Magnetica
A matrix analysis of magnetic fields
Latest update: 10 December 2024
Difficulty project:
Magnetica e' un prototipo realizzato per studiare la localita' del campo magnetico.
Utilizza sensori magnetici (QMC5883) a 3 assi disposti a matrice di 5 elementi.
Il prototipo realizzato doveva indicarci l'utilita' di una simile misura in vista di un modello piu complesso realizzato con un numero di sensori decisamente piu grande.
Lo strumento e' gestito da una board Sharkduino+ che con interfaccia USB comunica con il PC, dove un programma dedicato visualizza ed analizza i dati.
Di interesse era lo studio delle anomalie e per questo e' stato implementato anche un algoritmo di Viterbi su un modello di Markov (HMM).
Riteniamo molto soddisfacente il risultato ottenuto e stiamo lavorando ad una versione con un maggior numero di sensori.
Qui alcuni richiami all'argomento oggetto di anlisi:
Campi Magnetici Locali, Anomalie e Inquinamento Elettromagnetico
Utilizza sensori magnetici (QMC5883) a 3 assi disposti a matrice di 5 elementi.
Il prototipo realizzato doveva indicarci l'utilita' di una simile misura in vista di un modello piu complesso realizzato con un numero di sensori decisamente piu grande.
Lo strumento e' gestito da una board Sharkduino+ che con interfaccia USB comunica con il PC, dove un programma dedicato visualizza ed analizza i dati.
Di interesse era lo studio delle anomalie e per questo e' stato implementato anche un algoritmo di Viterbi su un modello di Markov (HMM).
Riteniamo molto soddisfacente il risultato ottenuto e stiamo lavorando ad una versione con un maggior numero di sensori.
Qui alcuni richiami all'argomento oggetto di anlisi:
Campi Magnetici Locali, Anomalie e Inquinamento Elettromagnetico
IntroduzioneI campi magnetici locali si riferiscono a zone in cui il campo magnetico terrestre presenta variazioni significative rispetto ai valori standard. Queste variazioni possono essere influenzate da vari fattori, come la composizione geologica del suolo, le caratteristiche topografiche e la presenza di risorse minerarie. L'interazione tra il campo magnetico naturale e l'inquinamento elettromagnetico rappresenta un tema di crescente interesse per la ricerca scientifica e per le considerazioni ambientali.Anomalie Magnetiche, Tipi
- Anomalie Positivi e Negativi:
- Le anomalie positive indicano un'intensità del campo magnetico maggiore rispetto al normale, spesso dovuta alla presenza di minerali ferromagnetici come la magnetite.
- Le anomalie negative sono aree in cui l'intensità del campo è inferiore, solitamente dovute a materiali non magnetici o variazioni strutturali geologiche.
- Anomalie Geologiche:
- Queste anomalie possono essere associate alla presenza di strutture geologiche specifiche come vulcani, faglie o depositi minerali. Ad esempio, la presenza di giacimenti minerari può generare anomalie magnetiche significative.
- Anomalie Tattiche:
- Si verificano in particolari condizioni ambientali, come temperatura e pressione, che possono influenzare le misurazioni magnetiche.
Utilizzi delle Anomalie Magnetiche
- Esplorazione Mineraria: Mappature magnetiche aiutano a localizzare giacimenti di minerali ferromagnetici.
- Geologia: Le anomalie forniscono informazioni sulla struttura geologica e sulla storia della formazione della Terra.
- Navigazione e Aeronautica: Variazioni nel campo magnetico possono influenzare bussole e sistemi di navigazione.
Studio delle Anomalie Magnetiche
Gli scienziati utilizzano strumenti come magnetometri per misurare le variazioni nel campo magnetico e generare mappe magnetiche tramite sondaggi aerei o terrestri.Inquinamento ElettromagneticoL'inquinamento elettromagnetico, o elettrosmog, si riferisce alla presenza di campi elettromagnetici artificiali nell'ambiente, generati da dispositivi elettrici e sistemi di comunicazione.
Fonti di Inquinamento Elettromagnetico
- Dispositivi Elettronici: Televisori, computer e smartphone emettono radiazioni elettromagnetiche a bassa frequenza.
- Linee Elettriche: Le linee di trasmissione elettrica producono campi elettrici e magnetici.
- Sistemi di Comunicazione: Antenne per telefonia mobile, Wi-Fi e altri sistemi di comunicazione senza fili aumentano i livelli di esposizione.
- Dispositivi di Casa Intelligente: Gli elettrodomestici connessi possono contribuire all'esposizione ai campi elettromagnetici.
Effetti Potenziali sulla Salute
Le ricerche sull'impatto dell'inquinamento elettromagnetico sulla salute umana sono oggetto di dibattito. Alcuni studi suggeriscono collegamenti tra l'esposizione a lungo termine a campi elettromagnetici e potenziali effetti sulla salute, tra cui disturbi del sonno e problemi neurologici. Tuttavia, l'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) afferma che non ci sono prove definitive di effetti nocivi diretti a livelli di esposizione sotto le soglie stabilite.
Range delle Intensità Magnetiche
Il campo magnetico terrestre varia da circa 0,25 a 0,65 gauss (25 a 65 microtesla) nelle diverse località. In alcune aree, come quelle vicino ai depositi minerari, le anomalie possono portare a intensità superiori, che vanno da 1 a oltre 10 gauss (da 0,1 a 1 millitesla) in alcune condizioni.Limiti di Esposizione per la Salute
Le linee guida internazionali, come quelle stabilite dall'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) e dall'ICNIRP (Commissione Internazionale per la Protezione dalle Radiazioni non Ionizzanti), stabiliscono i limiti di esposizione per i campi elettrici e magnetici. Secondo queste linee guida, i limiti di esposizione per la salute umana sono stati formulati considerando l'analisi di studi scientifici:
Campi Magnetici Statici:
- Per esposizioni di breve durata, non sono stati stabiliti limiti specifici, poiché l'esposizione normale ai campi magnetici geomagnetici (sotto 0,65 gauss o 65 microtesla) è considerata sicura.
- Per campi statici di intensità più elevata, come quelli che possono verificarsi vicino a macchinari industriali, l'ICNIRP raccomanda un limite di esposizione di 2.000 gauss (200 millitesla) per esposizioni di breve durata.
Campi Magnetici Alternati:
- L'ICNIRP stabilisce un limite di 0,1 gauss (10 microtesla) per esposizioni continuative a campi elettrici e magnetici alternati a frequenze inferiori a 1 Hz.
- Per frequenze più elevate, come quelle utilizzate nella telefonia mobile (80-900 MHz), i limiti di esposizione possono variare, ma in genere si attestano attorno ai 0,5 gauss (50 microtesla) per esposizioni prolungate.
Integrazione tra Campi Magnetici e Inquinamento Elettromagnetico
L'inquinamento elettromagnetico può influenzare le misurazioni dei campi magnetici naturali. In contesti di ricerca geologica, è cruciale separare gli effetti naturali da quelli causati dall'inquinamento elettromagnetico per ottenere dati accurati sulle anomalie magnetiche. Ciò è essenziale perché le interferenze artificiali possono mascherare o alterare le letture naturali, rendendo più difficile l'interpretazione delle informazioni geologiche.
Conclusione
In sintesi, i campi magnetici locali e le loro anomalie forniscono informazioni vitali sull'ambiente geologico, mentre l'inquinamento elettromagnetico rappresenta una nuova dimensione di preoccupazione per la salute pubblica e l’ambiente. Il monitoraggio costante e la comprensione approfondita di entrambi gli aspetti sono cruciali per sviluppare strategie di gestione che assicurino un equilibrio tra le attività umane e la protezione dell'ambiente naturale. L’integrazione delle ricerche sui campi magnetici e sull'inquinamento elettromagnetico è fondamentale per garantire interpretazioni accurate e promuovere un utilizzo responsabile delle tecnologie moderne.
Magnetica is a prototype designed to study the location of the magnetic field.
It uses 3-axis magnetic sensors (QMC5883) arranged in a matrix of 5 elements.
The prototype was designed to show us the usefulness of such a measurement in view of a more complex model designed with a much larger number of sensors.
The instrument is managed by a Sharkduino+ board that communicates with the PC via USB interface, where a dedicated program displays and analyzes the data.
Of interest was the study of anomalies and for this reason a Viterbi algorithm on a Markov model (HMM) was also implemented.
We consider the result obtained to be very satisfactory and we are working on a version with a greater number of sensors.
Here are some references to the subject of analysis:
Local Magnetic Fields, Anomalies and Electromagnetic Pollution
IntroductionLocal magnetic fields refer to areas in which the Earth's magnetic field presents significant variations compared to standard values. These variations can be influenced by various factors, such as the geological composition of the soil, topographical features and the presence of mineral resources. The interaction between the natural magnetic field and electromagnetic pollution is a topic of growing interest for scientific research and environmental considerations.
Magnetic Anomalies, Types
- Positive and Negative Anomalies:
- Positive anomalies indicate a higher than normal magnetic field strength, often due to the presence of ferromagnetic minerals such as magnetite.
- Negative anomalies are areas where the field strength is lower, usually due to non-magnetic materials or geological structural variations.
- Geological Anomalies:
- These anomalies can be associated with the presence of specific geological structures such as volcanoes, faults or mineral deposits. For example, the presence of mineral deposits can generate significant magnetic anomalies.
- Tactical Anomalies:
- They occur under particular environmental conditions, such as temperature and pressure, which can influence magnetic measurements.
Uses of Magnetic Anomalies
- Mineral Exploration: Magnetic mapping helps locate deposits of ferromagnetic minerals.
- Geology: Anomalies provide information about the geological structure and history of the Earth's formation.
- Navigation and Aviation: Variations in the magnetic field can affect compasses and navigation systems.
Study of Magnetic Anomalies
Scientists use instruments such as magnetometers to measure variations in the magnetic field and generate magnetic maps through airborne or ground-based surveys.
Electromagnetic Pollution
Electromagnetic pollution, or electrosmog, refers to the presence of artificial electromagnetic fields in the environment, generated by electrical devices and communication systems.
Sources of Electromagnetic Pollution
- Electronic Devices: Televisions, computers, and smartphones emit low-frequency electromagnetic radiation.
- Power Lines: Electrical transmission lines produce electric and magnetic fields.
- Communication Systems: Cell phone antennas, Wi-Fi, and other wireless communication systems increase exposure levels.
- Smart Home Devices: Connected appliances may contribute to EMF exposure.
Potential Health Effects
Research on the impact of electromagnetic pollution on human health is controversial. Some studies suggest links between long-term exposure to EMF and potential health effects, including sleep disturbances and neurological problems. However, the World Health Organization (WHO) states that there is no definitive evidence of direct harmful effects at exposure levels below established thresholds.
Magnetic Strength Ranges
The Earth's magnetic field varies from about 0.25 to 0.65 gauss (25 to 65 microteslas) in different locations. In some areas, such as near mineral deposits, anomalies can lead to higher strengths, ranging from 1 to over 10 gauss (0.1 to 1 millitesla) under some conditions.
Health Exposure Limits
International guidelines, such as those established by the World Health Organization (WHO) and the ICNIRP (International Commission on Non-Ionizing Radiation Protection), establish exposure limits for electric and magnetic fields. According to these guidelines, exposure limits for human health have been formulated considering the analysis of scientific studies:
- Static Magnetic Fields:
- For short-term exposures, no specific limits have been established, since normal exposure to geomagnetic fields (below 0.65 gauss or 65 microtesla) is considered safe.
- For higher intensity static fields, such as those that may occur near industrial machinery, the ICNIRP recommends an exposure limit of 2,000 gauss (200 millitesla) for short-term exposures.
- Alternating Magnetic Fields:
- ICNIRP sets a limit of 0.1 gauss (10 microtesla) for continuous exposure to alternating electric and magnetic fields at frequencies below 1 Hz.
- For higher frequencies, such as those used in mobile phones (80-900 MHz), exposure limits may vary, but are generally around 0.5 gauss (50 microtesla) for prolonged exposure.
Integration of Magnetic Fields and Electromagnetic Pollution
Electromagnetic pollution can affect measurements of natural magnetic fields. In geological research settings, it is crucial to separate natural effects from those caused by electromagnetic pollution to obtain accurate data on magnetic anomalies. This is essential because man-made interference can mask or alter natural readings, making it more difficult to interpret geological information.
Conclusion
In summary, local magnetic fields and their anomalies provide vital information about the geological environment, while electromagnetic pollution represents a new dimension of concern for public health and the environment. Continuous monitoring and in-depth understanding of both aspects are crucial to develop management strategies that ensure a balance between human activities and the protection of the natural environment. The integration of research on magnetic fields and electromagnetic pollution is essential to ensure accurate interpretations and promote responsible use of modern technologies.
Piccola legenda per principianti, cosa e' Viterbi e Markov?
L' algoritmo di Viterbi è un metodo utilizzato per trovare la sequenza più probabile di stati in un modello di Markov nascosto (HMM), dato una sequenza di osservazioni.
In termini semplici, immagina di avere un processo che può trovarsi in vari stati (come il tempo che può essere soleggiato, nuvoloso o piovoso) e che produce delle osservazioni (come le temperature registrate ogni giorno).
Poiché non possiamo osservare direttamente questi stati, Viterbi ci aiuta a dedurre la sequenza degli stati che ha probabilmente prodotto quelle osservazioni.
Poiché non possiamo osservare direttamente questi stati, Viterbi ci aiuta a dedurre la sequenza degli stati che ha probabilmente prodotto quelle osservazioni.
Il suo funzionamento può essere riassunto in tre passi principali:
- Inizializzazione: calcola le probabilità iniziali basate sulle osservazioni.
- Ricorsione: per ogni osservazione successiva, aggiorna la probabilità di ciascuno stato tenendo conto della sequenza precedente e delle probabilità di transizione.
- Tracciamento dei percorsi: una volta calcolate le probabilità totali, si ripercorre il cammino per identificare la sequenza di stati più probabile.
In sintesi, l'algoritmo di Viterbi è uno strumento potente per analizzare dati sequenziali e fare previsioni basate su modelli statistici.
Un modello di Markov nascosto (HMM) è un sistema matematico che aiuta a descrivere situazioni in cui non possiamo vedere direttamente gli stati reali, ma possiamo osservare dati o eventi che li rappresentano.
Immagina di dover indovinare il tuo umore ogni giorno basandoti solo sulle attività che hai svolto. Ogni umore (felice, triste, arrabbiato) rappresenta uno "stato" nascosto.
Le attività che fai (andare al cinema, lavorare, uscire con gli amici) sono le "osservazioni" che possiamo vedere.
Un HMM funziona così:
- Stati Nascosti: Questi sono i fattori invisibili (come il tuo umore) che influenzano ciò che osserviamo.
- Osservazioni: Sono i dati che possiamo vedere e che dipendono dagli stati nascosti (le attività che fai).
- Transizioni: Ci sono probabilità di passare da uno stato all'altro (per esempio, da felice a triste).
- Emissioni: Comunicano quale osservazione è probabile per ogni stato (per esempio, se sei triste, potresti passare meno tempo fuori).
In sintesi, un HMM è come un modo per fare ipotesi su situazioni complesse, utilizzando segni visibili per capire cosa potrebbe succedere dietro le quinte.
A little legend for beginners, what is Viterbi and Markov?
The Viterbi algorithm is a method used to find the most probable sequence of states in a hidden Markov model (HMM), given a sequence of observations.
In simple terms, imagine having a process that can be in various states (such as the weather that can be sunny, cloudy or rainy) and that produces observations (such as temperatures recorded each day).
Since we cannot directly observe these states, Viterbi helps us infer the sequence of states that probably produced those observations.
Its operation can be summarized in three main steps:
- Initialization: calculates the initial probabilities based on the observations.
- Recursion: for each subsequent observation, updates the probability of each state taking into account the previous sequence and the transition probabilities.
- Path tracing: once the total probabilities have been calculated, the path is retraced to identify the most probable sequence of states.
A hidden Markov model (HMM) is a mathematical system that helps describe situations where we cannot directly see the actual states, but we can observe data or events that represent them.
Imagine that you have to guess your mood every day based only on the activities you have done. Each mood (happy, sad, angry) represents a hidden "state".
The activities you do (going to the movies, working, hanging out with friends) are the "observations" that we can see.
An HMM works like this:
- Hidden States: These are the invisible factors (like your mood) that influence what we observe.
- Observations: These are the data that we can see that depend on the hidden states (the activities you do).
- Transitions: There are probabilities of going from one state to another (for example, from happy to sad).
- Emissions: They communicate what observation is likely for each state (for example, if you are sad, you might spend less time outside).
In essence, an HMM is like a way to make hypotheses about complex situations, using visible cues to figure out what might be going on behind the scenes.
A typical printout example of the anomaly search function. The Viterbi algorithm is implemented on Markov models:
States dump ----------------------
[0000] [0]: 8, 2567 [1]: 4, 2826, [2]: 9, 22275, [3]: 8, 3851, [4]: 2,-22010
[0001] [0]: 8, 2567 [1]: 4, 3082, [2]: 8, 22531, [3]: 8, 3595, [4]: 0,-22010
[0002] [0]: 8, 2311 [1]: 4, 3082, [2]: 5, 22275, [3]: 8, 3595, [4]: 0,-22010
[0003] [0]: 8, 2311 [1]: 4, 3082, [2]: 8, 22531, [3]: 8, 3595, [4]: 0,-22010
[0004] [0]: 8, 2055 [1]: 4, 3466, [2]: 5, 22531, [3]: 8, 3595, [4]: 0,-22010
[0005] [0]: 0, 1671 [1]: 0, 4106, [2]: 8, 22787, [3]: 8, 3595, [4]: 0,-22010
[0006] [0]: 0, 1671 [1]: 0, 4106, [2]: 5, 22531, [3]: 8, 3595, [4]: 0,-21754
[0007] [0]: 0, 1671 [1]: 0, 4362, [2]: 8, 22787, [3]: 8, 3595, [4]: 0,-21498
[0008] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4362, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21114
[0009] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4362, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21114
[0010] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4362, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21114
[0011] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4362, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21114
[0012] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21114
[0013] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 3722, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21114
[0014] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3851, [4]: 0,-21114
[0015] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3851, [4]: 0,-21114
[0016] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21114
[0017] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 3722, [2]: 0, 22531, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-20730
[0018] [0]: 0, 2311 [1]: 0, 3722, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-20730
[0019] [0]: 0, 2311 [1]: 0, 3722, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-20730
[0020] [0]: 0, 2567 [1]: 0, 3338, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-20730
[0021] [0]: 0, 2567 [1]: 0, 3338, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21114
[0022] [0]: 0, 2567 [1]: 0, 3338, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3851, [4]: 0,-21498
[0023] [0]: 0, 2567 [1]: 0, 3338, [2]: 0, 23171, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21498
[0024] [0]: 0, 2567 [1]: 0, 3338, [2]: 0, 23555, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21498
[0025] [0]: 0, 2311 [1]: 0, 3338, [2]: 0, 23171, [3]: 0, 3851, [4]: 0,-21498
[0026] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 3338, [2]: 0, 23555, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21498
[0027] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 3338, [2]: 0, 23555, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21498
[0028] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 3722, [2]: 0, 23555, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21498
[0029] [0]: 0, 2311 [1]: 0, 3722, [2]: 0, 23555, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21498
[0030] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 3338, [2]: 0, 23555, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21498
[0031] [0]: 0, 2311 [1]: 0, 3722, [2]: 0, 23555, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21498
[0032] [0]: 0, 2311 [1]: 0, 3722, [2]: 0, 23555, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21498
[0033] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 23555, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-21754
[0034] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 23555, [3]: 0, 3851, [4]: 0,-21754
[0035] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 23555, [3]: 0, 3851, [4]: 0,-22010
[0036] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 23171, [3]: 0, 4107, [4]: 0,-22010
[0037] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 23171, [3]: 0, 4107, [4]: 0,-22010
[0038] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 23555, [3]: 0, 4107, [4]: 0,-22010
[0039] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 23171, [3]: 0, 4107, [4]: 0,-22010
[0040] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 23171, [3]: 0, 4107, [4]: 0,-22394
[0041] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 23171, [3]: 0, 4107, [4]: 0,-22394
[0042] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 4107, [4]: 0,-22394
[0043] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 3722, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3851, [4]: 0,-22394
[0044] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 3722, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3851, [4]: 0,-22010
[0045] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 3722, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 4107, [4]: 0,-22394
[0046] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 4107, [4]: 0,-22010
[0047] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3851, [4]: 0,-22394
[0048] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3851, [4]: 0,-22394
[0049] [0]: 0, 2055 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3851, [4]: 0,-22394
[0050] [0]: 0, 1671 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3851, [4]: 0,-22778
[0051] [0]: 0, 1287 [1]: 0, 3722, [2]: 0, 22531, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-22394
[0052] [0]: 0, 1287 [1]: 0, 3338, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-22778
[0053] [0]: 0, 1287 [1]: 0, 3338, [2]: 0, 22531, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-22394
[0054] [0]: 0, 1287 [1]: 0, 3338, [2]: 0, 22531, [3]: 0, 3083, [4]: 0,-22394
[0055] [0]: 0, 1287 [1]: 0, 3338, [2]: 0, 22787, [3]: 0, 2571, [4]: 0,-22394
[0056] [0]: 0, 1287 [1]: 0, 3338, [2]: 0, 22531, [3]: 0, 2571, [4]: 0,-22010
[0057] [0]: 0, 1287 [1]: 0, 3722, [2]: 0, 22531, [3]: 0, 3083, [4]: 0,-22010
[0058] [0]: 0, 1287 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 22275, [3]: 0, 3595, [4]: 0,-22010
[0059] [0]: 0, 1287 [1]: 0, 4106, [2]: 0, 22531, [3]: 0, 3851, [4]: 0,-22010
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Anomalies list -------------------
Chan 0: 5 anomalies
Chan 1: 5 anomalies
Chan 2: 8 anomalies
Chan 3: 8 anomalies
Chan 4: 1 anomalies
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