Скуп техника уиења маљина је кориљжен за стварање УрбанДеноисера.
Тим је применио свој систем филтрирања насеизмички подаци снимљени у Лонг Бичу у Калифорнији да би се видело колико добро функционише. Открили су да се жељени ниво сигнала побољшао у односу на позадинску буку за око 15 дБ. УрбанДеноисер је затим коришћен за анализу података о земљотресу који је погодио оближњу област 2014. године. Као резултат тога, апликација је успела да открије четири пута више података од нефилтрираних сензора.
Студију је спровео тим истраживача са Универзитета Станфорд у сарадњи са Кинеском академијом наука.
Програмери тврде да УрбанДеноисеруме да утврди који су сеизмички подаци природни за урбану средину, а који вештачки, односно изазвани земљотресима, и филтрира неприродне. Апликација такође може да открије подрхтавање различитих величина.
УрбанДеноисер је у стању да ефикасно потисневисоки нивои буке, иако су лажни позитивни и лажни негативни и даље могући у деноисед подацима, признају истраживачи. Лажни негативи се јављају када је сеизмички сигнал сувише слаб или када циљне сеизмичке фазе и узорци сигнала за обуку нису довољно слични таласним облицима стварног земљотреса.
Највише штете и штете наносе земљотресипосебно у густо насељеним градовима. У исто време, сеизмолози се суочавају са потешкоћама у раздвајању сеизмичких података повезаних са природним кретањем тла изазваним урбаним животом. Они примећују да људске активности у градовима, као што су возила и возови, производе велику сеизмичку буку.
Истраживачи се надају да ће нова апликација помоћи да се добију јасни подаци о земљотресима у градовима и на тај начин минимизирају штету.
Опширније:
МИТ ствара стационарни топлотни мотор који надмашује турбине
После десет година рада, научници су довели у питање стандардни модел физике
Погледајте како изгледа излазак сунца на Марсу