+ sin_all_uniform - sin_all_normal (also 5Hz, let away 0.001Hz?, gain_fit): fit als spur reinlegen damit klar wird aus was gerade besteht
+ eigenmannia_jar:
    - pre_data und data aneinanderlegen damit nur noch ein specgram und keine lücke, absolute differenz lassen
    - specgram auch zeigen, vorallem was auch die ausreißer bei -2 Hz betreffen
+ plot_eigenmannia_jar(compare res_df_%s / res_df_%s_new)
+ fish_properties:
    - step_response eigen: hier für fit relative JAR mit Normierung, bei Normierung einfach wenn j < 1Hz raus oderso
    - hauptsächlich auf f_c und tau konzentrieren, vor allem auch beides auftragen, gewicht/größe noch nehmen
+ phaseshift_all: wenn negativer gain in fit --> +pi rechnen, dann modulo
+ Q10 Wert aus Formel von Jan auf base_frequenz rechnen (adjust-eodf in jar_functions)

long term:
- extra datei mit script drin um fertige daten darzustellen, den fit-code nur zur datenverarbeitung verwenden
- darstellung: specgram --> rausgezogene jarspur darüber --> filterung --> fit und daten zusammen dargestellt, das ganze für verschiedene frequenzen
- unterschiedliche nffts auf anderem rechner laufen lassen evtl um unterschiede zu sehen

- phase in degree: phase % (2pi) - modulo 2pi

(
- mit zu hohem RMS rauskicken: evtl nur ein trace rauskicken wenn nur da RMS zu hoch
- 2019lepto27/30: 27 - 0.05Hz (7-27-af, erste dat mit len(dat)=1), 30 - 0.001Hz (7-30-ah mit 0.005 anstatt gewollten 0.001Hz --> fehlt)
)