „GENESIS-Webservice“ werden bestimmte Funktionen von GENESIS-Online auch für die automatisierte Verarbeitung zugänglich gemacht, wie z. B. Abruf und Download von Daten. Über unser Dienstangebot (WSDL) können registrierte GENESIS-Online-Nutzer die entsprechenden Schnittstellen in ihre eigenen Applikationen integrieren und programmgesteuert die angebotenen Dienste nutzen.“
Ok, dann wollen wir mal testen. Wir wollen auf den Mac OS X und dann auf einem Raspberry Pi die autom. Abfragen stellen. Als Beispiel sollen mal die Daten abfrage der Transfusion von Vollblut und Erythrozytenkonzentrat (EK) u.Ä. in Deutschland verwendet werden. Die Anzahl ist rückläufig, wenn auch in Deutschland immer noch fast eine Millionen Einheiten (a mind. ca. 200 Euro) verkauft werden.
Datenquelle: Statistisches Bundesamt (Destatis), Genesis-Online,
Abrufdatum 22.06.2019; Datenlizenz by-2-0; eigene Berechnung/eigene Darstellung
Welche Schritte sind nötig? „Java Webclient des Statistischen Bundesamtes für GENESIS Online DB starten auf Mac OS X und Raspberry Pi bzw. Linux“ weiterlesen
Habe dazu ja schon mal ein Java-Programm vorgestellt. Hier nun die Ergebnisse von heute mit 7435 Flugzeugen als Tortendiagramm:
Und noch mal so:
Die Datenbasis:
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 |
Flugbereich in Meter ; Flughöhe in Meter Parken 0 ; 467 1-500 ; 392 500-1000 ; 420 1000-2000 ; 551 2000-3000 ; 389 3000-4000 ; 327 4000-5000 ; 286 5000-6000 ; 248 6000-7000 ; 240 7000-8000 ; 324 8000-9000 ; 324 9000-10000 ; 499 10000-10500 ; 585 10500-11000 ; 954 11000-11500 ; 488 11500-12000 ; 574 12000-13000 ; 263 über 13000 ; 104 Summme ; 7435 Zeitpunkt ; Thu May 30 17:10:38 CEST 2019 Quelle ; The OpenSky Network, http://www.opensky-network.org |
Als Tabelle:
Nach sortierter Flughöhe:
Und noch mal als Torte:
Wie lange braucht ein Raspberry Pi, im Vergleich zu anderen Rechner, um 100000 UUIDs zu erzeugen und auf der Konsole auszugeben mit einem Test ob doppelte generiert werden. So was ähnliches hatte ich vor 2 Jahren schon mal geschrieben.
Die generierten UUIDs oder Teile davon kann man auch als Passwort verwenden 😉
Hier das kleine Java Programm: „Raspberry Pi: Jave UUID perfomance Vergleich Raspberry Pi mit iMac“ weiterlesen
Wie vor zwei Jahren hier schon mal beschrieben hat sich nicht viel geändert.
Aber es gibt eine neue Version (1.3.0) der Rest API, die wir verwenden wollen. Dazu die Maven pom.xml updaten:
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1 2 3 |
<groupId>org.opensky</groupId> <artifactId>opensky-api</artifactId> <version>1.3.0</version> |
Hier der aktuelle Lauf:
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 |
Flugbereich in Meter ; Flughöhe in Meter Parken 0 ; 303 1-500 ; 320 500-1000 ; 355 1000-2000 ; 410 2000-3000 ; 321 3000-4000 ; 310 4000-5000 ; 233 5000-6000 ; 234 6000-7000 ; 237 7000-8000 ; 306 8000-9000 ; 340 9000-10000 ; 538 10000-10500 ; 558 10500-11000 ; 897 11000-11500 ; 440 11500-12000 ; 486 12000-13000 ; 201 über 13000 ; 78 Summme ; 6559 Zeitpunkt ; Sun May 19 16:20:17 CEST 2019 Quelle ; The OpenSky Network, http://www.opensky-network.org |
Es sind also 6559 Flugzeuge weltweit in der Luft! Hier die paar Zeilen Java Code die dafür nötig sind: „Wie kann mit Java die Anzahl der Flugzeuge in der jeweiligen Höhe weltweit in real time ermittelt und mit OpenStreetMap via uMap visualisiert werden?“ weiterlesen
Gerade 28 Flugzeuge in EDDV (HAJ) bzw. rund um Langenhagen:
Und so sah das letzte Jahr aus:
Vor 20 Jahren ging wenzlaff.de ans Netz, wie hier schon mal berichtet.
Aber genau heute am 28.3.2009 also vor 10 Jahren wurde der erste WordPress Blog Eintrag hier auf wenzlaff.info veröffentlicht.
Wie die Zeit vergeht.
1226 Beiträge sind hier zu finden.
Zu Themen wie Java, Eclipse, Raspberry Pi, ESP32, SDR, Linux, Arduino und Planespotting … „20 Jahre vs. 10 Jahre WordPress Blog – wenzlaff.de – 1226 Beiträge“ weiterlesen
Wie hier beschrieben kann das rtl_map Programm für die Darstellung der Frequenz verwendet werden.
Jetzt gibt es in dem Programm rtl_map seit ein paar Tagen einen neuen Parameter -n. Mit diesem kann nun die Anzahl der lese Vorgänge angegeben werden. Ok, dann mal eine Messung 10 Wiederholen (ca. 5000 Werte) und in eine Datei schreiben:
rtl_map -f 1090000000 -D -C -n 10 – > capture.dat
und dann die Grafik wie oben mit Gnuplot erzeugen.
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1 2 3 4 5 6 7 |
set title "Frequenzdiagramm 5000 Messungen mit 1090 MHz mit rtl-map (www.wenzlaff.de)" set ylabel "Amplitude (dB)" set xlabel "Anzahl Messungen (x10) mit Frequenz 1090 MHz" set terminal png set xrange [0:500] set output "capture-1090.png" plot "capture.dat" using 1:2 title "DVB-T rtl Sensor" with lines |
Hier noch alle Parameter von rtl_map:
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
rtl_map, a FFT-based visualizer for RTL-SDR devices. (RTL2832/DVB-T) Usage: [-d device index (default: 0)] [-s sample rate (default: 2048000 Hz)] [-f center frequency (Hz)] * [-g gain (0 for auto) (default: ~1-3)] [-n number of reads (default: int_max.)] [-r refresh rate for -C read (default: 500ms)] [-D don't show gnuplot graph (default: show)] [-C continuously read samples (default: off)] [-M show magnitude graph (default graph: dB)] [-O disable offset tuning (default: on)] [-T turn off log colors (default: on)] [-h show this help message and exit] [filename (a '-' dumps samples to stdout)] |
Wir wollen so ein Darstellung von 500 Messungen bei 1090 MHz mit einer Sample-Rate von 2048000 Hz erstellen (Messung 2.3.2019, 12:05 Uhr in Langenhagen):
Zuerst holen wir uns den Quellcode des rtl_map und bauen uns die Anwendung. Dann installieren wir das Programm.
Entweder diese Befehl ausführen oder aber laden und das Script ausführen. „Graphische Darstellung des 1090 MHz Frequenzspektrum mit SDR auf einem Raspberry Pi mit rtl_map und Gnuplot in EDDV“ weiterlesen
Mit Excel kann schnell ein Netz oder Radardiagram erzeugt werden. Hier mal ein Beispiel Diagramm.
Wir nehmen mal von Wikipedia (https://de.wikipedia.org/wiki/Deutsches_H%C3%A4mophilieregister) ein paar Beispiel Daten für eine Beispieltabelle (Hämophilie Mindmap).
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
Gesamtzahl aller gemeldeter Patienten in Deutschland Jahr Hämophilie A Hämophilie B Willebrand-Jürgens-Syndrom 2008 2995 537 984 2009 3156 567 1094 2010 3400 620 1231 2011 3483 612 1659 2012 3706 711 2124 2013 3823 707 2296 2014 3991 709 3515 2015 3690 673 3930 2016 2228 413 3532 2016 Vorläufig |
Die Tabellen-Daten fügen wir in ein Excel Blatt ein „Excel Quickie: Wie kann ein Netzdiagramm oder Radardiagramm mit Excel erzeugt werden?“ weiterlesen
Wie kann eine User Aktion mitgelesen werden, die ein User im Browser tätigt? Also wie können wir die URLs usw. mitlesen, die von und zu einem Browser gehen? Das alle von der Konsole aus z.B. mit einem Raspberry Pi? Das hatte ich schon mal vor 5 Jahren nicht ganz so ausführlich hier beschrieben. Noch mit tshark 1.12. jetzt mal mit 2.6.5. Hier ein kleiner Einblick in die Arbeit eines Pentesters.
Also zu erst der User Task, er ruf in einer Konsole die URL www.wenzlaff.info auf. Dafür benutzen wir den Browser lynx. Wenn der noch nicht auf dem Pi installiert ist, kann das schnell mit einem sudo apt-get install lynx durchgeführt werden. Dann der erste Test, Aufruf:
lynx www.wenzlaff.de „User Webseiten Sniffing mit tshark auf einem headless Raspberry Pi oder „Dump and analyze network traffic with tshark““ weiterlesen
Mit einem SDR kann man Frequenzen überwachen. Mit rtl_power kann man dann CSV Dateien schreiben und diese dann mit einem Python Script in eine schöne übersichtliche Wasserfall Grafik umwandeln. Da kann man dann leicht sehen was für Aktivität auf den jeweiligen Frequenzen los war. Hier in Hannover ist halt nicht so viel los. Und das alles auf einen kleine Raspberry Pi.
Ich hatte vor einem Jahr schon mal davon berichtet, wie das mit meinem Java Programm geht. Nun wollte ich mal das Python Script ausprobieren was ich auf GitHub gefunden habe.
Wir nehmen mal die ACARS Frequenzen, andere siehe in dieser Tabelle.
Hier ein Auszug was so auf den Frequenzen läuft:
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1 2 3 |
131,525 ACARS Europa Sekundär 131,725 ACARS Europa Primär 131,825 ACARS Europa Sekundär |
Wir starte rtl_power im Frequenzbereich 131 MHz bis 132 MHz, schreiben alle 10 Sekunden das Ergebnis in 1 KHz Schritten in die airband-131.000-131.999M-1k-12h.csv Datei und lassen das ganze 12 Stunden laufen. Als Korrekturfaktor gebe ich 48 ppm mit, das ist für andere Sticks natürlich ein anderer Wert, kann aber auch weggelassen werden.
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1 |
rtl_power -f 131.000M:131.999M:1k -g 30 -i 10 -e 12h -p 48 airband-131.000-131.999M-1k-12h.csv |
Dann wandeln wir die erzeugte CSV Datei mit dem Python Script heatmap.py um. Wir schreiben alle 15 Minuten für die Y-Achse einen Zeit-Label und verwende die twente Palette, die gefällt mir am Besten:
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1 |
python heatmap.py --ytick 15 --palette twente airband-131.000-131.999M-1k-12h.csv airband-131.000-131.999M-1k-12h-besch-twent.jpg |
An dem Diagramm sehen wir auch, das der Scann-Prozess nach 3 Stunden abgebrochen ist. Aber drei Stunden reichen auch:
Es können auch noch andere Paletten verwendet werden: „SDR auf den Pi: Generieren von Wasserfall Diagrammen mit rtl_power und heatmap.py nicht nur für ACARS Frequenzen“ weiterlesen
